Navigating the selection of renewable energy trading partners: A multi-objective optimization approach
Notice bibliographique
Résumé
Decarbonizing economies and energy systems is urgently needed in order to meet current climate change mitigation targets. However, many countries, particularly in Europe, will not be able to meet their rapidly growing demand for renewable energy by expanding domestic production alone in the near future. Consequently, these countries are planning to import renewable energy using chemical carriers such as hydrogen and metals. This raises the question of which countries to partner with for renewable energy trade. Selecting the appropriate trading partners is a complex task that requires balancing several potentially conflicting objectives, including cost-efficiency, sustainability, governance, and security of supply. In this article, we present a novel approach to selecting partner countries in the presence of such trade-offs. Our approach uses empirical indicators, abstract selection rules, and the epsilon constraint method to combine these objectives into a single objective optimization problem with additional constraints. We demonstrate our approach by examining the case of Germany as an importer of renewable energy using iron as an energy carrier. Our approach identifies the optimal set of potential trading partners and their respective shares of supplied renewable energy by minimizing costs while meeting the added constraints. For instance, under the most stringent sustainability and security constraints, the model identifies Australia, the United States, Brazil, Spain, Canada, and Chile as potential trading partners for Germany. Relaxing these constraints adds more countries such as Morocco and Oman. Our approach is the first to identify trade networks, i.e., concrete sets of partner countries, that can bridge gaps in renewable energy supply, offering valuable guidance for developing trading partnerships. • We present a novel optimization approach to select renewable energy trading partners. • The approach considers economic, sustainability, governance, and security objectives • It identifies partner countries, their supply shares, and trade-offs between objectives. • We illustrate the approach for Germany using iron as a renewable energy carrier. • Optimization can aid with informed decision-making in renewable energy trade.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».