Energy Transition Pathways for Zambia: A Modelling Approach Using OseMOSYS
Notice bibliographique
Résumé
Energy Transition Pathways for Zambia: A Modelling Approach Using OseMOSYS Abstract Zambia's energy sector is heavily reliant on hydropower, which accounts for over 83% of its 3,800 MW installed capacity as of December 2023. This dependency, coupled with the impacts of climate change, has led to increasing energy insecurity, particularly during frequent droughts, which disrupt electricity supply. Additionally, the country faces significant challenges in extending electricity access, especially in rural areas where the average access rate is about 8%. In response, the Zambian government has set ambitious targets to diversify the energy mix to achieve 30% electricity production from variable renewable sources. To support Energy Transition Pathways for Zambia and sustainable development, study employed the Advanced Energy System Modelling Using OseMOSYS an Open-Source Energy Modelling System to explore three energy transition scenarios: Business-As-Usual (BAU), Government Renewable Energy Policy (REW), and Drought Impact Scenario (DIS). The scenarios assess the integration of renewable energy, technological advancements, and policy interventions up to 2070. The results highlight the critical need for diversification in Zambia's energy mix. The REW scenario, which emphasizes renewable energy integration, shows significant potential for reducing greenhouse gases from about 2000 ktCO2 to about 1600 ktCO2 and stabilizing investment costs. The DIS scenario underscores the importance of resilient strategies in mitigating the impacts of droughts on the hydropower-dependent power system. Overall, this study provides essential insights and policy recommendations for guiding Zambia's transition towards a more sustainable and resilient energy future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,007 | 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 ».