Assessing future carbon emissions through energy modelling : the relevance of background input data

Database choice is crucial for policy makers. This thesis analyzes multiple scenarios and selected implications while applying a methodology for disaggregating electricity power sector using two different databases. The first one is a locally built model that was produced gathering information from a number of local data providers while the second one is EORA. An energy model (OSeMOSYS) was linked to a macro-economic model (Hybrid Input – Output Model) in order to figure out the future carbon emission not of the power sector only but of the economy as a whole. The case study proposed is a developing country whose target is to enter in the upper-middle-income economy classification of the World Bank by 2030: Kenya. The implications of this objective are various and depend on the development path that the country will follow in the next decade. Three scenarios were applied to the country’s economy while different electricity demands and energy access levels were explored. The interesting outcomes from applying the proposed methodology to the case study are numerous. The first one regards the emission levels predicted in 2030 using the two databases under the same assumptions: the rough order of magnitude of difference is about the actual GHG emissions of Kenya in the year 2015. Another important conclusion regards the relevance of electricity sector in this developing country. The principal absolute emitter in Kenya is not the power generation sector but the transport one which alone emits three times the level of electricity sector. This is a fundamental finding and also one of the most relevant sources of distance between the two databases. Hence, decarbonizing power sector mix is important but more interesting is the focus on innovations required in the transport sector which actually drive global emissions of the country. In conclusion, future developments of this work should further investigate innovation in transport sector and hence disaggregation of this economic industry if the objective is providing a influent tool for the abatement of GHG harmful emissions.

La scelta della base di dati è fondamentale per i responsabili politici di una nazione in via di sviluppo. La tesi analizza più scenari e conseguenti implicazioni energetiche applicando una metodologia per disaggregare le tecnologie di generazione di potenza usando due diverse basi di dati. La prima è costruita in loco grazie alla raccolta di dati ed informazioni da numerose istituzioni e compagnie private mentre la seconda è EORA. Un modello energetico (OSeMOSYS) è stato collegato ad un modello macroeconomico (Modello Ibrido Input – Output) per prevedere le future emissioni di diossido di carbonio non dal solo settore energia elettrica ma dall’economia in toto. Il caso studio proposto è un paese in via di sviluppo che vuole rientrare entro il 2030 nella classificazione dei paesi con reddito medio – alto (World Bank). Le implicazioni di questo obiettivo sono varie e dipendono dal percorso di sviluppo seguito dal paese nel prossimo decennio. Tre scenari sono stati applicati variando la produzione totale di energia elettrica e la percentuale della popolazione avente accesso ad elettricità. I risultati ottenuti applicando la metodologia proposta al caso studio in oggetto sono numerosi. Il primo riguarda il livello di emissioni prodotte nel 2030 usando le due basi di dati sotto le stesse ipotesi: l’ordine di grandezza della differenza dei risultati è all’incirca quanto il paese ha emesso globalmente nel 2015. Un'altra importante conclusione riguarda l’importanza del settore energia elettrica in un paese in via di sviluppo. Il settore che emette più gas serra in assoluto nell’economia non è l’industria energia elettrica ma quello dei trasporti, il quale da solo, emette tre volte quello che emette il primo. Dunque, ridurre le emissioni derivanti dalla produzione di energia elettrica è importante ma più interessante è l’importanza delle innovazioni nel settore trasporti, il quale è quello che effettivamente influisce maggiormente sul bilancio globale. In conclusione, futuri sviluppi di questo lavoro potrebbero centrarsi sulla disaggregazione delle tecnologie usate nel settore trasporti così da poter produrre un migliorato strumento per l’abbattimento delle emissioni di gas serra di un paese in via di sviluppo.