| تعداد نشریات | 44 |
| تعداد شمارهها | 1,877 |
| تعداد مقالات | 15,278 |
| تعداد مشاهده مقاله | 43,730,696 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 17,562,994 |
شبیهسازی رفتار مصرف انرژی ساکنین تحت تأثیر برگزاری رویدادهای اطلاعرسانی مصرف انرژی: رویکرد عاملمحور | ||
| پژوهش در مدیریت تولید و عملیات | ||
| مقاله 2، دوره 17، شماره 1 - شماره پیاپی 44، فروردین 1405، صفحه 1-24 اصل مقاله (2.74 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی- فارسی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22108/pom.2025.140474.1599 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد زارعی1؛ امیرحسین حسینی سرچشمه2؛ مجتبی مغربی* 1 | ||
| 1گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
| 2کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت ساخت، گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد | ||
| چکیده | ||
| با توجه به کاهش منابع انرژی، یکی از روشهای درخور توجه برای کاهش مصرف حاملهای انرژی در سطح خرد یا کلان، فرهنگسازی و اصلاح الگوی مصرف است. در این راستا، به برگزاری رویدادهایی با هدف اطلاعرسانی به افراد و ارائۀ راهکارهایی برای اصلاح الگوی مصرف، بهعنوان راهکارهای کوتاهمدت و میانمدت توجه میشود. از انواع این رویدادها به برگزاری کارگاههای آموزشی، اطلاعرسانی میزان مصرف و پتانسیل صرفهجویی، هدفگذاری و تعهد، پاداش و جریمه و همچنین بازاریابی سبز (معرفی و فروش محصولات مؤثر در صرفهجویی انرژی) اشاره میشود. با وجود تلاشهای فراوان برای بررسی تأثیر این رویدادها، مطالعات کمی برای بهبود نتایج آنها انجام شده است. در این پژوهش، ابتدا با استفاده از مدلسازی عاملمحور، رفتار مصرفی جامعهای از ساکنان بههمراه ویژگیهای مؤثر بر رفتار مصرفی آنها شبیهسازی میشود؛ سپس روشهای انتخاب شرکتکنندگان برای شرکت در رویداد، اطلاعرسانی و تأثیر آن بر الگوی مصرف انرژی جامعه در بلندمدت بررسی میشود. روشهای بررسیشده شامل انتخاب براساس میزان مصرف، تغییرپذیری رفتاری، نفوذ اجتماعی و انتخاب تصادفی است. نتایج نشان میدهد که در نظر گرفتن ویژگیهای ساکنان، ازجمله میزان مصرف انرژی و نفوذ اجتماعی، در انتخاب شرکتکنندگان رویداد، بازدهی رویدادهای صرفهجویی انرژی را بهبود میبخشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| مدلسازی عامل - محور؛ رفتار مصرف انرژی؛ صرفهجویی انرژی؛ روش بازخورد مصرف؛ شبیهسازی انرژی | ||
| اصل مقاله | ||
|
1- مقدمه
امروزه ساختمانها بیشترین سهم را در مصرف انرژی و تولید گازهای گلخانهای در جهان دارند (Bryant et al., 2015; UNEP SBCI & SBCI, 2010b). براساس آمار منتشرشده از سوی وزارت نیرو در آخرین ترازنامۀ انرژی مربوط به سال 1394، سهم مصرف انرژی در کشور ما بهطور تقریبی 41درصد است که از این میزان، 34درصد به بخش خانگی و 7درصد به بخش تجاری اختصاص دارد (شکل 1). با در نظر گرفتن روند افزایشی در مصرف انرژی، سرمایهگذاری هوشمندانه در جهت کاهش مصرف انرژی، از اهمیت بالایی برخوردار است؛ برای مثال با توجه به یارانۀ پرداختی از طرف دولت و میزان مصرف برق در کشور، کاهش یک درصدی مصرف برق، سالانه در حدود 2000 میلیارد ریال ذخیرۀ مالی در پی خواهد داشت.
شکل 1- سهم مصرف انرژی بخشهای مختلف از کل انرژی مصرفی کشور در سال 1394
Fig. 1- Energy consumption of different parts of the country's total energy consumption in 2014
با توجه به نقش مهم ساختمانها در مصرف انرژی، لازم است تا ساختار مصرف انرژی در این حوزه بیشتر بررسی شود. بهطور کلی عوامل مؤثر بر انرژی مصرفی یک ساختمان به چهار بخش تقسیم میشود ((Peng et al., 2012: سازۀ ساختمان؛ تجهیزات ساختمان؛ شرایط آبوهوایی منطقه؛ رفتار مصرفی ساکنان.
از مهمترین این عوامل، باید به رفتار مصرفی ساکنان اشاره کرد که اهمیت آن در مطالعات متعدد بررسی و تأیید شده است (Al-Mumin et al., 2003; Hong et al., 2015, 2016; Hong & Lin, 2013; Karatasou et al., 2014; Masoso & Grobler, 2010; Yu et al., 2011). این رفتار شامل تمام فعالیتهای کاربر در تعامل با ساختمان بوده است که بهصورت مستقیم یا غیرمستقیم، بر شدت مصرف انرژی تأثیرگذار است؛ بهطور مثال تنظیم دمای محیط، روشن یا خاموشکردن وسایل، باز و بسته کردن پنجره یا پرده در میزان مصرف انرژی اثر چشمگیری دارند (Delzendeh et al., 2017).
طبق نتایج مطالعۀ ژائو و همکاران ((2017، تاکنون تنها حدود نیمی از پتانسیل صرفهجویی به کمک پیشرفتهای تکنولوژی امکانپذیر شده است و نیم دیگر آن به اصلاح رفتار کاربران مربوط است. بررسی دیگری در ساختمانهای تجاری نشان میدهد میزان مصرف انرژی در ساعتهای غیر کاری، بیشتر از ساعتهای کاری است که مهمترین دلیل این مشاهده، روشنماندن وسایل برقی در ساعات غیر کاری بیان شده است ((Masoso & Grobler, 2010. اهمیت این موضوع در سالهای اخیر، باعث شده است که محققان در مدلسازیهای انرژی، رفتار مصرفی کاربران را نیز در نظر بگیرند؛ زیرا نادیدهگرفتن این عامل، اختلاف درخور توجهی را میان نتایج پیشبینیشده بهوسیلۀ مدل، در مقایسه با مشاهدات واقعی ایجاد میکند (Al-Mumin et al., 2003; Azar & Menassa, 2010, 2011, 2013).
اهمیت تأثیر رفتارهای انسانی بر مصرف انرژی، محققان را بهسمت بررسی بیشتر این موضوع سوق داده است. از مهمترین نتایج این پژوهشها به تأثیرپذیری اجتماعی افراد در میزان مصرف انرژی آنها اشاره میشود؛ به این معنی که تعامل افراد در یک ساختار اجتماعی، در الگوی مصرف آنها - در جهت مثبت یا منفی – تأثیرگذار است (Carrico & Riemer, 2011; Jain et al., 2013; Peschiera et al., 2010; Peschiera & Taylor, 2012; Shimokawa & Tezuka, 2014). به این ترتیب بخش درخور توجهی از رفتارهای مربوط به مصرف انرژی فرد، تابع محیط اجتماعی اوست. این موارد باعث شدهاند که در سالهای اخیر، به شیوههای مبتنی بر فرهنگسازی و اصلاح الگو مصرف بیشتر توجه شود. از انواع مختلف این روشها به برگزاری کارگاه آموزشی ، اطلاعرسانی میزان مصرف و پتانسیل صرفهجویی ، هدفگذاری و تعهد ، پاداش و جریمه و همچنین بازاریابی سبز (معرفی و فروش محصولات مؤثر در صرفهجویی انرژی) اشاره میشود که بهجهت بازدهی مناسب و هزینۀ کمتر در مقایسه با روشهای مبتنی بر ارتقای تکنولوژی، بیشتر از آنها استقبال شده است. پژوهشهای متعددی تأثیر این روشها را بر الگوی مصرف انرژی افراد بررسی کردهاند که مقادیری بین 0 تا 30درصد کاهش مصرف انرژی (بیشتر بین 5 تا 12درصد) گزارش شده است (Allcott & Mullainathan, 2010; Bartels & Nelissen, 2002; Carrico & Riemer, 2011; Jackson, 2005; Mckenzie‐Mohr, 2000; Peschiera et al., 2010; Peschiera & Taylor, 2012; Pickens, 2002; Staats et al., 2000, 2004; Verplanken & Wood, 2006; Weenig & Midden, 1991).
پرواضح است که بهکارگیری روشهای فوق در جهت کاهش مصرف انرژی، چه در سطوح پایین مانند یک مجتمع مسکونی و چه در سطوح بالا مانند یک شهرک مسکونی، نیازمند سرمایهگذاری متناسب است؛ درنتیجه بازدهی این روشها و میزان تأثیرگذاری بر الگوی مصرف جامعۀ هدف، عاملی است که میزان موفقیت سرمایهگذاری را تعیین میکند؛ بنابراین لازم است عوامل مؤثر بر بازدهی این روشها و چگونگی بهبود این عوامل در تصمیمگیریها و سیاستگذاریها، لحاظ شوند. در این پژوهش با استفاده از تکنیک قدرتمند مدلسازی عاملمحور، تأثیرپذیری رفتار مصرف انرژی افراد بهواسطۀ یک رویداد صرفهجویی یا تعامل با دیگر افراد، شبیهسازی و درنهایت اثرگذاری روشهای انتخاب شرکتکنندگان بر بازدهی رویداد اطلاعرسانی بررسی میشود.
2- پژوهشهای مشابه
در کنار مطالعات میدانی دربارۀ بررسی رفتار مصرف انرژی ساکنان و چگونگی تأثیرپذیری آن، تحقیقات متعددی نیز در حوزۀ شبیهسازی این رفتارها در یک محیط مجازی انجام شده است که روند تغییرات این فاکتور مهم را تحت تأثیر عوامل داخلی، مانند روابط اجتماعی (Azar & Menassa, 2011; Bastani et al., 2016) و یا عوامل خارجی، مانند رویداد اطلاعرسانی بازخورد مصرف انرژی (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017)، بررسی میکند. تحقیقات بررسیشده در این حوزه بهطور کلی شامل ساخت یک مدل منطقی بر پایۀ مفاهیم معتبرند که بدون نیاز به اعتبارسنجی میدانی، راهکارهای پذیرفتنی را در جهت افزایش صرفهجویی انرژی ارائه میکنند (Anderson et al., 2012; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Du et al., 2016; Ekpenyong et al., 2014, 2015).
اکپنیانگ و همکاران (2014) آثار پروژههای بهبود مصرف انرژی را با عنوان میزان صرفهجویی قابل انتظار ، به دو بخش مستقیم و غیرمستقیم تقسیم کردهاند که آثار مستقیم اندازهگیری و اعتبارسنجی میشود؛ در حالی که آثار غیرمستقیم، که بهواسطۀ تعاملات اجتماعی حاصل میشود، بهراحتی محاسبهشدنی نیستند؛ سپس با ایجاد یک مدل ریاضی و بررسی اهمیت روابط اجتماعی در میزان انتشار اطلاعات در میان جامعۀ مدنظر، مشخص شده است که لزوماً استفاده از افرادی که بیشترین تعداد روابط اجتماعی را دارند، به بیشترین صرفهجویی قابل انتظار منجر نمیشود.
در مدل پیشنهادشدۀ آذر و مناسا (2011)، گروههای متفاوت ساکنان در مصرف انرژی (کممصرف، متعادل، پرمصرف) و همچنین تغییر مصرف انرژی آنها در طول زمان، در مدلسازی مصرف انرژی یک ساختمان در نظر گرفته شده است. در این مدل به کمک شبیهسازی عاملمحور، رفتار مصرف انرژی ساکنان در طول زمان، بهدلیل تعامل و تأثیرگذاری بر یکدیگر، تغییر میکند و در هر دورۀ زمانی با توجه به تعداد ساکنان در هر گروه مصرفی، میزان مصرف انرژی محاسبه میشود. نتایج این پژوهش نشان میدهد بهدلیل تغییر رفتار مصرفی ساکنان در طول زمان، مقدار انرژی مصرفی پیشبینیشده، تفاوت درخور توجهی با مقدار انرژی مصرفی واقعی دارد. در ادامۀ این پژوهش، مدلهای دیگری با در نظر گرفتن ساختارهای اجتماعی متفاوت در بین ساکنان و شبیهسازی دورهای رویدادهای اطلاعرسانی ، طراحی شده است تا میزان تغییر در مصرف انرژی بهواسطۀ رویدادهای اطلاعرسانی مصرف، در پایان دوره پیشبینی شود (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2013)
باستانی و همکاران ((2016 با استفاده از تئوری انتشار بیس، پذیرش سیاستهای صرفهجویی انرژی را در یک محیط عاملمحور شبیهسازی کردند. آنها دو مدل (یکی با پارامترهای فرضی و دیگری مبتنی بر تئوری بیس) را مقایسه و تأثیر بازخورد اطلاعرسانی و اثر دهانبهدهان را بررسی کردند. این مطالعه نشان داد که مدل مبتنی بر بیس، پیشبینی دقیقتری از تغییرات رفتار مصرف ارائه میدهد، هرچند محدودیتهایی در جهتگیری یکطرفۀ آن وجود دارد.
آلریزق و همکاران ((2019 با استفاده از پلتفرم Repast Simphony، رفتار مصرفکنندگان را براساس سن، جنسیت و شرایط محیطی مدلسازی کردند. آنها دستهبندیهای رفتاری (سطوح تنبلی ۱ تا ۴) را شناسایی و بازخوردهای بلادرنگ و جابهجایی بار را برای کاهش مصرف انرژی شبیهسازی کردند. این مدل برای پیشبینی بار کوتاهمدت و بلندمدت طراحی شده بود. در این مدل، رفتار انسانی براساس عواملی مانند سن، جنسیت و شرایط محیطی (دما و رطوبت) شبیهسازی و بازخوردها برای کاهش مصرف انرژی و جابهجایی بار به کار گرفته شدهاند. نتایج نشان میدهند که بازخوردهای بلادرنگ تا 12درصد صرفهجویی انرژی ایجاد میکنند و جابهجایی بار به کاهش تقاضای اوج کمک میکند. این مدل، دستهبندیهای رفتاری مصرفکنندگان و اثربخشی بازخوردها را شناسایی میکند و راهکارهایی را برای بهبود مدیریت تقاضا در شبکۀ هوشمند ارائه میدهد.
میکولیر و همکاران ((2019 با رویکرد Li-BIM، تعاملات ساکن-ساختمان را در یک مدل عاملمحور شبیهسازی کردند. آنها با مقایسۀ پروفایلهای دانش کم و زیاد، کاهش ۲٪ در مصرف انرژی و افزایش ۲٪ را در راحتی حرارتی گزارش کردند.
یو و همکاران ((2020 با استفاده از رویکرد شبیهسازی عاملمحور (ABMS) و مبتنی بر تئوری پیچیدۀ تطبیقی، رفتار صرفهجویی انرژی ساکنان شهری را در چین مدلسازی کردند. این مدل تأثیر عوامل روانشناختی مانند نیت صرفهجویی، رفتارهای کوتاهمدت و بلندمدت و سیاستهای خارجی (مانند اطلاعرسانی و تنظیمات موقعیتی) را بر مصرف انرژی بررسی میکند. نتایج مطالعات نشان داد که در غیاب سیاستهای خارجی، نیت و رفتار صرفهجویی انرژی ضعیف تطبیق مییابند؛ اما در شرایط سیاست بهینه، کاهش درخور توجهی در مصرف (تا چند درصد) مشاهده میشود. این مطالعه بر اهمیت تعاملات فردی و اجتماعی در شبیهسازی تأکید دارد و پیشنهادهایی را برای سیاستگذاری ارائه میدهد.
شن و همکاران ((2020، یک مدل رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) بهینهشده را برای پیشبینی مصرف برق خانوارها و اثربخشی استراتژیهای مداخلۀ همزمان براساس رفتار ساکنان و ویژگیهای شخصیتی توسعه دادند. این پژوهش براساس آزمایشی در هانگژو، چین، عوامل مانند رفتارهای انرژی، ویژگیهای شخصیتی (مانند برونگرایی و وظیفهشناسی)، دموگرافیک و مداخلات (مانند بازخورد ازطریق اپلیکیشن، مشاوره و بروشور) را بررسی کرد. مدل SVR با انتخاب متغیرها و در نظر گرفتن آثار تعاملی، حداکثر صرفهجویی (متوسط 12.1%) را پیشبینی میکند و نشان میدهد که شخصیتهای مختلف به مداخلات متفاوت پاسخ میدهند و این امر به مدیریت تقاضای انرژی فردی کمک میکند.
می و همکاران ((2021 با استفاده از تحلیل خوشهای، مصرف برق سالانه 4422 خانوار را به سطوح بالا، متوسط و پایین تقسیم و سپس با نظریۀ رفتار برنامهریزیشده (TPB)، تفاوتهای روانشناختی تأثیرگذار بر مصرف واقعی را تحلیل کردند. نتایج نشان میدهد که مصرف واقعی سطوح سهگانه، پایینتر از آستانههای قیمتگذاری پلکانی محلی است و تفاوتهای درخور توجهی در نیت رفتاری و هنجارهای ذهنی وجود دارد، سطوح بالاتر نیت و هنجارها نیز با مصرف کمتر همراه است. این یافتهها، دیدگاههای جدیدی را برای استراتژیهای تشویقی متفاوت و ارتقای عدالت در کاهش انتشار ارائه میدهند.
