A háztartási méretű napelemes rendszerek térbeli mintázata a hazai járásokban = Spatial patterns of the household-scale solar PV systems in the Hungarian districts

Szép, Tekla and Tóth, Géza (2025) A háztartási méretű napelemes rendszerek térbeli mintázata a hazai járásokban = Spatial patterns of the household-scale solar PV systems in the Hungarian districts. STATISZTIKAI SZEMLE, 103 (2). pp. 113-137. ISSN 0039-0690

Preview

Text 2025_02_113.pdf - Published Version Download (4MB) | Preview

Abstract

Magyarországon az energiafelhasználás szerkezetében a háztartások képviselik a legnagyobb arányt,a szektor szerepe az energiaátmenet megvalósításában is kiemelkedő. A háztartási méretű napelemesrendszerekkel a háztartások energiafogyasztóból energiatermelővé lépnek elő, amely komoly kihívások elé állítja a villamosenergia-hálózatot. Ezen rendszerek rendkívüli felfutása érzékelhető a2021–2022-es energiaválság és az orosz–ukrán háború hatására, ugyanakkor területi eloszlásuk csakkis mértékben magyarázható az éghajlati viszonyokkal és a globálsugárzással. Tanulmányunkban amagyarországi járásokra fókuszálunk, a háztartási méretű napelemes rendszerek 2023-as térbeli mintázatait, továbbá a technológia adaptációját befolyásoló tényezőket vizsgáljuk. A térbeli heterogenitás elemzéséhez a Theil T-indexet használjuk, a térbeli dependencia tesztelésére pedig aMoran-féle I-statisztikát. A térbeli autokorreláció vizsgálatához a Local Moran I és a Local Gearyalapján szerkesztett térképeket alkalmazzuk. A száz háztartásra jutó háztartási méretű napelemesrendszerek arányát befolyásoló tényezőket térbeli hiba-autokorrelációs modellel azonosítjuk. Eredményeink szerint legnagyobb hatása a térbeli hiba változónak van, ezt kiegészíti még a háztartásbanélők végzettsége, az épületállomány kora és mérete, továbbá a beépítettség. | In Hungary, households account for the largest share of energy use, and the sector also plays a major role in achieving the energy transition. Household-scale solar PV systems transform households from energy consumers into energy producers, which poses serious challenges to the electricity grid. The energy crisis of 2021–2022 and the Russian-Ukrainian war have resulted in a solar power boom in Hungary, but the spatial distribution of the household-scale solar PV systems can only be explained to a limited extent by climatic conditions and global radiation. In our study, we focus on Hungarian districts, examining the spatial patterns of household-scale solar PV systems and the main drivers of the technology adaptation for 2021–2022. We use the Theil T index to test for spatial heterogeneity and the Moran I statistic for spatial dependence. To analyze spatial autocorrelation, we apply maps constructed from Local Moran I and Local Geary. Factors affecting the proportion of householdscale solar PV systems per 100 households are identified using a spatial error autocorrelation model. Our results show that the spatial error variable has the largest effect, complemented by household education, the age and size of the building stock, and the built-up area.

Actions (login required)

Edit Item