La tarification du solaire photovoltaïque et du charbon

Je m'excuse auprès de Mark Twain, qui a déclaré: mensonges, putains de mensonges et statistiques », cette note illustre le fort besoin de transparence dans les hypothèses en tant que facette importante des modèles et des calculs, sur lesquels des décisions pourraient être prises. Le manque de transparence (ou de vérification des erreurs) a conduit à la simple erreur de mélanger le système métrique et le système impérial, entraînant le crash de Mars Orbiter de 125 millions de dollars de la NASA. Plus près de chez nous, nous avons une heuristique pour savoir s'il faut construire une centrale au charbon ou transporter du charbon, le cross-over étant cité à 800 km, même si ce nombre est basé sur des calculs vieux de plusieurs décennies. Encore plus subtil que des calculs obsolètes est l'utilisation d'hypothèses qui favorisent un résultat particulier. Parfois, les choix d'hypothèses peuvent être examinés, compris et rejetés facilement (par exemple, la croyance que 100% des terres de déchets disponibles deviennent disponibles pour l'énergie renouvelable), mais bien d'autres fois, les hypothèses elles-mêmes sont incertaines, et parfois les valeurs deviennent obsolètes ou inapproprié pour un cas particulier seulement. C'est dans cet esprit qu'un modèle d'analyse comparative (à titre illustratif seulement!) De l'énergie solaire photovoltaïque par rapport à l'énergie à base de charbon en 2014 est rendu public, afin que ceux qui le souhaitent puissent changer d'hypothèse pour en voir les implications. Bien que la plupart des variables puissent être modifiées, ce cadre de modèle lui-même est basé sur l'utilisation du coût de l'énergie nivelé (LCOE), qui est un outil utile mais qui a ses limites. L'intention n'est pas de revendiquer une réponse ou une valeur particulière, mais de montrer des plages plausibles et de mettre en évidence les facteurs d'entrée qui comptent vraiment. En fin de compte, ces modèles et leurs résultats nécessitent une réflexion et peut-être une analyse plus approfondie.
Vous n'aimez pas les réponses? Modifier les valeurs d'entrée
Cliquez ici pour télécharger le modèle, et tout le monde est libre de l'expérimenter, sous attribution de licence Creative Commons. Le modèle principal se trouve dans le framework aneana ou Analytica, qui est un outil d'analyse de décision et de modélisation de Lumina Systems. Alors que la version avancée est en vente, une version gratuite du logiciel est disponible pour tout le monde à télécharger, qui n'est limitée que par le nombre de nœuds qu'elle peut gérer. 1 Ce modèle peut donc être exécuté par n'importe qui, n'importe où, et le logiciel est intuitif et facile à utiliser. Pourquoi utiliser un logiciel inhabituel au lieu de logiciels largement compris et disponibles, comme Excel? La raison en est qu'Excel ne peut pas facilement gérer l'échelle de l'analyse paramétrique utilisée dans ce modèle relativement simple (environ 50 nœuds, dont 15 peuvent être modifiés par l'utilisateur final). Le modèle est maintenu relativement simple, mais Analytica est un outil non seulement pour l'analyse paramétrique, mais aussi pour la modélisation stochastique (simulations Monte Carlo), le tout utilisant une interface utilisateur graphique intuitive avec diagramme d'influence. Ainsi, par exemple, si l'on voulait, au lieu de modéliser les prix du charbon importé pour l'année de base comme l'un des choix de 70, 80, 90, 100 $ / tonne, on pourrait attribuer une distribution de probabilité basée sur une moyenne, variance , et la forme de distribution si on le souhaite. Plus important encore, ce petit fichier (~ 29 ko) génère simultanément environ 15 millions de possibilités dans un espace paramétrique (15 variables, en moyenne 3 choix chacune, peut-être plus, produisant au moins 315). Bien que les dernières versions d'Excel puissent gérer cette taille, la gestion, la manipulation et la compréhension sont lentes, même avec les tableaux croisés dynamiques. 2 Cependant, pour garantir que ceux qui ne peuvent pas utiliser Analytica peuvent essayer le modèle, il est également disponible au format Excel pour téléchargement (où les variables peuvent être modifiées une par une seulement, au lieu de simultanément). Les résultats du modèle et les détails de l'hypothèse sont disponibles dans le chapitre Renewables and Economics (et article indépendant). Le chapitre fait partie du livre édité par Brookings India Blowing Hard or Shining Bright? Rendre l'énergie renouvelable durable en Inde ». Pour voir le livre complet, veuillez cliquer ici.