Article published in Energies
We develop an open-source Python software integrating flexibility needs from Variable Renewable Energies (VREs) in the development of regional energy mixes. It provides a flexible and extensible tool to researchers/engineers, and for education/outreach. It aims at evaluating and optimizing energy deployment strategies with higher shares of VRE, assessing the impact of new technologies and of climate variability and conducting sensitivity studies. Specifically, to limit the algorithm’s complexity, we avoid solving a full-mix cost-minimization problem by taking the mean and variance of the renewable production–demand ratio as proxies to balance services. Second, observations of VRE technologies being typically too short or nonexistent, the hourly demand and production are estimated from climate time series and fitted to available observations. We illustrate e4clim’s potential with an optimal recommissioning-study of the 2015 Italian PV-wind mix testing different climate data sources and strategies and assessing the impact of climate variability and the robustness of the results.
Dans un contexte international radicalement nouveau, l’Europe cherche à garder sa place dans l’économie mondiale et affirme sa volonté d’aller vers l’autonomie stratégique. Deux table-rondes discuteront du rôle du secteur bancaire et financier dans cette ambition, faisant dialoguer des représentants du monde financier, des experts et académiques, ainsi que des politiques et représentants du monde...
Séminaire en présence d'Adam George (SOAS, University of London). Adam George présente un modèle macroéconomique SFC environnemental britannique intégrant émissions de CO2 et investissements verts de tous les agents économiques. Le modèle trimestriel analyse l'impact des politiques énergétiques selon le rapport capital vert/capital conventionnel. Quatre scénarios fiscaux verts sont testés (2022-2035) : taxe carbone, investissement...