CanAdopt—coupling agent-based and energy systems models for decarbonisation pathway analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Energy system models (ESMs) inform the transition from fossil fuels to renewable energy. Optimal system design is influenced by the shape and magnitude of electricity demand. Demands will change as decarbonisation efforts across sectors aim at electrification. However, many ESMs oversimplify the complexity of demand changes driven by individual adoption decisions. Agent-based models (ABMs) allow for incorporating behavioural theories capturing this complexity, but rely on assumptions about factors like energy prices and emissions affecting adoption behaviour. This work introduces a novel framework, CanAdopt, that integrates an ABM with an ESM, alleviating assumption requirements in both models. The capabilities of the novel framework are demonstrated for scenario analysis of policy impacts in the energy and residential heating sectors. The ABM models heating technology adoption and residential electricity demands for the ESM, which optimises capacity expansion and yields electricity prices and embedded emissions for the ABM. Both models cover 2020–2050 and are executed sequentially eight times. Applied to Ontario, Canada, the most progressive scenario achieves net-zero by 2035 and 2040 in the residential sector and power sector, respectively. The total transition costs are 327 billion CAD in the residential sector and 395 billion CAD in the power sector. Cumulative heating related emissions increase by 43% through a five-year delay in achieving net-zero, underscoring the urgency of the transition. The governmental carbon abatement costs in the residential sector range from 72 to 110 CAD/(t CO 2 ), well below the federal carbon tax of 170 CAD/(t CO 2 ). The coupling of both models showed, that increased residential heat pump adoption may reduce total transition cost by 8 to 10 billion CAD in the power system, but the increases in demand may be challenging to meet if additionally electric furnaces are widely adopted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».