Modelling endogenous complexities in rural electrification. On the local dynamics of growth and the planning of off-grid systems

According to the Agenda 2030 launched by the United Nations in 2015, to ensure access to affordable, reliable, sustainable, and modern energy for all is now recognised as a fundamental goal to reach by 2030. Focusing on electrification, to ensure universal access to electricity, it is estimated that 2.6 billion people will have to be electrified by 2030, highlighting the need and the urgency to develop sustainable and appropriate approaches to electricity planning. According to this, this thesis deals with methods, approaches, and models for formulating and designing sustainable long-term electrification plans for rural off-grid areas of the world. In particular, the scientific literature highlights the lack of appropriate modelling frameworks for assessing, projecting, and integrating the electricity demand within the rural energy planning endeavour. It also reveals a weak understanding of the dynamic and multifaceted complexities that involve electricity access and socio-economic development. To fill these gaps, this thesis sets a novel starting point for the research work on energy demand models and their integration in electrification planning procedures, by setting the following three specific objectives: (1) To investigate and discuss the challenge of electricity demand assessment and modelling for rural electrification. This objective is pursued through the development and analysis of specific case-studies, an extensive synthesis and capitalisation of the related scientific literature, and the characterisation of the main modelling fundamentals of this research field. The relevance of electricity demand in rural electricity planning is introduced, by discussing and demonstrating that unreliable forecasts and projections of short- and long-term electricity demand can negatively impact the techno-economic sizing of off-grid power systems. This implies a raising awareness on the criticality of electricity load assessment in rural electrification planning and advocates more research on this topic. The current methodologies adopted for projecting long-term energy demand along the planning horizon are then evaluated, finding that most of the rural energy planning literature neglects the aspect of long-term evaluation of electricity demand. It is also found that modelling long-term projections of energy demand needs to consider the multifaceted aspects related to it, which have both a technical and a socio-economic nature. This leads to the development of the main important causal loop diagrams that characterise the technical and socio-economic dimensions of the electricity-development nexus, proving that the evolution of rural electricity demand can be explained by endogenous dynamics. This result advocates the promotion of modelling techniques able to frame, understand, discuss, and quantitatively formulate the behaviour of complex systems, such as System Dynamics. The second specific objective is (2) To assess and model the fundamental dynamics, variables, and exogenous policies that characterise the electricity-development nexus and determine the evolution of electricity demand. The chosen method to achieve this objective is system dynamics. All the steps are based on a real case-study as reference, i.e. a hydroelectric-based electrification programme implemented in the rural community of Ikondo, Tanzania, in 2005 by the Italian NGO named CEFA Onlus. The conceptualisation of the model leads to the analysis of the dynamic problem to solve and the purpose to achieve, the model boundary and key variables, and their behaviour. The formulation phase results in the development of a novel simulation model which simulates the impact of electricity access and use on the socio-economic development experienced in Ikondo, and the related feedback on the community’s electricity consumption. This result provides the first important goal in the research and modelling work committed to develop more general, flexible, and customizable energy demand models. The calibration of the model and the analysis of the uncertainties through the Markov-chain Monte-Carlo (MCMC) contributes to build confidence in the model structure by verifying its ability to replicate the observed historical behaviour of the system, and by uncovering model flaws and hidden dynamics. The calibration also confirms the appropriateness of system dynamics in modelling the complexities behind the evolution of rural electricity demand, and it provides new modelling insights on some presumed dynamics and their impact on the electricity-development nexus. The testing of the model leads to a novel assessment of the most relevant dynamics and it provides a novel discussion on model results when its inputs take on different values, until the extreme ones, and as if the model were tested for different contexts than Ikondo. Policy testing is also performed for exploring model behaviour when subjected to different polices and exogenous decision-making processes. It provides a list of complementary activities to couple with electrification programmes for enhancing their positive impact on rural communities. These results can support the definition of useful guidelines and best practices for rural electrification, and they advocate an updating of the traditional monitoring and evaluation frameworks commonly used for assessing energy access projects. The last objective is (3) To integrate demand, load, and energy optimisation models in a more comprehensive electricity planning procedure. This is pursued by developing a computational soft-link between the system dynamics model, a stochastic load profiles generator, and a heuristic energy optimisation tool. The result is a more comprehensive modelling framework for investigating electrification processes – if compared with the traditional approaches and hypotheses commonly adopted to assess and integrate electricity demand in rural electricity planning –, and it provides an important contribution towards the employment of the robust multi-year energy optimisation as the referring standard for off-grid electricity planning.

