Demand-needs Nexus in off-grid energy planning : the undervalued driver of development

In order to meet the first target of SDG7, and guarantee access to sustainable and affordable electric energy to more than 700 million people and to modern cooking services to roughly 2.5 billion people worldwide, is crucial to design appropriate and effective technical solutions tailored to the specific but diversified contexts. To this purpose, effective and efficient energy planning and strategies are, more than ever, pivotal. The use of Energy Modelling over the last decades has proved to be a key support tool in defining such strategies and solutions design. The existing literature on the subject of energy modelling for supporting access to energy has so far mainly focused on the characterisation of the supply side of energy systems, improving technological detail and geospatial resolution. The demand that such systems are meant to satisfy is generally provided as an exogenous parameter, but its role is crucial since it constitutes one side of the most important governing equation of the model: the energy balance. Despite this relevance, the demand side has not received much attention from the scientific community until the binary conception of access to energy was superseded by international organisations promoting a multi-tier framework for energy access, for the first time ever associating energy to the real need of the people at household level, community services and productive uses. In line with this rising awareness, key to this dissertation is the concept of access to energy as an instrumental right which is essential to assure people needs at household level, community service and productive uses that will determine development opportunities for local populations. On these premises the Demand-Needs Nexus is conceptualized in this work with a focus on electricity, showing the relevance of accurate demand modelling for energy solution sizing and optimisation. Alongside, a set of novel methodologies and tools are developed to allow the integration of the Nexus into energy modelling. A set of case studies is used to analyse the effects of the load demand definition tailored on the needs of a specific community or area, in terms of more efficient resource allocation, techno-economic benefits in the optimization and more effective prioritization of strategies compared to the base cases. While developing tools and methodologies the data quality and availability problem emerged as a limiting factor and therefore, the second part of the work deals with the scarcity of data availability for demand characterization in the context of rural areas of developing countries, where traditional methodologies for demand forecasting may not be applied, given the fact that electricity has never been experiences before. Two methodologies are hence proposed to deal with the issue. First, a top-down approach based on three macro parameters is presented, the methodology makes use of archetypical load demands, better linking the energy use to the categories of users, including household uses and community service like education and health services. The archetypes are adaptable to the Sub-Saharan region thanks to geographical and economical parameter variations, and the replicability of the methodology is assessed. The second approach is meant to generate input data for bottom-up load estimation methods and contribute to close the data availability gap. A database is constructed to correlate socio-economic and geographical drivers with appliance adoption and use trends in recently electrified communities. The database, which contains more than 16 thousand entries, can be used for investigating similarities across different contexts and for load demand estimation. Finally, the database is used to train a machine learning algorithm to estimate future appliance presence in perspective users of off-grid communities, with results reporting an accuracy of the model in predicting appliance presence in new users of more than 70%. The main conclusion of the work lies in having confirmed the need for more attention to be drawn to the Demand-Needs Nexus, it is highlighted how linking the definition of load demand for modelling energy system returns lower economic costs, more effective strategies and increases possibility for sustainability of the system under analysis. This main conclusion is complemented with tailored methods and models to allow modellers to fully consider the Nexus, in both system sizing and strategy definition modelling. Ultimately two different methodologies and, respective tools are developed for ensuring more precise and tailored load estimation in future energy modelling works.

