The Role of Varying Factors in Predictive Energy Scenario Models: A Meta-Analysis

Abstract

Энергетические модели являются эффективным инструментом для создания вымышленных образов реальности с целью оценки будущего развития энергетических систем в определенном географическом месте. Это жизненно необходимо для энергетических компаний, государственных органов управления и других заинтересованных сторон по целому ряду причин, включая, но не ограничиваясь этим, инвестиционное планирование, развитие спроса на энергию, принятие решений о выходе на рынок и многое другое. В данной диссертации рассматривается типичная проблема несвязных и несопоставимых энергетических моделей для улучшения возможностей прогнозирования в энергетической сфере для лиц, принимающих решения. В контексте операционного исследования в рамках передового опыта стратегического управления, началось изучение энергетических моделей и лежащих в их основе входных переменных путем проведения мета-анализа различных сценарных энергетических моделей. Основным вкладом данной диссертации является исчерпывающий перечень 91 уникальной переменной энергетического сценария, который может быть использован менеджерами и исследователями как контрольный перечень и гарантия качества существующих моделей, а также как источник вдохновения для будущих энергетических моделей, чтобы избежать смещения вследствие пропущенных переменных. Другим выводом является кажущаяся чрезмерная представленность технических переменных по сравнению с другими типами. Это может привести к технически осуществимым прогнозам будущей энергетической системы региона, пренебрегая при этом нетехническими причинами, которые делают эти прогнозы бесполезными (например, атомная энергетика в Германии). Анализ множественных соответствий (MCA) представляет различные степени сходства между моделями энергетических сценариев, подчеркивая сильную потребность в стандартизации переменных в энергетическом моделировании. Кроме того, результаты указывают на значительные различия в использовании переменных в сценарных энергетических моделях и, особенно, в отраслевых отчетах и научных работах. Управленческие и практические выводы данной диссертации приводят к улучшению возможностей принятия стратегических решений руководителями и ключевыми лицами, принимающими решения в энергетической отрасли, а также правительствами для построения макроэкономических прогнозов устойчивого будущего.

Energy models are an effective tool to create fictional images of reality in order to estimate future developments of energy systems in a certain geographic location. This is vital for energy companies, state governments and other stakeholders for a variety of reasons, including but not limited to investment planning, energy demand development, market entry decisions and many more. This thesis addresses the common issue of incoherent and incomparable energy models to improve decision makers’ forecasting capabilities in the energy sphere. In the context of operational research as part of good practice strategic management an investigation into energy models and their underlying input variables is launched by conducting a meta-analysis of a variety of energy scenario models. One major contribution of this thesis is a comprehensive list of 91 unique energy scenario variables, which can be used by managers and researchers as a checklist and quality assurance of existing models, but also as inspiration for future energy models to avoid omitted variable bias. Another finding is the seeming overrepresentation of technical variables in comparison to other types. This can lead to technically feasible predictions of a region’s future energy system, while neglecting non-technical reasons that render those predictions useless (e.g. nuclear energy in Germany). A Multiple Correspondence Analysis (MCA) presents varying degrees of similarities between energy scenario models, underlining the strong need for variable standardization in energy modelling. Furthermore, the results hint towards a strong variation of variable usage in energy scenario models and especially between industry reports and scientific papers. The managerial and practical implications of this thesis lead to the improvement of strategic decision-making capabilities of mangers and key decision-makers in the energy industry as well as governments to build macroeconomic predictions for a sustainable future.