Integration of Regression Analysis and Monte Carlo Simulation for Probabilistic Energy Policy Guidelines in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Forecasting energy demand and supply is the most crucial concern for energy policymakers. However, forecasting may introduce uncertainty in the energy model, and an energy policy based on an uncertain model could be misleading. Without certainty in energy data, investors cannot quantify risk and trade-offs, which are compulsory for investments in energy projects. In this work, the energy policies of Pakistan are taken as a case study, and flaws in its energy policymaking are identified. A novel probabilistic model integrated with curve fitting methods was proposed and was applied to 17 different energy demand and supply variables. Monte Carlo simulation (MCS) was performed to develop probabilistic energy profiles for each year from 2017 to 2050. Results show that the forecasted energy supply of Pakistan in the years 2025 and 2050 would be 70.69 MTOE and 131.65 MTOE, respectively. The probabilistic analysis showed that there is 14% and 6% uncertainty in achieving these targets. The research shows the expected energy consumption of 70.33 MTOE and 189.48 MTOE in 2025 and 2050, respectively, indicating uncertainties of 65% and 31%. Based on the results, eight energy policy guidelines and recommendations are provided for sustainable energy resource management. This study recommends developing a robust and sustainable energy policy for Pakistan with the help of transparent governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».