A hybrid approach for geographical disaggregation of high-resolution national electricity load demand. An application to Ghana

Starting from 2015, when the United Nations upgraded what were known as the 8 Millennium Development Goals (MDGs) into the broader and more ambitious 17 Sustainable Development Goals (SDGs), universal energy access in an affordable, reliable, sustainable and modern way achieved political and public recognition becoming one of the main issues our generation is trying to solve, as it represent a pivotal relevance for the human wellbeing, for the economic development of a country and for poverty alleviation. Ghana, a Sub-Saharan Africa low-middle income country, like the almost totally of developing countries has to face enormous challenges in order to achieve the 7th Goal of the SDGs, with over 5.2 million people without energy access, low infrastructure performances and an inaccurate economical and natural resource management. Moreover, a consistent paucity of rigorous data concerning energetic topic is spread between developing countries, raising the difficulty to properly evaluate and address the energetic problem by national and international policy makers. This thesis work tries to fill the data paucity gap proposing a methodology to geographically disaggregate the national electricity load demand by using a hybrid Top-Down Bottom-Up approach. The methodology consists of three major phases which follow an extensive literature review as well as data acquisition concerning the analyzed country. The first phase aims to perform a quantitative disaggregation of the energy system in order to identify and characterize with the higher resolution possible the most important entities composing the system, trying to get the most accurate insight of the ongoing situation and the energy quantities in consideration. The second phase consists of a geographical assessment of the energetic requirements which each entity present by jointly using geospatial open access databases and open-source software (OSS). The final phase tries to characterize from an energetic point of view the type of consumption of each entity, which has been identified and localized in the previous phases, in terms of daily peak demand, energy requirements during the year and a general load profile along the day. This methodology’s scope is to produce an electricity load demand timeseries with high time and spatial resolution in order to provide a starting point for the energetic analysis and policy making process to assess and hopefully achieve the 7th Sustainable Development Goals. In the end, in order to validate the results of this methodology, this thesis work create an energy system model of the country under analysis, Ghana, both using a Single-Node approach coupled with real-world timeseries referring to the year 2018, and a Multi-Node approach with as inputs the processed high-resolution electricity load demand.

A partire dal 2015, quando le Nazioni Unite hanno aggiornato quelli che erano gli 8 Millenium Development Goals (MDGs) in 17 più ampi e ambiziosi Sustainable Development Goals (SDGs), l’accesso universale all’energia in maniera economica, affidabile, sostenibile e moderna ha ottenuto una globale attenzione diventando una delle principali questioni che la nostra generazione sta cercando di risolvere, in quanto essa rappresenta un vettore fondamentale per il benessere dell’uomo, lo sviluppo economico di un paese e la riduzione della povertà. Il Ghana, un paese a reddito medio-basso dell'Africa subsahariana, come la quasi totalità dei paesi in via di sviluppo deve affrontare enormi sfide per raggiungere il settimo obiettivo degli SDGs, con oltre 5,2 milioni di persone senza accesso all'energia, basse prestazioni infrastrutturali e una gestione imprecisa delle risorse economiche e naturali. Inoltre, una consistente scarsità di dati rigorosi sul tema energetico è diffusa tra i paesi in via di sviluppo, aumentando la difficoltà di valutare ed affrontare adeguatamente il problema energetico da parte dei responsabili politici nazionali e internazionali. Questo lavoro di tesi cerca di colmare il divario di scarsità di dati proponendo una metodologia per disaggregare geograficamente la domanda di carico elettrico nazionale utilizzando un approccio ibrido Top-Down Bottom-Up. La metodologia si compone di tre fasi principali che seguono un'ampia revisione della letteratura e l'acquisizione di dati riguardanti il paese analizzato. La prima fase si propone di eseguire una disaggregazione quantitativa del sistema energetico al fine di identificare e caratterizzare con la maggiore risoluzione possibile gli attori più importanti che compongono il sistema, cercando di ottenere il più accurata fotografia della situazione in corso e delle quantità di energia in considerazione. La seconda fase consiste in una valutazione geografica dei fabbisogni energetici che ciascuna entità presenta utilizzando congiuntamente database geo spaziali pubblici e software open-source. La fase finale cerca di caratterizzare da un punto di vista energetico il tipo di consumo di ciascuna entità che ha individuato e localizzato nelle fasi precedenti in termini di picco di domanda giornaliero, fabbisogno energetico durante l'anno e profilo di carico nell'arco della giornata. Lo scopo di questa metodologia è quello di produrre dati della domanda di elettricità con un'elevata risoluzione temporale e spaziale al fine di fornire un punto di partenza per l'analisi energetica e il processo di elaborazione delle politiche con il fine di valutare e, si spera, raggiungere il settimo obbiettivo degli SDGs. Infine, con l’obiettivo di convalidare i risultati di questa metodologia, la tesi crea un modello del sistema energetico del paese in analisi, il Ghana, utilizzando sia un approccio a nodo singolo accoppiato a dati reali riferiti al 2018, sia un approccio a nodo multiplo dove come dato in ingresso è presente la richiesta di carico di elettricità ad alta risoluzione prodotta.