چن و همکاران ((2023 با مدل گستردۀ TPB، عوامل اجتماعی-روانشناختی و مشوقهای مالی را در پاسخ تقاضا و رفتار انرژی مسکونی بررسی کردند. نتایج نشان میدهد که خانوارهای کمدرآمد، بیشتر به افزایش تنظیم ترموستات A/C در غیاب افراد پاسخ میدهند. نیاز به راحتی حرارتی و سن، مشوقهای درخواستی را افزایش میدهد؛ در حالی که عادات صرفهجویی آن را کاهش میدهد. نگرش به صرفهجویی پس از کنترل رفتاری ادراکشده، هنجارهای ذهنی، نگرانیهای هزینه و محیطی و عادات، قویترین پیشبینیکنندۀ نیت کاهش مصرف است. این مطالعه، پتانسیل متغیرهای روانشناختی را در شکلدهی رفتارهای انرژی برجسته میکند.
دراگومیر و دراگومیر ((2025 یک چارچوب ترکیبی شامل سیستمهای عاملمحور (MAS)، مدلسازی دینامیک سیستم (SDM) و مدلسازی مبتنی بر عامل (ABM) را برای تخمین و کنترل مصرف انرژی در ساختمانهای مسکونی، پیشنهاد کردند. این رویکرد بر کنترل غیرمتمرکز، تعاملات رفتاری و پاسخهای تطبیقی در زمان واقعی تمرکز دارد و فرآیندهای فیزیکی مانند تبادل گرما و عملکرد عایق را شبیهسازی میکند. سیستم تحت شرایط متفاوت، مانند کیفیت عایق و پروفایلهای دمای خارجی آزمایش میشود و صرفهجویی انرژی درخور توجهی را نشان میدهد. این ابزار یک پلتفرم شبیهسازی بدون ریسک برای تست استراتژیهای صرفهجویی، ارزیابی پیکربندیهای عایق و تنظیم ترموستات عمل میکند.
بومسما و همکاران ((2025 با آزمایش کنترلشدۀ تصادفی (RCT)، تأثیر بازخورد مصرف انرژی واقعی زمانی را بر مصرف گاز طبیعی و برق مسکونی تخمین زدند. نیمی از خانوارها بهصورت تصادفی، نمایشگر مصرف انرژی را دریافت کردند که اطلاعات واقعی زمانی را از متر هوشمند ارائه میدهد. نتایج نشاندهندۀ صرفهجویی 6.9% در گاز و 2.2% در برق است که کل انرژی مصرفی 5.8% کاهش یافت. نظرسنجی، مکانیسمهای زیربنایی را بررسی کرد و شواهدی مبنی بر افزایش برجستگی هزینههای استفاده از انرژی را ارائه داد. این مطالعه بر اثربخشی بازخورد واقعی زمانی در کاهش مصرف تأکید دارد.
جدول 1، خلاصۀ مطالعات انجامشده و مقایسۀ مطالعۀ حاضر را با پژوهشهای قبلی نشان میدهد.
جدول 1- مرور پژوهشهای پیشین
Table 1- Review of Previous Studies
مطالعه نوع مدل تمرکز بر تعاملات اجتماعی روشهای انتخاب شرکتکنندگان شبیهسازی رویداد اطلاعرسانی ویژگیهای متمایز
آذر و مناسا (2011)
عاملمحور خیر، تمرکز بر رفتار فردی خیر خیر مدلسازی گروههای مختلف مصرفکنندگان (کممصرف، متعادل، پرمصرف) بدون توجه به تعاملات اجتماعی، استفاده از شبیهسازی برای پیشبینی مصرف انرژی در ساختمانهای تجاری
کاریکو و ریمر (2011)
میدانی بله، با تأکید بر آموزش همسالان خیر؛ اما استفاده از داوطلبان آموزشدیده برای آموزش همسالان بله، با ارائۀ بازخورد گروهمحور و آموزش همسالان ارزیابی مقایسهای بازخورد گروهمحور (کاهش ۷٪ مصرف انرژی) و آموزش همسالان (کاهش ۴٪) در محیط کار، اثربخشی مداخلات بدون انگیزههای مالی و بدون استفاده از مدلسازی عاملمحور یا تحلیل انتخاب شرکتکنندگان
اندرسون و همکاران (2013)
عاملمحور بله، با بررسی انواع شبکههای اجتماعی خیر بله، با تمرکز بر بازخورد مصرف بررسی تأثیر نوع شبکۀ اجتماعی بر رفتار مصرف انرژی، آزمایش تأثیر قهرمانان محیطزیست (ECs) بر تغییر رفتار، بدون تحلیل روشهای انتخاب شرکتکنندگان
باستانی و همکاران (2016)
عاملمحور بله، با استفاده از تئوری انتشار بیس خیر بله، با مدلسازی بازخورد اطلاعرسانی و اثر دهانبهدهان استفاده از تئوری انتشار بیس برای مدلسازی پذیرش سیاستهای صرفهجویی انرژی، مقایسۀ دو مدل عاملمحور (یکی با پارامترهای فرضی و دیگری مبتنی بر بیس) با تمرکز بر بازخورد و اثر دهانبهدهان و محدودیت در جهتگیری یکطرفۀ مدل بیس
آلریزق و همکاران (2019)
عاملمحور خیر، تمرکز بر رفتار فردی و تعاملات عاملیتها خیر بله، با مدلسازی بازخوردهای بلادرنگ و جابهجایی بار استفاده از Repast Simphony برای مدلسازی رفتار مصرفکنندگان براساس سن، جنسیت و شرایط محیطی، شناسایی دستهبندیهای رفتاری (سطوح تنبلی ۱ تا ۴) و بازخوردهای مؤثر برای کاهش مصرف انرژی و تمرکز بر پیشبینی بار کوتاهمدت و بلندمدت
کالی و همکاران (2019)
- خیر، تمرکز بر رفتارهای ساکنان و مدلسازی فیزیکی خیر خیر شبیهسازی پروفایلهای رفتاری ساکنان برای پیشبینی عملکرد انرژی ساختمان، استفاده از مدلهای هواشناسی و تهویه برای شبیهسازی دقیقتر مصرف انرژی
میکولیر و همکاران (2019)
عاملمحور بله، با تمرکز بر تعاملات اجتماعی در ساختمانها خیر بله، با مدلسازی تعاملات ساکن-ساختمان رویکرد Li-BIM برای شبیهسازی تعاملات ساکن-ساختمان، استفاده از مدلهای مبتنی بر عامل برای پیشبینی مصرف انرژی و راحتی حرارتی، مقایسۀ پروفایلهای دانش کم و زیاد (کاهش ۲٪ مصرف انرژی و افزایش ۲٪ راحتی حرارتی)
یو و همکاران (2020)
عاملمحور بله، با تمرکز بر تعاملات فردی و اجتماعی در محیط شهری خیر بله، با شبیهسازی تأثیر سیاستهای اطلاعرسانی و تنظیمات موقعیتی مدل ABMS مبتنی بر تئوری پیچیدۀ تطبیقی برای رفتار صرفهجویی انرژی ساکنان شهری چین، بررسی تأثیر نیت، رفتار کوتاه/بلندمدت و سیاستها، پیشبینی کاهش مصرف در شرایط سیاست بهینه
شن و همکاران (2020)
رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) بله، با تمرکز بر تعامل رفتار و ویژگیهای شخصیتی خیر بله، با مدلسازی مداخلات همزمان مانند بازخورد و مشاوره مدل SVR بهینهشده برای پیشبینی مصرف برق و حداکثر صرفهجویی (12.1%)، در نظر گرفتن آثار تعاملی شخصیت (مانند برونگرایی و وظیفهشناسی) و مداخلات، کاربرد در مدیریت تقاضای انرژی فردی
می و همکاران (2021)
تحلیل خوشهای و نظریۀ رفتار برنامهریزیشده (TPB) بله، با تمرکز بر تفاوتهای روانشناختی در سطوح مصرف خیر خیر خوشهبندی مصرف به سطوح بالا، متوسط، پایین و تفاوتهای درخور توجه در نیت و هنجارها، مصرف پایینتر از آستانه و پیشنهاد برای استراتژیهای متفاوت و عدالت کاهش انتشار
چن و همکاران (2023)
مدل گستردۀ نظریۀ رفتار برنامهریزیشده (TPB) بله، با تمرکز بر تعاملات اجتماعی-روانشناختی در پاسخ تقاضا خیر بله، با مدلسازی مشوقها و رفتارهای پاسخ تقاضا بررسی عوامل روانشناختی و مشوقها در پاسخ تقاضا، راحتی حرارتی و عادات پیشبینیکنندۀ مشوقها، نگرش قویترین پیشبینیکنندۀ نیت کاهش و کاربرد برای برنامههای پاسخ تقاضای مؤثر
دراگومیر و دراگومیر (2025)
عاملمحور (MAS با SDM و ABM) بله، با تمرکز بر تعاملات رفتاری و پاسخهای تطبیقی خیر بله، با شبیهسازی رویدادهای اطلاعرسانی و کنترل تطبیقی چارچوب ترکیبی برای تخمین و کنترل انرژی، شبیهسازی فرآیندهای فیزیکی مانند تبادل گرما و عملکرد عایق، تست تحت شرایط متفاوت مانند کیفیت عایق و دما، پلتفرم بدون ریسک برای استراتژیهای صرفهجویی
بومسما و همکاران (2025)
آزمایش کنترلشده تصادفی (RCT) خیر خیر بله، با ارائۀ بازخورد واقعی زمانی ازطریق نصب نمایشگر در منازل صرفهجویی 6.9% گاز و 2.2% برق، افزایش برجستگی هزینهها، کاهش کل انرژی 5.8% و مؤثرتر برای کاربران پرمصرف برق
مدل پیشنهادی (این مطالعه) عاملمحور بله، با مدلسازی نفوذ اجتماعی و انتشار عقاید بله، شامل انتخاب تصادفی، مبتنی بر مصرف، نفوذ اجتماعی و ترکیبی بله بررسی سیستماتیک روشهای انتخاب شرکتکنندگان برای بهینهسازی بازدهی رویداد، ادغام مصرف انرژی، تغییرپذیری و نفوذ اجتماعی
با توجه به مدلهای بررسیشده و همچنین ضرورت اصلاح الگوی مصرف و محدودیت بودجه در برگزاری انواع رویدادها، باید بهینهترین روشها را در جهت گسترش فرهنگ صرفهجویی به کار گرفت. ازجمله موارد تأثیرگذار در بازدهی رویدادها، شیوۀ انتخاب افراد شرکتکننده در رویداد است. این مطالعه بهطور منحصربهفرد، روشهای مختلف انتخاب شرکتکنندگان (تصادفی، مبتنی بر مصرف، مبتنی بر نفوذ اجتماعی و ترکیبی) را برای رویدادهای صرفهجویی انرژی بررسی میکند و یک مدل جامع عاملمحور را ارائه میدهد که مصرف انرژی، تغییرپذیری رفتاری و نفوذ اجتماعی را ادغام میکند. برخلاف مطالعات قبلی که عمدتاً بر طراحی رویداد یا تأثیر شبکههای اجتماعی تمرکز داشتند، این پژوهش بر بهینهسازی انتخاب شرکتکنندگان برای افزایش بازدهی رویداد، تأکید دارد. در این مقاله با استفاده از شبیهسازی عاملمحور، تأثیر روشهای انتخاب شرکتکنندگان در رویدادهای صرفهجویی انرژی بر میزان صرفهجویی جامعۀ هدف بررسی میشود.
