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danielxu1983

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[资源] Renewables in Future Power Systems BY: Fabian Wagner

1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Renewables in Power Generation: Status Quo . . . . . . . . . . 3
2.1 Global Power Generation Landscape . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2 Properties of Renewable Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2.1 Generation Costs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.2 Potential . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.3 Intermittency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3 Drivers of Future Technology Competitiveness . . . . . . . . . . . . 14
2.4 Research Question . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3 Methods for Energy System Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1 General Aspects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2 Equilibrium Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.2 Energy System Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3 Mathematical Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.1 Linear and Integer Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.2 Nonlinear Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.4 Solution Methods for Mathematical Programs . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.1 Analytical Approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.2 Numerical Approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.5 Risk and Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.5.1 General Aspects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.5.2 Model-Endogenous Representation of Uncertainty . . . 37
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4 Technological Change and the Experience Curve. . . . . . . . 43
4.1 Technological Change . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.2 Experience Curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.2.1 Basic Concept: The One-Factor Experience Curve . . . 46
4.2.2 Drivers of Cost Reductions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.2.3 Reasons for Differences in Empirical
Learning Rates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.2.4 Concepts with Several Explanatory Variables . . . . . . . 54
4.2.5 Experience Curves as Forecasting Tool . . . . . . . . . . . . . 55
4.3 Learning Rates for Power Generation Technologies . . . . . . . . . 57
4.4 Endogenous Technological Change in E3 Models . . . . . . . . . . . 62
4.4.1 Implementation Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.4.2 Dealing with Non-convexity in Bottom-Up Models . . . 66
4.5 Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5 Optimal Investment Strategy for Competing Learning
Technologies: An Analytical Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.1 Objective and Approach. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.2 Basic Deterministic Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.2.1 Setup and Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.2.2 Solution. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.2.3 Investment Decision Rule. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.3 Deterministic Model with Capacity Endowment . . . . . . . . . . . 88
5.3.1 Setup and Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.3.2 Solution. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.3.3 Investment Decision Rule. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.4 Dynamic Model with Uncertainty. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5.4.1 Setup and Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5.4.2 Solution. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.4.3 Investment Decision Rule. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.5 Pure versus Mixed Investment Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.5.1 Solution for Mixed Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.5.2 Global Optimality of Pure Strategies. . . . . . . . . . . . . . . 115
5.6 Model Application: Offshore Wind and PV . . . . . . . . . . . . . . . 124
5.7 Key Findings and Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
6 Optimal Future Deployment of Renewable Power
Technologies: A System Model Approach. . . . . . . . . . . . . . . 131
6.1 Objective and Approach. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.2 Model Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
6.2.1 Objective Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
6.2.2 Power Generation, Consumption and Trade . . . . . . . . . 140
6.2.3 Energy Storage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

6.2.4 Capacity Additions and Divestments . . . . . . . . . . . . . . . 145
6.2.5 Renewable and Nuclear Resources . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
6.2.6 Cost Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
6.3 Critical Assumptions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
6.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
6.4.1 Base Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
6.4.2 Technology Substitution and the Impact of Cost
Reductions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
6.4.3 Value of Differentiated Renewable Potentials . . . . . . . . 177
6.4.4 Impact of Fluctuating Renewable Energy Carrier
Availability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
6.4.5 Impact of Fossil Fuel Prices and the Carbon Cap . . . . 180
6.4.6 Nuclear Power as Carbon-Free Substitute for
Renewables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
6.4.7 Influence of Interest Rate and Growth Constraint . . . 184
6.5 Key Findings and Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
7 Implications of Uncertainty for Renewable Power
Deployment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
7.1 Objective and Approach. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
7.2 Model Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
7.2.1 Non Learning-Related Modifications . . . . . . . . . . . . . . . 197
7.2.2 Learning-Related Modifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
7.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
7.3.1 Uncertain Learning Rates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
7.3.2 Uncertain Carbon Bound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
7.3.3 Uncertain Fossil Fuel Prices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
7.3.4 Uncertain Renewable Potential . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
7.3.5 Multiple Uncertainties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
7.3.6 Vertical Shift Omission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
7.4 Key Findings and Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
8 Summary and Outlook. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217

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