Aligning the Western Balkans power sectors with the European Green Deal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Located in Southern Europe, the Drina River Basin is shared between Bosnia and Herzegovina, Montenegro, and Serbia. The power sectors of the three countries have an exceptionally high dependence on coal for power generation. In this paper, we analyse different development pathways for achieving climate neutrality in these countries and explore the potential of variable renewable energy (VRE) and its role in power sector decarbonization. We investigate whether hydro and non-hydro renewables can enable a net-zero transition by 2050 and how VRE might affect the hydropower cascade shared by the three countries. The Open-Source Energy Modelling System (OSeMOSYS) was used to develop a model representation of the countries’ power sectors. Findings show that the renewable potential of the countries is a significant 94.4 GW. This potential is 68% higher than previous assessments have shown. Under an Emission Limit scenario assuming net zero by 2050, 17% of this VRE potential is utilized to support the decarbonization of the power sectors. Additional findings show a limited impact of VRE technologies on total power generation output from the hydropower cascade. However, increased solar deployment shifts the operation of the cascade to increased short-term balancing, moving from baseload to more responsive power generation patterns. Prolonged use of thermal power plants is observed under scenarios assuming high wholesale electricity prices, leading to increased emissions. Results from scenarios with low cost of electricity trade suggest power sector developments that lead to decreased energy security.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».