3- اهداف پژوهش
هدف کلی این پژوهش، بهبود بازدهی رویدادهای فرهنگسازی صرفهجویی انرژی بر جامعۀ هدف و بهبود شیوۀ برگزاری این رویدادهاست. میزان تأثیرگذاری یک رویداد بر الگوی مصرف جامعه در طول زمان، به عوامل زیادی وابسته است؛ ازجمله:
• نوع رویداد؛
• زمان برگزاری؛
• کیفیت رویداد؛
• ویژگیهای افراد شرکتکننده.
در برگزاری رویدادهای صرفهجویی، بهدلیل محدودیت بودجه، یک رویداد در راستای تغییر الگوی مصرف برای تمام افراد یک مجموعه (برای مثال یک مجتمع اداری یا مسکونی) اجرا نمیشود؛ درنتیجه نحوۀ انتخاب افراد شرکتکننده و میزان تأثیر آن در بازدهی رویداد، سؤالی است که در این تحقیق بررسی میشود.
در این پژوهش، شیوههای انتخاب شرکتکنندگان در رویدادهای فرهنگسازی و تأثیر آن بر تغییر الگوی مصرف انرژی مطالعه میشود. با توجه به اینکه مطالعات مشابه در راستای بررسی رویدادهای صرفهجویی انرژی عموماً روشهای شبیهسازی را ابزار اصلی تحقیق به کار بردهاند (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2010, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Du et al., 2016; Ekpenyong et al., 2014, 2015)، روش شبیهسازی عاملمحور بهعنوان ابزار اصلی این مطالعه استفاده شده است.
در بخش بعدی، جزییات مدل، بههمراه مفاهیمی توضیح داده میشود که در گسترش این مدل به کار گرفته شدهاند؛ سپس در بخش تحلیل نتایج، خروجیهای مدل براساس روشهای مختلف انتخاب شرکتکنندگان در رویداد، بررسی و تفسیر خواهد شد.
4- روش تحقیق
برای رسیدن به اهداف مدنظر، از تکنیک شبیهسازی عاملمحور با تکیه بر مدلهای ریاضی انتشار عقاید و تغییر رفتار در تعاملات اجتماعی استفاده شده است. به کمک شبیهسازی عاملمحور، جامعهای از ساکنان با رفتارهای متفاوت در مصرف انرژی ایجاد و سپس بر پایۀ روابط ریاضی در مدلهای انتشار عقاید، تأثیرپذیری الگوی مصرف بهواسطۀ رویداد صرفهجویی یا تعامل افراد با یکدیگر، شبیهسازی شده است. شکل 2، روند شبیهسازی و ساختار مدل را بهصورت خلاصه، نمایش میدهد.
شکل 2- مراحل شبیهسازی رویداد صرفهجویی
Fig. 2- Simulation steps of saving event
در ادامه پس از بررسی مفاهیم شبیهسازی عاملمحور و مدل دینامیک عقیدهها، اجزای مدل ارائهشده در شکل 2 بهصورت دقیق تشریح و درنهایت نتایج اجرای مدل بر سه جامعۀ هدف با جمعیتهای متفاوت، بررسی شده است.
4-1 شبیهسازی عامل محور
یک سیستم عاملمحور ، شامل تعدادی از عوامل مستقل با حالتها و قوانین رفتاری مشخص است که در اصطلاح یارانهای، شئ نامیده میشوند. شبیهسازی عاملمحور، به معنای بررسی رفتار نهایی سیستم تحت تأثیر برهمکنش این عاملهای مستقل با یکدیگر یا محیط است. به بیان دیگر مدلسازی عاملمحور، به معنای ایجاد تعداد مشخصی از عاملها، برهمکنش آنها و درنهایت بررسی حالت کلی سیستم است (Axtell, 2000). رویکرد پایین به بالا در مدلسازی عاملمحور، باعث میشود این روش گزینۀ مناسبی برای شبیهسازی رفتارهای انسانی، ساختار و روابط اجتماعی، دینامیک انتشار رفتارها و تعامل بین انسانها در نظر گرفته شود (Borshchev & Filippov, 2004; Edmonds, 2007; Gilbert, 2008). در این تکنیک، هر عامل (یا شئ) دارای تعدادی ویژگی ثابت یا متغیر است که ویژگیهای متغیر در تعامل با محیط یا عاملهای دیگر، تغییر میکنند (Macal & North, 2010).
در سالهای اخیر، تحقیقات بسیاری بر پایۀ ابزارهای مدلسازی عاملمحور انجام شده است تا رفتارهای انسانی را در حوزۀ مصرف انرژی بررسی کنند؛ زیرا علاوه بر هزینۀ مالی و زمانی بسیار کمتر نسبتبه تحقیقات میدانی، به محققان اجازه میدهد تا سناریوهای متفاوت را در شرایط و محیطهای مختلف بررسی کنند (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Erickson et al., 2009; Vrba et al., 2014; Zhang et al., 2011). این در حالی است که مطالعات میدانی علاوه بر اینکه نیازمند هزینههای اجرایی بسیار بالایی هستند، تمامی شرایط و موقعیتهای احتمالی را در فضای تحقیق فراهم نمیکنند. این شرایط بهصورت سناریوهای مختلف در فضای شبیهسازی تعریف میشود تا محققان خروجیهای محتمل را در موقعیتهای مختلف ارزیابی و تحلیل کنند. شایان ذکر است در تمامی مطالعات اشارهشده که از ابزارهای شبیهسازی عاملمحور بر پایۀ مفاهیم و مدلهای معتبر رفتاری، در جهت بررسی رفتارهای مصرفی افراد استفاده کردهاند، نیازی به اعتبارسنجی میدانی نیست و خروجیهای شبیهسازی دارای اعتبار کافی برای نتیجهگیری محققان و ارائۀ پیشنهادهای مؤثر در جهت بهبود صرفهجویی انرژیاند (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2010, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Ekpenyong et al., 2014, 2015).
4-2 مدلهای انتشار عقاید
عقیدۀ هر شخص یک ویژگی متغیر است؛ به این معنی که افراد بهواسطۀ تجربههای شخصی، تعامل در جامعه و دریافت بازخوردهای مثبت یا منفی، در رفتارهای خود تغییراتی ایجاد میکنند و این تغییر در عقاید، باعث ایجاد قطبهای سیاسی، فرهنگهای مختلف و گروههای متنوع دیگر در جوامع انسانی میشود (Duggins, 2014)؛ درنتیجه برای درک بهتر این آثار و طراحی روشهای دخالتی مناسب در رفتار جامعه، تاکنون مدلهای ریاضی متعددی معرفی شده است که چگونگی تغییر عقیدۀ افراد را بهصورت رابطههای ریاضی توصیف کردهاند (Deffuant et al., 2000; Duggins, 2014; Friedkin, 2001; Hegselmann & Krause, 2002).
