A solution to energy transition paradox: optimal subsidy policy for minimizing the carbon emissions from future hybrid electricity system with hydropower and variable renewables.
Notice bibliographique
Résumé
The low-cost wind and solar energy may reduce the investments in hydropower and thus increase the share of fossil energy and finally increase the carbon emissions, leading to an "Energy Transition Paradox" [1]. To solve this problem, this study proposes to use subsidies to reconcile the conflicts involved in the capacity planning of hydropower and VRE, which has seldom been addressed in the shift to a low-carbon electricity system. The electricity system in Hubei Province, China is selected as a case study, where we examine the effects of different scenarios of fixed-subsidies, in addition to the market-clearing price, on renewable power generation. First, we estimate the long-term electricity prices based on the cost of marginal units. Next, we design several representative subsidy scenarios and determine the net present values and investments for increasing both hydropower and VRE capacity under these scenarios. Finally, the optimal or most effective subsidy scenario is identified by evaluating the carbon emissions and power generations. Results indicate that, 50% of the subsidy originally allocated to variable renewables should be re-allocated to hydropower to reduce the total carbon emissions. This means that a higher proportion of subsidies should be allocated to the hydropower rather than all subsidies are used to support the VRE alone. This study not only provides an effective economic policy to resolve the energy transition paradox but also shows the potential of enhancing the synergy between different renewable energies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».