OSeMOSYS step - a python package for modelling energy systems under limited foresight and with decision trees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.A common challenge in energy system optimisation models is the representationof investment decision patterns. Such capacity expansion models often assume perfectforesight. Thereby they assume certainty for the entire modelling horizon. Thisproduces investment patterns that are cost optimal on the long-term but not necessarilyfor single assets on the short-term. Therefore, models with limited foresight can providevaluable insights when trying to anticipate investment patterns in the power sector.This article presents a Python package that expands the capabilities of the OpenSource energy Modelling System (OSeMOSYS) to facilitate modelling with limitedforesight. Furthermore, it applies the package to investigate the impact of foresighthorizon length on the accumulated CO2 emissions in a decarbonisation scenario andinvestigates the possibilities to model disruptive events.To expand the functionality of OSeMOSYS, a fully open Python package isdeveloped that allows the user to run a provided model with limited foresight. Themodel time horizon is divided into multiple independently cost-optimised time stepswith the option to vary parameters between time steps to represent decisions ordisruptive events. The package allows to run decision trees by providing multipledata options for model parameters. The decision tree then incorporates all possiblecombinations of the provided options.The article shows for the case of a decarbonisation scenario that a shortening of theforesight horizon leads to an increase in CO2 emissions accumulated over the modellinghorizon. This illustrates the importance of analysing and considering foresight horizonlengths at different levels of decision making in policy design.The analysis of model results when applying the decision tree feature illustratethat OSeMOSYS step facilitates to model sudden and disruptive events while keepinglimited foresight. This allows for analysis of the robustness of the energy system todeal with sudden changes in the boundary conditions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».