Per raggiungere il primo obiettivo dell'SDG7 e garantire l'accesso all'energia elettrica sostenibile ed economica a più di 700 milioni di persone e ai moderni servizi di cucina a circa 2,5 miliardi di persone in tutto il mondo, è fondamentale progettare soluzioni tecniche appropriate ed efficaci, adattate ai contesti specifici ma diversificati. A tal fine, la pianificazione e le strategie energetiche efficaci ed efficienti sono più che mai fondamentali. L'uso della modellazione energetica negli ultimi decenni si è rivelato uno strumento di supporto fondamentale nella definizione di tali strategie e nella progettazione di soluzioni. La letteratura esistente sul tema della modellazione energetica per sostenere l'accesso all'energia si è finora concentrata principalmente sulla caratterizzazione del lato dell'offerta dei sistemi energetici, migliorando il dettaglio tecnologico e la risoluzione geospaziale. La domanda che tali sistemi sono destinati a soddisfare è generalmente fornita come parametro esogeno, ma il suo ruolo è cruciale in quanto costituisce un lato della più importante equazione di governo del modello: il bilancio energetico. Nonostante questa rilevanza, il lato della domanda non ha ricevuto molta attenzione da parte della comunità scientifica fino a quando la concezione binaria dell'accesso all'energia è stata superata dalle organizzazioni internazionali che hanno promosso un quadro multilivello per l'accesso all'energia, associando per la prima volta l'energia ai bisogni reali delle persone a livello domestico, ai servizi della comunità e agli usi produttivi. In linea con questa crescente consapevolezza, la chiave di questa tesi è il concetto di accesso all'energia come diritto strumentale, essenziale per assicurare i bisogni delle persone a livello domestico, i servizi comunitari e gli usi produttivi che determineranno le opportunità di sviluppo per le popolazioni locali. Su queste premesse, il nesso domanda-bisogni viene concettualizzato in questo lavoro con un focus sull'elettricità, mostrando l'importanza di un'accurata modellazione della domanda per il dimensionamento e l'ottimizzazione delle soluzioni energetiche. Inoltre, vengono sviluppati una serie di metodologie e strumenti innovativi per consentire l'integrazione del Nexus nella modellazione energetica. Una serie di casi di studio viene utilizzata per analizzare gli effetti della definizione della domanda di carico adattata alle esigenze di una comunità o di un'area specifica, in termini di allocazione più efficiente delle risorse, di vantaggi tecno-economici nell'ottimizzazione e di prioritizzazione più efficace delle strategie rispetto ai casi base. Durante lo sviluppo di strumenti e metodologie, il problema della qualità e della disponibilità dei dati è emerso come un fattore limitante; pertanto, la seconda parte del lavoro affronta la scarsità di dati disponibili per la caratterizzazione della domanda nel contesto delle aree rurali dei Paesi in via di sviluppo, dove le metodologie tradizionali per la previsione della domanda non possono essere applicate, dato che l'elettricità non è mai stata sperimentata prima. Si propongono quindi due metodologie per affrontare il problema. In primo luogo, viene presentato un approccio top-down basato su tre macro-parametri; la metodologia fa uso di richieste di carico archetipiche, collegando meglio l'uso dell'energia alle categorie di utenti, compresi gli usi domestici e i servizi comunitari, come i servizi educativi e sanitari. Gli archetipi sono adattabili alla regione subsahariana grazie alle variazioni dei parametri geografici ed economici e viene valutata la replicabilità della metodologia. Il secondo approccio ha lo scopo di generare dati di input per i metodi di stima del carico bottom-up e di contribuire a colmare il divario nella disponibilità dei dati. È stato costruito un database per correlare i fattori socio-economici e geografici con le tendenze di adozione e utilizzo degli apparecchi nelle comunità recentemente elettrificate. Il database, che contiene più di 16 mila voci, può essere utilizzato per studiare le somiglianze tra i diversi contesti e per la stima della domanda di carico. Infine, il database è stato utilizzato per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico per stimare la futura presenza di elettrodomestici nei futuri utenti delle comunità off-grid, con risultati che riportano un'accuratezza del modello nel prevedere la presenza di elettrodomestici nei nuovi utenti superiore al 70%. La conclusione principale del lavoro consiste nell'aver confermato la necessità di prestare maggiore attenzione al nesso domanda-necessità, evidenziando come il collegamento della definizione della domanda di carico per la modellazione del sistema energetico restituisca costi economici inferiori, strategie più efficaci e aumenti le possibilità di sostenibilità del sistema in analisi. Questa conclusione principale è integrata da metodi e modelli su misura per consentire ai modellatori di considerare pienamente il Nexus, sia nel dimensionamento del sistema che nella modellazione della definizione delle strategie. In definitiva, sono state sviluppate due diverse metodologie e i rispettivi strumenti per garantire una stima del carico più precisa e personalizzata nei futuri lavori di modellazione energetica