میزان اهمیت به صرفهجویی انرژی و درنتیجه شدت مصرف انرژی، یک ویژگی متغیر در کاربران در نظر گرفته میشود که این ویژگی تحت تأثیر محیط یا ارتباطات (بحث و تعامل با اطرافیان)، در جهت مثبت یا منفی تغییر میکند؛ درنتیجه از مدلهای ارائهشده در مطالعات اجتماعی، مانند مدلهای انتشار عقاید یا تغییر رفتار، برای بررسی نحوۀ تغییرات این ویژگی بهره برده میشود.
در این پژوهش بر پایۀ مطالعات انجامشده در حوزۀ شبیهسازی الگوی مصرف انرژی (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2011, 2013; Bastani et al., 2016) و نحوۀ انتشار عقاید (Amblard & Deffuant, 2004; Duggins, 2014; Hegselmann & Krause, 2002)، مدلی عاملمحور برای شبیهسازی تغییرات الگوی مصرف ساکنان در رویدادهای صرفهجویی یا تعاملات اجتماعی ایجاد شده است تا تأثیر روشهای گزینش شرکتکنندگان بر صرفهجویی مستقیم یا غیرمستقیم جامعۀ هدف، بررسی شود. در این تحقیق، تمامی اجزای مدل از سوی محققان از پایه و با استفاده از زبان برنامهنویسی پایتون ، بهعنوان یک زبان برنامهنویسی شیءگرا، توسعه دادهاند که جزییات آنها در ادامه توضیح داده شده است.
5- اجزای مدل
5-1 ایجاد جامعۀ هدف منطقی
این بخش شامل ایجاد تعداد مشخصی از ساکنان دارای ویژگیهای مدنظر (ثابت یا متغیر) است. واضح است که جامعۀ هدف برای برگزاری یک رویداد در سطوح پایین، برای مثال یک مجتمع مسکونی 30 واحدی یا در سطوح بالا مانند یک شهرک مسکونی، در نظر گرفته میشود. به همین دلیل تعداد ساکنان در این پژوهش، در سه سطح مختلف در نظر گرفته شده است:
جامعهای کوچک مانند یک مجتمع مسکونی 30 واحد با جمعیت 100 نفر؛
جامعهای متوسط با جمعیت 1000 نفر؛
جامعهای بزرگ مانند یک شهرک مسکونی با جمعیت 10000 نفر.
ویژگیهای هر کاربر در این مدل عبارتاند از:
شاخص مصرف انرژی (ECI) : این شاخص معرف میزان مصرف انرژی فرد نسبتبه جامعۀ هدف است. با توجه به هدف پژوهش، یعنی بررسی تأثیر روشهای انتخاب کاربران بر بازدهی رویداد و همچنین بررسی تحقیقات مشابه (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Bastani et al., 2016)، برای جلوگیری از پیچیدگی مدل، متغیر شاخص مصرف انرژی هر کاربر بهصورت عددی تصادفی با توزیع نرمال (میانگین برابر 50 و انحراف معیار برابر 15)، بین صفر تا 100 در نظر گرفته شده است (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Bastani et al., 2016).
شاخص تغییرپذیری (SI) : این ویژگی، تعیینکنندۀ حداکثر میزان تغییرپذیری مصرف انرژی هر کاربر نسبتبه وضعیت فعلی او، بهدلیل برهمکنشهای اجتماعی و یا رویدادهای صرفهجویی است. مقدار آن عددی بین صفر تا 1 فرض میشود که صفر نشاندهندۀ تغییرناپذیری فرد در تعامل با رویداد یا اطرافیان و 1 نشاندهندۀ تأثیرپذیری کامل فرد از سوی اطرافیان و یا رویداد صرفهجویی است. با توجه به تأثیر نسبی این پارامتر در خروجیهای مدل و همچنین بررسی مدلهای مشابه، این ویژگی نیز مشابه ECI دارای توزیع نرمال فرض شده است (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Menassa, 2013).
تعداد روابط اجتماعی (SC) : این شاخص معرف میزان نفوذ اجتماعی فرد در جامعۀ هدف است. این ویژگی برابر تعداد روابط اجتماعی مؤثر هر شخص با دیگر افراد در جامعۀ هدف در نظر گرفته شده است که در رفتار مصرف انرژی یکدیگر تأثیرگذارند. ساختارهای اجتماعی مختلفی برای نمایش این روابط ارائه شده است که از انواع این ساختارها به شبکههای تصادفی ، جهان کوچک و مقیاس آزاد اشاره میشود (شکل 3).
شکل 3- شبکههای اجتماعی
Fig. 3- Social networks
بررسی مدلهای مشابه دربارۀ شبیهسازی رویدادهای صرفهجویی، نشان میدهد نوع ساختار اجتماعی تأثیر ناچیزی بر بازدهی رویداد دارد (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017). با توجه به این موضوع و ویژگیهای هریک از ساختارهای اجتماعی، در این مدلسازی از شبکۀ تصادفی با میانگین تعداد روابط مشخص استفاده شده است تا از تأثیر احتمالی نوع شبکه بر نتایج مدل نیز جلوگیری شود.
5-2 انتخاب شرکتکنندگان رویداد از جامعۀ هدف
در برگزاری رویدادهای صرفهجویی عموماً بهدلیل محدودیت بودجه لازم است تا تعداد محدودی از افراد جامعه برای شرکت در رویداد انتخاب شوند. در همین راستا، چهار روش برای انتخاب شرکتکنندهها بررسی شده است.
(S1) انتخاب تصادفی : بدون در نظر گرفتن ویژگی خاصی، افراد شرکتکننده از بین جامعۀ هدف انتخاب میشوند.
(S2) براساس تغییرپذیری: افرادی انتخاب میشوند که دارای بیشتری مقدار شاخص تغییرپذیریاند.
(S3) براساس نفوذ اجتماعی: افرادی انتخاب میشوند که دارای بیشترین تعداد روابط اجتماعی هستند.
(S4) براساس مصرف انرژی: افرادی انتخاب میشوند که بالاترین شاخص مصرف انرژی را دارند.
(S5) انتخاب ترکیبی: افراد با توجه به مصرف انرژی ((ECI در کنار شاخص نفوذ اجتماعی و همچنین شاخص تغییرپذیری، انتخاب میشوند. به همین جهت در این مدل، پارامتری به نام ضریب تأثیرگذاری برای هر شخص تعریف شده است. ضریب تأثیرگذاری شخص i از رابطۀ 1 محاسبه میشود:
چگونگی شناسایی افراد براساس معیارهای فوق، با استفاده از تحقیقات میدانی یا طراحی پرسشنامه انجام میشود که جزییات این روشها از بحث این پژوهش خارج است و موضوع تحقیقات آینده در این حوزه در نظر گرفته میشود.
5-3 شبیهسازی برگزاری رویداد صرفهجویی
با بررسی مدلهای تغییر رفتار و انتشار عقیده، میزان تغییر در شدت مصرف انرژی شرکتکنندگان در رویداد صرفهجویی، با توجه میزان تغییرپذیری ((SI آنها، مطابق رابطۀ (2) محاسبه میشود (Deffuant et al., 2000; Friedkin, 2001; Hegselmann & Krause, 2002):
در این رابطه 〖ECI〗_((t+1)) میزان مصرف انرژی کاربر بعد از رویداد و E〖CI〗_t میزان مصرف انرژی کاربر قبل از برگزاری رویداد و ESR، نرخ موفقیت رویداد است. این نرخ بیانگر کیفیت برگزاری رویداد بهجهت تأثیرگذاری بر شرکتکنندگان است.
5-4 شبیهسازی تعامل اجتماعی ساکنان
تعامل اجتماعی افراد در جامعه، بر الگوی مصرف انرژی آنها تأثیرگذار است که شدت این تأثیرگذاری، ارتباط مستقیمی با میزان تشابه رفتاری افراد دارد. رابطۀ ارائهشده در مطالعه فردیک (2001)، مطابق رابطۀ (3) است.
در این رابطه، x_t^i عقیدۀ فرد i در زمان t ، x_(t+1)^i عقیدۀ فرد i در زمان t+1 ، x_t^j عقیدۀ فرد j در زمان t ، a_i تغییرپذیری فرد i نسبتبه عقاید بقیه و ω_ij ضریب تأثیرگذاری فرد i بر j است.
با توجه به این موضوع (E〖CI〗_i)، تغییر شدت مصرف انرژی کاربر i در تعامل با اعضای ساختار اجتماعیاش، طبق رابطۀ (4) بیان میشود ((Duggins, 2014:
در رابطۀ (4)، 〖SI〗_i، تغییرپذیری کاربر، n، تعداد روابط اجتماعی کاربر و w_ij، ضریب وزنی تأثیرگذاری کاربر j بر کاربر i است. محاسبۀ w_ij بر مبنای رابطۀ ارائهشده در (Duggins, 2014) و براساس رابطۀ استفادهشده در این مطالعه محاسبه میشود (روابط (5) و (6)).
