W obecnych metodach prognozowania nie jest uwzględniany postęp technologiczny w dziedzinie technologii energetycznych, dlatego przewidywane koszty są wyższe od rzeczywistych.
Wizję neutralnej pod względem emisji dwutlenku węgla i zrównoważonej światowej gospodarki można realizować jedynie poprzez zdecydowane i opłacalne polityki oraz plany biznesowe. Aby opracować takie strategie, eksperci potrzebują wiarygodnych szacunków dotyczących przyszłych kosztów wykorzystania technologii, które mogą odegrać kluczową rolę w procesie transformacji energetycznej. Proces innowacji jest jednak złożony i są w niego zaangażowane różne podmioty, dlatego jest trudny do przewidzenia. Jak wiarygodne są obecne prognozy przyszłych kosztów technologii energetycznych?
Odpowiedzi na pytanie szukali naukowcy z zespołów finansowanych ze środków UE projektów INNOPATHS, COP21 RIPPLES i 2D4D, którzy przeprowadzili pierwsze systematyczne porównanie różnych prognoz kosztów technologii opartych na opiniach ekspertów oraz modelach. Uczeni analizowali, jak sprawdzały się różne metody prognozowania wykorzystywane w tworzeniu probabilistycznych prognoz kosztów użytkowania technologii w przeszłości, a następnie porównali je z rzeczywistymi kosztami z 2019 roku. „Porównanie to dostarcza naukowcom i analitykom dowodów opartych na doświadczeniu, które zostaną użyte w zintegrowanych modelach oceny, analizach kosztów i korzyści oraz szerszych działaniach na rzecz opracowania polityk”, mówi prof. Laura Diaz Anadon, starszy analityk z Uniwersytetu w Cambridge, cytowana w komunikacie prasowym opublikowanym w serwisie „EurekAlert!”.
W badaniu stosowano jedną z metod opartych na opiniach ekspertów – pozyskiwanie opinii ekspertów (ang. expert elicitations, EE) lub wywiady ustrukturyzowane – oraz cztery metody oparte na modelach, w których koszty zostały przedstawione jako funkcje wdrożenia lub czasu. Naukowcy zastosowali te metody do analizy sześciu technologii: energii jądrowej, modułów fotowoltaicznych, lądowej oraz morskiej energii wiatrowej, ogniw do elektrolizy zasadowej oraz ogniw galwanicznych z membraną protonowymienną.Współautor badania, dr Rupert Way z Uniwersytetu Oksfordzkiego, tłumaczy: „Z porównania prognoz opartych na opiniach ekspertów oraz modelach z realnymi kosztami z 2019 roku wynika, że te drugie sprawdzały się lepiej dla krótkiego okresu wynoszącego maksymalnie 10 lat. Dokładniej rzecz ujmując, w prognozach opracowanych na podstawie czterech podejść opartych na modelach przewidywania w zakresie od 5 do 95 centyla były znacznie bardziej zbliżone do wartości rzeczywistych niż prognozy EE. Wartości prognozowane przy użyciu technologii opartych na modelach częściej pokrywały się z realnymi kosztami z 2019 roku”. Główna autorka badania, dr Jing Meng z University College London, dodaje, że „mediany prognoz opartych na modelach dla 2019 roku były bliższe średnim kosztom w analizowanym roku dla pięciu z sześciu technologii”.
Jednak żadna z metod nie uwzględniała w dostatecznym stopniu postępu technologicznego dotyczącego praktycznie wszystkich technologii. Wynika to ze zmian strukturalnych wynikających z nowej polityki klimatyczno-energetycznej oraz czynników społecznych i rynkowych. „Dla pięciu z sześciu analizowanych technologii metody wygenerowały mediany prognoz kosztów z 2019 roku, które były wyższe niż faktyczne koszty”, dodaje współautorka badania, prof. Elena Verdolini z włoskiego Uniwersytetu w Brescii. „Oznacza to, że tempo postępu w redukcji kosztów było wyższe niż przewidywano, zarówno w odniesieniu do danych historycznych, jak i opinii ekspertów. Ze względu na rosnące tempo postępu trudno przewidzieć natomiast jak duże będą rozbieżności pomiędzy prognozami a rzeczywistymi kosztami”.
Wyniki badania opublikowano w czasopiśmie „Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America”. Wykonane analizy, finansowane z projektów INNOPATHS (Innovation pathways, strategies and policies for the Low-Carbon Transition in Europe), COP21 RIPPLES (COP21: Results and Implications for Pathways and Policies for Low Emissions European Societies) oraz 2D4D (Disruptive Digitalization for Decarbonization), wskazują na potrzebę kontynuowania badań porównawczych metod prognozowania w szerszym zakresie technologii.
Więcej informacji:
poleca:
