Addressing Challenges in Long-Term Strategic Energy Planning in LMICs: Learning Pathways in an Energy Planning Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an innovative approach to addressing critical global challenges in long-term energy planning for low- and middle-income countries (LMICs). The paper proposes and tests an international enabling environment, a delivery ecosystem, and a community of practice. These components are integrated into workflows that yield four self-sustaining capacity-development outcomes. Planning long-term energy strategies in LMICs is particularly challenging due to limited national agency and poor international coordination. While outsourcing energy planning to foreign experts may appear to be a viable solution, it can lead to a reduction in government agency (the ability of a government to make its own informed analysis and decisions). Additionally, studies commissioned by external experts may have conflicting terms of reference, and a lack of familiarity with local conditions can result in misrepresentations of on-the-ground realities. It is argued here that enhancing national agency and analytical capacity can improve coordination and lead to more robust planning across line ministries and technical assistance (TA) providers. Moreover, the prevailing consulting model hampers the release and accessibility of underlying analytics, making it difficult to retrieve, reuse, and reconstruct consultant outputs. The absence of interoperability among outputs from various consultants hinders the ability to combine and audit the insights they provide. To overcome these challenges, five strategic principles for energy planning in LMICs have been introduced and developed in collaboration with 21 international and research organizations, including the AfDB, IEA, IRENA, IAEA, UNDP, UNECA, the World Bank, and WRI. These principles prioritize national ownership, coherence and inclusivity, capacity, robustness, transparency and accessibility. In this enabling environment, a unique delivery ecosystem consisting of knowledge products and activities is established. The paper focuses on two key knowledge products as examples of this ecosystem: the open-source energy modeling system (OSeMOSYS) and the power system flexibility tool (IRENA FlexTool). These ecosystem elements are designed to meet user-friendliness, retrievability, reusability, reconstructability, repeatability, interoperability, and audibility (U4RIA) goals. To ensure the sustainability of this ecosystem, OpTIMUS is introduced—a community of practice dedicated to maintaining, supporting, expanding, and nurturing the elements within the ecosystem. Among other ecosystem elements, training and research initiatives are introduced, namely the Energy Modelling Platform for Africa, Latin America and the Caribbean, and Asia-Pacific as well as the ICTP Joint Summer School on Modelling Tools for Sustainable Development. Once deployed via workflows, the preliminary outcomes of these capacity-development learning pathways show promise. Further investigation is necessary to evaluate their long-term impacts, scalability, replication, and deployment costs.
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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 | 0,020 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,023 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».