که در این روابط، ω_ij ضریب تأثیرگذاری فرد i بر j ، 〖EI〗_i شاخص انرژی فرد i و 〖EI〗_j شاخص انرژی فرد j است.
5-5 کمیسازی تأثیرگذاری رویداد
پس از برگزاری رویداد و تعامل افراد در جامعۀ هدف (با جمعیت N)، بازدهی میانمدت رویداد (EE) بر مبنای رابطۀ ارائهشده از سوی آذر و الأنصاری (2017) (رابطۀ 7) و بر اساس رابطۀ ارائهشده در این مطالعه (رابطۀ 8) محاسبه و گزارش میشود:
که در این روابط، 〖EI〗_i شاخص انرژی فرد i قبل از برگزاری رویداد، 〖EI〗_i^' شاخص انرژی فرد i بعد از برگزاری رویداد و n تعداد شرکتکنندگان رویداد است.
6- تحلیل نتایج
ورودیهای مدل توسعه داده شده بهاختصار در جدول 2 نشان داده شده است.
جدول2- ورودیهای مدل
Table 2- model inputs
مقدار نام اختصاری پارامتر
{100, 1000, 10000} N تعداد ساکنان
Gauss(0-100,50,15) ECI شاخص مصرف انرژی
Gauss(0-1,0.5,0.15) SI شاخص تغییرپذیری
{3, 5, 7, 10, 12, 15} ASC میانگین تعداد روابط اجتماعی
{5, 10, 15, 20, 25} OFE درصد ساکنین شرکتکننده در رویداد (%)
{5, 10, 20, 40, 70, 100} ESR نرخ موفقیت رویداد(%)
همانطور که قبلاً اشاره شد، نحوۀ توزیع دو پارامتر ECI و SI در جامعۀ شبیهسازیشده دارای تأثیر نسبی بر خروجیهاست. با توجه به این مسئله و همچنین بررسی مدلهای مشابه (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2013)، توزیع نرمال، توزیع این دو شاخص در نظر گرفته شده است.
بهجهت بررسی تأثیر روشهای انتخاب شرکتکنندگان در رویداد فرهنگسازی صرفهجویی، در هر یک از سه جامعۀ مطرحشده – جامعۀ کوچک، متوسط و بزرگ – پارامترهای ورودی مدل شامل میانگین تعداد روابط اجتماعی، درصد ساکنان شرکتکننده در رویداد و نرخ موفقیت رویداد به ترتیب برابر 10%، 20% و 20% لحاظ شده است. علاوه بر اینکه این فرضیات در خروجیهایهای نهایی تأثیر نسبی دارند، در ادامه، حساسیت نتایج حاصل از شبیهسازی، نسبتبه این پارامترها بررسی شده است.
قسمتی از شبکۀ اجتماعی بین ساکنان و روابط اجتماعی آنها با یکدیگر در شکل 4 نشان داده شده است. اندازه و رنگ هر گره، نمایانگر تعداد روابط اجتماعی و ECI هریک از ساکنان است.
شکل 4- قسمتی از شبکۀ روابط اجتماعی ساکنان
Fig. 4- A portion of the social network of residents
میانگین تعداد روابط اجتماعی در بازۀ بین 3 تا 15 نفر است که بعد از برگزاری رویداد بهجهت بررسی نحوۀ تغییر الگوی مصرف انرژی ساکنان در تعامل با یکدیگر و کمیسازی تأثیر برگزاری رویداد، تعامل ساکنان بر مصرف انرژی انجام میشود.
شکل 5- مقایسۀ تأثیر روش انتخاب شرکتکنندگان بر بازدهی رویداد صرفهجویی انرژی
Fig. 5- Comparison of the effect of the participant selection method on the efficiency of the energy saving event
خلاصۀ نتایج اجرای مدل به تعداد 200 تکرار به ازای هریک از روشهای انتخاب شرکتکنندگان رویداد، در قالب یک نمودار جعبهای در شکل 5 نمایش داده شده است.
با توجه به شکل 5، شیوۀ انتخاب شرکتکنندگان یک رویداد صرفهجویی در بازدهی میانمدت رویداد تأثیرگذار است و این تأثیرگذاری با افزایش جمعیت جامعۀ هدف، بیشتر نمایان میشود. همچنین الگوی اثرگذاری روشهای انتخاب شرکتکنندگان در رویداد، بر بازدهی رویداد، در هر سه جامعه یکسان است. در ضمن، همانطور که در بخش مقدمه گفته شد، محدودۀ کاهش مصرف با استفاده از روشهای فرهنگسازی مصرف انرژی در مطالعات میدانی، در بازۀ 0 تا 30درصد (بیشتر بین 5 تا 12درصد) قرار دارد (Abrahamse et al., 2007; Carrico & Riemer, 2011; Hargreaves et al., 2010; Khosrowpour et al., 2018; Peschiera & Taylor, 2012) که با محدودۀ خروجیهای مدل در هر سه جامعه همخوانی دارد.
با بررسی دقیقتر این نتایج، مشخص میشود که انتخاب دقیق شرکتکنندگان و در نظر گرفتن فاکتورهای اجتماعی در کنار میزان مصرف انرژی، تأثیر چشمگیری در بازدهی رویداد دارد و این تأثیر با افزایش جمعیت هدف بیشتر نمایان میشود. به بیان دیگر در نظر گرفتن سه ویژگی میزان مصرف، تغییرپذیری و نفوذپذیری افراد، که در مدل فوق تعریف شدهاند، در روند انتخابکردن شرکتکنندگان رویداد صرفهجویی، باعث بهبود نتایج رویداد و صرفهجویی بیشتر در مصرف انرژی میشود. این یافته بهطور مستقیم در برنامهریزی کمپینهای آموزش مصرف انرژی به کار میرود. بهطور مشخص، تصمیمگیرندگان از مدل برای شناسایی افراد کلیدی در جامعه استفاده میکنند؛ یعنی افرادی که تأثیرپذیری بالا، تغییرپذیری رفتاری درخور توجه و نقش اجتماعی پررنگ دارند. حضور این افراد در کارگاهها یا کمپینها، بهدلیل آثار شبکهای، به انتشار گستردهتر رفتارهای صرفهجویانه منجر میشود.
درنهایت حساسیت نتایج شبیهسازی براساس روش ترکیبی، بهعنوان روش پیشنهادی، نسبتبه پارامترهای ورودی مدل شامل میانگین تعداد روابط اجتماعی (ASC)، درصد ساکنین شرکتکننده (OFE) و نرخ موفقیت رویداد (ESR) در یک جامعۀ 1000 نفری بررسی شد. خلاصۀ نتایج این آنالیز حساسیت در شکل 6 نمایش داده شده است.
شکل 6- آنالیز حساسیت بازدهی میانمدت رویداد اطلاعرسانی براساس پارامتر های ورودی مدل
Fig. 6- Sensitivity analysis of the mid-term performance of the notification event based on the input parameters of the model
همانطور که بیان شد، درصد موفقیت رویداد (ESR) به معنای میزان کیفیت رویداد و تأثیرگذاری آن بر شرکتکنندگان است که در بهترین حالت، یعنی 1، از تمام پتانسیل موجود برای کاهش مصرف انرژی در شرکتکنندگان استفاده میشود. با توجه به نتایج مدل در شکل 6، این فاکتور تأثیر درخور توجهی در بازدهی میانمدت رویداد دارد. این نکته راهنمایی برای اصلاح سیاستهای اجرایی است؛ به این معنا که بهجای افزایش کمّی برنامهها، تمرکز بر بهبود کیفیت محتوا، ارائۀ پیامهای متناسب با گروه هدف و طراحی مداخلات معنادار، به بازدهی بیشتری منجر میشود.
همچنین تعداد افراد شرکتکننده در رویداد، که در اینجا بهصورت درصد شرکتکننده از کل جمعیت (OFE) مطرح شده است، اهمیت بسزایی در میزان اثربخشی رویداد دارد؛ درنتیجه برای تعیین این پارامتر، علاوه بر محدودیتهای مالی و زمانی، باید نرخ بازدهی مورد انتظار از سرمایهگذاری را نیز مدنظر قرار دهد. این موضوع بهویژه در طراحی برنامههای پاداش و جریمه، مدنظر قرار میگیرد؛ بهگونهای که مشوقها بهنحوی تعریف شوند که حداکثر مشارکت در گروههای کلیدی را تضمین کنند. در مقابل، پارامتر میانگین تعداد روابط (ASC)، تأثیر چندانی بر بازدهی رویداد نداشته و این موضوع در مدلهای مشابه دیگر نیز، مشاهده و تأیید شده است (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017).