Con il lancio dell’Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite, assicurare l’accesso a tutta la popolazione globale a fonti sostenibili di energia è ora riconosciuto come uno degli obiettivi fondamentali da raggiungere entro il 2030. Focalizzandoci sul tema dell’elettrificazione nei Paesi in via di sviluppo, si stima che 2.6 miliardi di persone circa dovranno essere ancora elettrificate entro il 2030, sottolineando il bisogno e l’urgenza di sviluppare approcci sostenibili di pianificazione energetica. Con questa premessa, questa tesi si occupa di approcci e modelli per la formulazione e la progettazione di piani di elettrificazione a lungo termine per le aree rurali off-grid del mondo che siano appropriati, affidabili e robusti. In particolare, la letteratura scientifica evidenzia la mancanza di framework modellistici appropriati per valutare, proiettare ed integrare la domanda di elettricità all'interno di piani energetici per le zone rurali. Emerge anche una scarsa comprensione delle complessità dinamiche e sfaccettate che riguardano l'accesso all'elettricità e lo sviluppo socioeconomico dei contesti rurali. Per contribuire a colmare questo gap di letteratura, questa tesi costituisce un punto di partenza per la ricerca su modelli di domanda energetica e la loro integrazione nelle procedure di elettrificazione rurale, attraverso 3 obiettivi: (1) Indagare e discutere il tema della valutazione e modellizzazione della domanda di elettricità per l’elettrificazione rurale. Questo obiettivo è perseguito attraverso lo sviluppo e l'analisi di specifici casi di studio, una vasta sintesi e capitalizzazione della letteratura scientifica, e la caratterizzazione dei principali approcci di modellizzazione. Si discute dell'importanza della domanda di elettricità nella pianificazione dell'elettricità rurale, dimostrando che previsioni e proiezioni inaffidabili della domanda di breve e di lungo termine possono avere un impatto considerevole sul dimensionamento tecno-economico dei sistemi isolati di produzione di energia elettrica. Vengono proposte anche un’analisi ed una categorizzazione degli studi esistenti di pianificazione energetica nelle aree rurali per tracciare somiglianze, debolezze e punti di forza, con il fine di identificare quali metodologie vengono comunemente adottate per la previsione di lungo termine della domanda di energia. Si è inoltre verificato che modellizzare proiezioni a lungo termine della domanda di energia necessita di considerare tutti quegli aspetti multidisciplinari che hanno una natura sia tecnica che socioeconomica. Ciò ha permesso di sviluppare diagrammi causali che caratterizzano il nesso elettricità-sviluppo, dimostrando che l'evoluzione della domanda rurale di elettricità può essere spiegata attraverso dinamiche endogene al sistema. Il vantaggio di adottare un approccio basato sulla system-dynamics per modellizzare quantitativamente questo problema viene quindi discusso e proposto. Il secondo obiettivo specifico è (2) Valutare e modellizzare le principali dinamiche, le variabili e le politiche esogene che caratterizzano il nesso tra elettricità-sviluppo e che determinano l'evoluzione della domanda di elettricità. Il metodo scelto per raggiungere questo obiettivo è la teoria di system-dynamics. Tutti i passaggi si basano su un caso di studio reale come riferimento, ovvero un caso di elettrificazione della comunità rurale di Ikondo, in Tanzania, tramite impianto idroelettrico implementato nel 2005 dall'ONG italiana CEFA Onlus. Le fasi di concettualizzazione e formulazione hanno permesso di sviluppare un nuovo modello che simula l'impatto dell'accesso e uso dell'elettricità sullo sviluppo socioeconomico sperimentato in Ikondo, e il relativo feedback sul consumo di elettricità da parte della comunità. Questo risultato rappresenta un nuovo traguardo importante per quanto riguarda lo sviluppo di modelli di domanda energetica più generali e flessibili. La calibrazione del modello e l'analisi delle incertezze attraverso il metodo Monte-Carlo Markov Chain (MCMC) vengono eseguite per verificare la capacità del modello di replicare il comportamento storico osservato del sistema, e la robustezza delle assunzioni introdotte. La calibrazione conferma anche l’appropriatezza della teoria di system-dynamics per la modellizzazione delle complessità relative all'evoluzione della domanda di elettricità in contesti rurali, e fornisce alcune considerazioni interessanti dal punto di vista modellistico su alcune presunte dinamiche ed il loro impatto sul nesso elettricità-sviluppo. La fase di test del modello permette di valutare le dinamiche più rilevanti del sistema. Essa introduce anche una discussione sui risultati che si ottengono quando gli input assumono valori diversi ed estremi, e quando il modello viene sottoposto a politiche esogene differenti, fornendo un elenco di attività complementari da abbinare ai programmi di elettrificazione per migliorare il loro impatto sulle comunità rurali. L'ultimo obiettivo è (3) Integrare modelli di domanda, di generazione di profili di carico e di ottimizzazione in una procedura più completa di pianificazione energetica. Ciò viene perseguito sviluppando un soft link computazionale tra il modello di system-dynamics, un modello stocastico di generazione di profili di carico, ed uno strumento euristico di ottimizzazione energetica. Il risultato è una struttura modellistica più completa per lo studio dei processi di elettrificazione – se confrontato con gli approcci e le ipotesi comunemente adottate per valutare e integrare la domanda di energia elettrica nei processi di elettrificazione rurale – e fornisce un contributo importante verso l’adozione di tecniche robuste di ottimizzazione “pluriennale” di lungo periodo come standard all’interno dei processi di pianificazione energetica delle zone rurali.