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Enregistrement W7008467746

A capacity expansion model to explore Canada’s electricity system decarbonization pathways

2022· dissertation· en· W7008467746 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon taxElectricityElectricity systemRenewable energyGreenhouse gasElectricity generationClimate changeEnergy transitionFossil fuelElectricity pricing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has announced carbon reduction targets of 40-45 percent below 2005 levels by 2030 and net-zero emissions by 2050. To achieve these targets, climate plans are designed and introduced in which a significant transition in the energy system is proposed. Canada’s electricity system is one of the main sectors of the energy system expected to be affected by climate actions and experience a transformation from fossil fuel fired generation to renewable energies. To inform policy decisions and facilitate the transition of the electricity system, modelling and analysis of potential pathways are required. This thesis proposes an electricity system planning model entitled COPPER, Canadian Opportunities for Planning and Production of Electricity Resources, designed based on Canada’s electricity system characteristics to explore challenges and opportunities associated with the transition. COPPER is developed and deployed in three iterations to assess the impacts of (1) climate plans, (2) carbon pricing mechanisms, and (3) technological development on the electricity system transition. In the first iteration, the base COPPER is employed to analyze whether the policies announced in Canada’s latest climate plan are enough to achieve the set carbon reduction goals. The results highlight that although in-place policies are enough to reach the 2030 carbon reduction goal, they need to be strengthened to achieve net-zero emissions by 2050. This study models carbon pricing as a universal carbon tax for all provinces while Canada’s federal carbon pricing system is a flexible program allowing provinces to design their pricing systems. Therefore, in the second iteration, COPPER is enhanced to incorporate in place carbon pricing mechanisms across Canada. Through enhanced COPPER, we explore whether provincially designed carbon pricing systems improve carbon reduction and economic outcomes for provinces compared to the federal pricing system. Analysis shows that provincially designed carbon pricing mechanisms result in lower carbon emissions while their associated costs are less than the federal pricing system. Also, we flag that in order to achieve carbon reduction goals, the emissions benchmark for provinces with the output-based pricing system needs to be tightened. The version of COPPER used for the first and second iterations includes conventional generation types alongside wind, solar and battery storage. However, emerging technologies have the potential to facilitate the transition of the electricity system toward a cleaner system. Therefore, in the third iteration, to explore the extent to which emerging technologies contribute toward Canada’s electricity system decarbonization, COPPER is improved to incorporate combustion hydrogen, natural gas fire with carbon capture and storage, small modular reactors, offshore wind, and geothermal. Through exploring scenarios, we find that although the penetration of these technologies in the future mix of Canada’s electricity system is uncertain, their contribution can be significant under some scenarios. Low- or non-emitting thermal technology types such as natural gas with carbon capture and storage and hydrogen combustion have the highest share of capacity among modelled emerging technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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