7- نتیجهگیری
رویدادهای کاهش مصرف انرژی در سطوح پایین، مانند یک مجتمع مسکونی یا در سطوح بالا مانند یک شهرک مسکونی برگزار میشوند و بهدلیل هزینهبرداربودن این روشها، اثربخشی هرچه بیشتر رویداد در جهت بهبود الگوی مصرف انرژی، اهمیت ویژهای برای ذینفعان دارد. با استفاده از رویکرد ارائهشده، برگزارکنندگان رویدادهای صرفهجویی انرژی، احتمال موفقیت رویدادها را افزایش و سرمایهگذاری هدفمندی انجام میدهند.
این پژوهش با بررسی روشهای انتخاب شرکتکنندگان در رویدادهای صرفهجویی انرژی، در قالب یک مدل عاملمحور بهعنوان بستر آزمایش، اهمیت این انتخاب را بر بازدهی رویداد بررسی کرده است. با ایجاد جامعهای از کاربران در یک ساختار اجتماعی و با استفاده از شبیهسازی عاملمحور، مشخص شد که در نظر گرفتن ویژگیهای ساکنان برای انتخاب شرکتکنندگان رویداد، تأثیر مناسبی در جهت افزایش بازدهی رویداد دارد. در این پژوهش، سه فاکتورِ میزان مصرف انرژی، تغییرپذیری و نفوذ اجتماعی ساکنان در قالب شاخص مصرف انرژی، شاخص تغییرپذیری و تعداد روابط اجتماعی بررسی شد. نتایج این شبیهسازی نشان میدهد در نظر گرفتن دو ویژگی میزان نفوذ اجتماعی افراد در جامعۀ هدف و تغییرپذیری آنها در کنار میزان مصرف انرژی، باعث بهبود بازدهی رویدادهای فرهنگسازی صرفهجویی میشود. همچنین طبق نتایج این شبیهسازی، تعداد شرکتکنندگان رویداد باید با توجه به بازدهی مورد انتظار و همچنین منابع در دسترس انجام شود.
اگرچه این مطالعه بر مبنای مدلهای مفهومی معتبر و شبیهسازی عاملمحور طراحی شده است، نبود اعتبارسنجی میدانی یکی از محدودیتهای آن به شمار میرود. جمعآوری دادههای واقعی دربارۀ تعاملات اجتماعی و نتایج رویدادها در دنیای واقعی، چالشبرانگیز است و احتمال دارد مفروضات مدل، تمامی پیچیدگیهای رفتار انسانی را بهطور کامل پوشش ندهد. پیشنهاد میشود تحقیقات آینده بر اعتبارسنجی تجربی تمرکز کنند؛ ازجمله انجام آزمایشهای میدانی برای ارزیابی اثربخشی روشهای انتخاب شرکتکنندگان، جمعآوری دادههای طولی دربارۀ رفتار ساکنان و مقایسۀ نتایج شبیهسازی با دادههای واقعی مصرف انرژی.
با توجه به اهمیت موضوع بررسیشده، تحقیقات آینده، بررسیهای دقیقتری را در حوزۀ پارامترهای مؤثر بر رفتار مصرفی ساکنان انجام میدهند. کمیسازی این پارامترها و ایجاد روشهایی برای اندازهگیری آنها، باعث افزایش دقت مدلسازی رفتارهای انسانی در حوزۀ مصرف انرژی و درنتیجه بهینهسازی روشهای موجود برای بهبود الگوی مصرف انرژی میشود.
تشکر و قدردانی
نویسندگان این مقاله، از همفکری تمام اعضای کمیتۀ علمی انجمن مهندسی سازۀ ایران کمال سپاسگزاری را دارند.
فهرست علائم
N تعداد ساکنان
ECI شاخص مصرف انرژی
SI شاخص تغییرپذیری
ASC میانگین تعداد روابط اجتماعی
OFE درصد ساکنان شرکتکننده در رویداد (%)
ESR نرخ موفقیت رویداد (%)
EE بازدهی میانمدت رویداد
w_ijضریب وزنی تأثیرگذاری کاربر j بر کاربر i
| ||
| مراجع | ||
|
Abrahamse, W., Steg, L., Vlek, C., & Rothengatter, T. (2007). The effect of tailored information, goal setting, and tailored feedback on household energy use, energy-related behaviors, and behavioral antecedents. Journal of Environmental Psychology, 27(4), 265–276. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2007.08.002 Allcott, H., & Mullainathan, S. (2010). Behavior and energy policy. Science, 327(5970), 1204–1205. https://doi.org/10.1126/science.1180775 Al-Mumin, A., Khattab, O., & Sridhar, G. (2003). Occupants’ behavior and activity patterns influencing the energy consumption in the Kuwaiti residences. Energy and Buildings, 35(6), 549–559. https://doi.org/10.1016/S0378-7788(02)00167-6 Alrizq, M., de Doncker, E., & Fong, A. (2019). Changing Energy Consumption Patterns Based on Multi-Agent Human Behavior Modeling for Analyzing the Effects of Feedback Techniques. 2019 IEEE Power and Energy Conference at Illinois (PECI), 1–8. https://doi.org/10.1109/PECI.2019.8698779 Amblard, F., & Deffuant, G. (2004). The role of network topology on extremism propagation with the relative agreement opinion dynamics. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 343, 725–738. https://doi.org/10.1016/j.physa.2004.06.102 Anderson, K., Lee, S., & Menassa, C. (2012). Effect of social network type on building occupant energy use. Proceedings of the Fourth ACM Workshop on Embedded Sensing Systems for Energy-Efficiency in Buildings, 17–24. https://doi.org/10.1145/2422531.2422535 Anderson, K., Lee, S., & Menassa, C. (2013). Impact of social network type and structure on modeling normative energy use behavior interventions. Journal of Computing in Civil Engineering, 28(1), 30–39. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000314 Axtell, R. (2000). Why agents?: On the varied motivations for agent computing in the social sciences. https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/agents.pdf Azar, E., & Al Ansari, H. (2017). Multilayer Agent-Based Modeling and Social Network Framework to Evaluate Energy Feedback Methods for Groups of Buildings. Journal of Computing in Civil Engineering, 31(4), 04017007. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000651 Azar, E., & Menassa, C. (2010). A conceptual framework to energy estimation in buildings using agent based modeling. Proceedings of the Winter Simulation Conference. https://doi.org/10.1109/WSC.2010.5679007 Azar, E., & Menassa, C. C. (2011). Agent-based modeling of occupants and their impact on energy use in commercial buildings. Journal of Computing in Civil Engineering, 26(4), 506–518. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000158 Azar, E., & Menassa, C. C. (2013). Framework to evaluate energy-saving potential from occupancy interventions in typical commercial buildings in the United States. Journal of Computing in Civil Engineering, 28(1), 63–78. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000318 Bartels, G. C., & Nelissen, W. (2002). Marketing for sustainability: Towards transactional policy-making. John Wiley & Sons. https://books.google.com/books/about/Marketing_for_Sustainability.html?id=ETpMPwAACAAJ Bastani, M. S., Asadi, S., & Anumba, C. J. (2016). Application of Bass Diffusion Theory to Simulate the Impact of Feedback and Word of Mouth on Occupants’ Behavior in Commercial Buildings: An Agent-Based Approach. Journal of Architectural Engineering, 22(4), 04016013. https://doi.org/10.1061/(ASCE)AE.1943-5568.0000223 Boomsma, M., Vringer, K., & Soest, D. van. (2025). The impact of real-time energy consumption feedback on residential gas and electricity usage. Journal of Environmental Economics and Management, 132, 103163. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2025.103163 Borshchev, A., & Filippov, A. (2004). From system dynamics and discrete event to practical agent based modeling: Reasons, techniques, tools. Proceedings of the 22nd International Conference of the System Dynamics Society. https://faculty.sites.iastate.edu/tesfatsi/archive/tesfatsi/SystemDynDiscreteEventABMCompared.BorshchevFilippov04.pdf Bryant, T., Thomas, S., Dean, B., Lyons, L., Morgado, D., Je, K., Subkhankulova, D., Dennehy, E., Liu, Y., & Houssin, D. (2015). Medium Term Energy Efficiency Market Report 2015. International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/energy-efficiency-market-report-2015 Calì, D., Müller, D., & Madsen, H. (2019). Benefits of the Inclusion of Occupant Behaviour Profiles in the Simulation of the Energy Performance of Buildings. In Proceedings of 16th IBPSA International Conference & Exhibition Building Simulation, 2019, 2388–2395. https://doi.org/10.26868/25222708.2019.211411 Carrico, A. R., & Riemer, M. (2011). Motivating energy conservation in the workplace: An evaluation of the use of group-level feedback and peer education. Journal of Environmental Psychology, 31(1), 1–13. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2010.11.004 Chen, C., Xu, X., Cao, Z., Mockus, A., & Shi, Q. (2023). Analysis of social–Psychological factors and financial incentives in demand response and residential energy behavior. Frontiers in Energy Research, 11. https://doi.org/10.3389/fenrg.2023.932134 Deffuant, G., Neau, D., Amblard, F., & Weisbuch, G. (2000). Mixing beliefs among interacting agents. Advances in Complex Systems, 3(01n04), 87–98. https://doi.org/10.1142/S0219525900000078 Delzendeh, E., Wu, S., Lee, A., & Zhou, Y. (2017). The impact of occupants’ behaviours on building energy analysis: A research review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 80, 1061–1071. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.05.264 Dragomir, O. E., & Dragomir, F. (2025). Multi-Agent-Based Estimation and Control of Energy Consumption in Residential Buildings. Processes, 13(7). https://doi.org/10.3390/pr13072261 Du, F., Zhang, J., Li, H., Yan, J., Galloway, S., & Lo, K. L. (2016). Modelling the impact of social network on energy savings. Applied Energy, 178, 56–65. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.06.014 Duggins, P. (2014). A psychologically-motivated model of opinion change with applications to american politics. https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.7770 Edmonds, B. (2007). Social Simulation: Technologies, Advances and New Discoveries: Technologies, Advances and New Discoveries. IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-59904-522-1 Ekpenyong, U. E., Zhang, J., & Xia, X. (2014). Mathematical modelling for the social impact to energy efficiency savings. Energy and Buildings, 84, 344–351. