A Strategic Framework for Net-Zero Transitions: Integrating Fuzzy Logic and the DICE Model for Optimizing Ontario’s Energy Future
Notice bibliographique
Résumé
In response to the urgent threat of climate change and the drivers of high greenhouse gas emissions, countries worldwide are adopting policies to reduce their carbon emissions, with net-zero emissions targets. These targets vary by region, with Canada aiming to achieve net-zero emissions by 2050. In response to the Independent Electricity System Operator’s (IESO’s) “Pathways to Decarbonization” report, which evaluates a proposed moratorium on new natural gas generating stations, this study presents a methodology to support energy transitions in Ontario by using a modified Dynamic Integrated Climate-Economy (DICE) model, which focuses on replacing fossil fuel power plants (FFPPs) with clean energy sources, including nuclear, solar, wind, and hydro. This research expands on our prior work that used the DICE model to evaluate the potential for replacing FFPPs with Small Modular Reactors (SMRs) on a global scale. This study includes solar, wind, hydro, and SMRs to provide a diversified clean energy portfolio and integrates fuzzy logic to optimize construction rates and address uncertainties. The study uses Ontario as a case study, aligning with IESO’s objectives for Ontario’s energy transition. The IESO’s projections for net zero by 2050 are applied. The study is extended to 2100 to assess the longer-term implications of sustained energy transition efforts beyond the immediate goals set by the IESO. This approach is scalable to other regions and countries with similar energy transition challenges. The study results indicate that to meet Ontario’s 2050 net-zero target, approximately 183 SMR units, 1527 solar units, 289 wind units, and 449 hydro units need to be constructed. For the 2100 target, the required number of units is slightly higher due to the longer time frame, reflecting a gradual ramp-up in construction. The optimization of construction rates using fuzzy logic shows that the pace of deployment is influenced by critical factors such as resource availability, policy support, and public acceptance. This underscores the need for accelerated clean energy deployment to meet long-term emissions reduction goals. The findings highlight the complexities of transitioning to a low-carbon energy system and the importance of addressing uncertainties in planning. Policymakers are urged to integrate these insights into strategic energy planning to ensure the successful deployment of clean energy technologies. This study provides valuable recommendations for optimizing energy transitions through a robust, flexible framework that accounts for both technological and socio-economic challenges.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».