System dynamics modelling for long-term electricity demand projections in rural areas of developing countries : the case study of Ikondo village

Distributed energy systems play a key role in access to electricity in rural areas. The benefit of such technologies is guaranteed only if a proper sizing process if followed considering also a long-term forecast of the electricity demand. The here presented work is expected to bring to the attention of the readers the importance of the phenomena that underlie the electricity-development nexus. It stands out, from an in-depth literature analysis, that the nexus is a recursive linkage between electricity usage and the other village dynamics. System Dynamics Theory is the selected methodology to capture the multidisciplinary and complex reality behind the long-term electricity consumption. The first step is representing the dynamics in form of the causal loops. The stock-and-flow structure is developed starting from the causal loops description. The general framework of the model is given by the results of the review. In order to characterize the model, it is considered the case study of Ikondo village, Tanzania. Starting from the data collected on the field, the causal loops have been revised and the stock-and-flow formulation have been enriched by the interviews of local people. The model can be decomposed in two levels: a general structure potentially valid to a wide portion of rural contexts while the parameter definition part is strongly context-specific. The calibration of the model, related to the case study of Ikondo, is performed minimizing the residuals between the simulated behaviours and the real data given range constraints to which the model parameters are subjected to. The results of the model are the values of the model parameters that give indications for further applications in which the parameters estimation is hard to assess. Finally, a sensitivity analysis is performed to understand which the most influent parameters are and what kind of constants needs more accuracy during data collection. Relative errors related to the community electricity consumption are reported in relation to the perturbation of the calibration parameters.

I sistemi di generazione distribuita ricoprono un ruolo fondamentale nell’accesso all’energia in zone rurali. Il beneficio di tali tecnologie è garantito esclusivamente se nella procedura di dimensionamento è contemplata anche una crescita della domanda di consumi di elettricità. Il lavoro presentato vuole portare all’attenzione dei lettori l’importanza dei fenomeni che soggiacciono al nesso elettricità-sviluppo. Emerge, da un’attenta analisi di letteratura, che il nesso energia-sviluppo è una relazione ricorsiva tra il consumo di elettricità e altre dinamiche del villaggio. La teoria System Dynamics è stata selezionata per descrivere la realtà complessa e multidisciplinare che sta dietro al consumo di elettricità e l’evolversi di questo nel lungo periodo. Il primo passo consiste nella rappresentazione delle dinamiche nella forma di causal loops. La struttura stock-and-flow è sviluppata a partire dalla descrizione dei causal loops. La struttura generale del modello è data dai risultati dell’analisi di letteratura. Al fine di caratterizzare il modello, è considerato il caso studio del villaggio di Ikondo, Tanzania. Partendo dalla raccolta dati sul campo, i causal loops sono stati revisionati e la formulazione stock-and-flow è stata arricchita dalle interviste alle persone locali. Il modello è composto da due livelli: una struttura generale potenzialmente valida per una larga parte di contesti rurali e una definizione dei parametri di input che è fortemente legata al contesto di applicazione. La calibrazione relativa al caso di Ikondo è operata minimizzando i residui tra simulazioni e i dati reali dato un range di variabilità ai parametri di modello. I risultati delle simulazioni sono i valori delle stesse costanti per cui è possibile dare indicazioni per ulteriori applicazioni per ci la stima dei parametri è difficile da valutare. Per mezzo di un’analisi di sensitività, si investigano quali parametri sono i più influenti e quali richiedono più accuratezza nella raccolta dati. Gli errori relativi alla curva di consumo di elettricità della comunità sono riportati in funzione della perturbazione dei parametri di calibrazione.