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System analysis for progress and innovation in energy technologies ('SAPIENT')

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Analyse de l'énergie grâce à des modèles évolués

Le projet SAPIENT a mis l'accent sur l'évaluation des technologies énergétiques de pointe en prenant en considération tous les aspects, en ce compris les implications environnementales et économiques de leur implémentation.

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Le principal objectif du projet SAPIENT était de développer une analyse basée sur des modèles des technologies énergétiques et des modifications induites par les politiques. En vue d'atteindre les objectifs de la politique environnementale et énergétique, les chercheurs ont mis l'accent sur l'évaluation à l'échelle réelle des technologies énergétiques. Les travaux du projet ont tenté de représenter les progrès des technologies énergétiques sous forme de processus internes dans des modèles de système énergétique et ont utilisé des mécanismes de courbe d'apprentissage à un et deux facteurs. Ces mécanismes représentent les améliorations technologiques en fonction de l'expérience (apprentissage par l'action), des dépenses en R&D (apprentissage par la recherche) ou des deux. De manière plus spécifique, plusieurs modèles énergétiques à l'échelle réelle, tels que MARKAL, ont été modifiés de la même manière que les mécanismes de progrès technologique sont introduits. De ce fait, le modèle «The Integrated MARKAL-EFOM System», ou plus simplement TIMES, qui est un modèle de système énergétique à grande échelle, a par ailleurs été développé pour intégrer davantage de fonctionnalités que le modèle MARKAL. Les fonctionnalités novatrices intégrées au modèle TIMES pourraient faciliter l'examen de questions complexes liées à l'énergie et à l'environnement. Ces questions concernent notamment l'échange de droits d'émission du carbone, la fuite de carbone d'un pays à l'autre et les questions liées à un mécanisme de développement propre. Le modèle TIMES a été validé par rapport au modèle MARKAL avec l'aide de la base de données des matériaux énergétiques. La courbe d'apprentissage des technologies à facteur unique a été intégrée avec succès au TIMES. Il a par contre été plus difficile d'introduire la courbe d'apprentissage à deux facteurs dans le modèle TIMES au vu de sa grande taille. Le TIMES pourrait toutefois s'avérer un outil précieux pour les chercheurs et les décideurs politiques dans la mesure où il offre une profondeur analytique aux questions associées en matière d'énergie et d'environnement.

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