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.08.019 Ekpenyong, U. E., Zhang, J., & Xia, X. (2015). How information propagation in social networks can improve energy savings based on time of use tariff. Sustainable Cities and Society, 19, 26–33. https://doi.org/10.1016/j.scs.2015.07.005 Erickson, V. L., Lin, Y., Kamthe, A., Brahme, R., Surana, A., Cerpa, A. E., Sohn, M. D., & Narayanan, S. (2009). Energy efficient building environment control strategies using real-time occupancy measurements. Proceedings of the First ACM Workshop on Embedded Sensing Systems for Energy-Efficiency in Buildings, 19 - 24. https://doi.org/10.1145/1810279.1810284 Friedkin, N. E. (2001). Norm formation in social influence networks. Social Networks, 23(3), 167–189. https://doi.org/10.1016/S0378-8733(01)00036-3 Gilbert, N. (2008). Agent-based models. Sage. https://books.google.com/books/about/Agent_Based_Models.html?id=Z3cp0ZBK9UsC UNEP SBCI. (2010b). Draft briefing on the sustainable building index. United Nations Environment Programme, Sustainable Buildings and Climate Initiative, Paris. Available at : http://www.unep.org/sbci/pdfs/SYM2010-UNEP-SBCI_SB_Index_Briefing.pdf Hargreaves, T., Nye, M., & Burgess, J. (2010). Making energy visible: A qualitative field study of how householders interact with feedback from smart energy monitors. Energy Policy, 38(10), 6111–6119. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.05.068 Hegselmann, R., & Krause, U. (2002). Opinion dynamics and bounded confidence models, analysis, and simulation. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 5(3). https://www.jasss.org/5/3/2/2.pdf Hong, T., D’Oca, S., Turner, W. J., & Taylor-Lange, S. C. (2015). An ontology to represent energy-related occupant behavior in buildings. Part I: Introduction to the DNAs framework. Building and Environment, 92, 764–777. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2015.02.019 Hong, T., & Lin, H.-W. (2013). Occupant behavior: Impact on energy use of private offices. https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/lbnl-6128e.pdf Hong, T., Taylor-Lange, S. C., D’Oca, S., Yan, D., & Corgnati, S. P. (2016). Advances in research and applications of energy-related occupant behavior in buildings. Energy and Buildings, 116, 694–702. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.11.052 Jackson, T. (2005). Motivating sustainable consumption. Sustainable Development Research Network, 29, 30. https://www.researchgate.net/publication/242600751_Motivating_Sustainable_Consumption Jain, R. K., Gulbinas, R., Taylor, J. E., & Culligan, P. J. (2013). Can social influence drive energy savings? Detecting the impact of social influence on the energy consumption behavior of networked users exposed to normative eco-feedback. Energy and Buildings, 66, 119–127. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.06.029 Karatasou, S., Laskari, M., & Santamouris, M. (2014). Models of behavior change and residential energy use: A review of research directions and findings for behavior-based energy efficiency. Advances in Building Energy Research, 8(2), 137–147. https://doi.org/10.1080/17512549.2013.809275 Khosrowpour, A., Jain, R. K., Taylor, J. E., Peschiera, G., Chen, J., & Gulbinas, R. (2018). A review of occupant energy feedback research: Opportunities for methodological fusion at the intersection of experimentation, analytics, surveys and simulation. Applied Energy, 218, 304–316. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.02.148 Macal, C. M., & North, M. J. (2010). Tutorial on agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 4(3), 151–162. https://doi.org/10.1109/WSC.2005.1574234 Masoso, O., & Grobler, L. J. (2010). The dark side of occupants’ behaviour on building energy use. Energy and Buildings, 42(2), 173–177. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2009.08.009 Mckenzie‐Mohr, D. (2000). New ways to promote proenvironmental behavior: Promoting sustainable behavior: An introduction to community‐based social marketing. Journal of Social Issues, 56(3), 543–554. https://doi.org/10.1111/0022-4537.00183 Mi, L., Xu, T., Sun, Y., Yang, H., Wang, B., Gan, X., & Qiao, L. (2021). Promoting differentiated energy savings: Analysis of the psychological motivation of households with different energy consumption levels. Energy, 218, 119563. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119563 Micolier, A., Taillandier, F., Taillandier, P., & Bos, F. (2019). Li-BIM, an agent-based approach to simulate occupant-building interaction from the Building-Information Modelling. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 82, 44–59. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.03.008 Peng, C., Yan, D., Wu, R., Wang, C., Zhou, X., & Jiang, Y. (2012). Quantitative description and simulation of human behavior in residential buildings. Building simulation, 5(2), 85-94. https://doi.org/10.1007/s12273-011-0049-0 Peschiera, G., & Taylor, J. E. (2012). The impact of peer network position on electricity consumption in building occupant networks utilizing energy feedback systems. Energy and Buildings, 49, 584–590. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2012.03.011 Peschiera, G., Taylor, J. E., & Siegel, J. A. (2010). Response–relapse patterns of building occupant electricity consumption following exposure to personal, contextualized and occupant peer network utilization data. Energy and Buildings, 42(8), 1329–1336. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2010.03.001 Pickens, P. M. (2002). Community-based social marketing as a planning tool University of Oregon. https://www3.uwsp.edu/cnr-ap/UWEXLakes/Documents/ecology/shoreland/marketing/cbsm_as_a_planning_tool_pmp.pdf Shen, M., Lu, Y., Wei, K. H., & Cui, Q. (2020). Prediction of household electricity consumption and effectiveness of concerted intervention strategies based on occupant behaviour and personality traits. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 127, 109839. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.109839 Shimokawa, M., & Tezuka, T. (2014). Development of the “Home Energy Conservation Support Program” and its effects on family behavior. Applied Energy, 114, 654–662. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.10.007 Staats, H., Harland, P., & Wilke, H. A. (2004). Effecting durable change: A team approach to improve environmental behavior in the household. Environment and Behavior, 36(3), 341–367. https://doi.org/10.1177/0013916503260163 Staats, H., Leeuwen, E., & Wit, A. (2000). A longitudinal study of informational interventions to save energy in an office building. Journal of Applied Behavior Analysis, 33(1), 101–104. https://doi.org/10.1901/jaba.2000.33-101 Verplanken, B., & Wood, W. (2006). Interventions to break and create consumer habits. Journal of Public Policy & Marketing, 25(1), 90–103. https://doi.org/10.1509/jppm.25.1.90 Vrba, P., Mařík, V., Siano, P., Leitão, P., Zhabelova, G., Vyatkin, V., & Strasser, T. (2014). A review of agent and service-oriented concepts applied to intelligent energy systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10(3), 1890–1903. https://doi.org/10.1109/TII.2014.2326411 Weenig, M. W., & Midden, C. J. (1991). Communication network influences on information diffusion and persuasion. Journal of Personality and Social Psychology, 61(5), 734. https://doi.org/10.1037/0022-3514.61.5.734 Yu, Z., Fung, B. C., Haghighat, F., Yoshino, H., & Morofsky, E. (2011). A systematic procedure to study the influence of occupant behavior on building energy consumption. Energy and Buildings, 43(6), 1409–1417. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2011.02.002 Yue, T., Long, R., Chen, H., Liu, J., Liu, H., & Gu, Y. (2020). Energy-saving behavior of urban residents in China: A multi-agent simulation. Journal of Cleaner Production, 252, 119623. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119623 Zhang, T., Siebers, P.-O., & Aickelin, U. (2011). Modelling electricity consumption in office buildings: An agent based approach. Energy and Buildings, 43(10), 2882–2892. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2011.07.007 Zhao, D., McCoy, A. P., Du, J., Agee, P., & Lu, Y. (2017). Interaction effects of building technology and resident behavior on energy consumption in residential buildings. Energy and Buildings, 134, 223–233. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.10.049 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 683 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 354 |
||