A systemic approach to analyze integrated energy system modeling tools: A review of national models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We reviewed the literature focusing on nineteen integrated Energy System Models (ESMs) to: (i) identify the capabilities and shortcomings of current ESMs to analyze adequately the transition towards a low-carbon energy system; (ii) assess the performance of the selected models by means of the derived criteria, and (iii) discuss some potential solutions to address the ESM gaps. This paper delivers three main outcomes. First, we identify key criteria for analyzing current ESMs and we describe seven current and future low-carbon energy system modeling challenges: the increasing need for flexibility, further electrification, emergence of new technologies, technological learning and efficiency improvements, decentralization, macroeconomic interactions, and the role of social behavior in the energy system transition. These criteria are then translated into required modeling capabilities such as the need for hourly temporal resolution, sectoral coupling technologies (e.g., P2X), technological learning, flexibility technologies, stakeholder behavior, cross border trade, and linking with macroeconomic models. Second, a Multi-Criteria Analysis (MCA) is used as a framework to identify modeling gaps while clarifying high modeling capabilities of MARKAL, TIMES, REMix, PRIMES, and METIS. Third, to bridge major energy modeling gaps, two conceptual modeling suites are suggested, based on both optimization and simulation methodologies, in which the integrated ESM is hard-linked with a regional model and an energy market model and soft-linked with a macroeconomic model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle