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Original title:
MIGRA-NEST: Mixed Granularity Nested Energy System Toolbox
Original subtitle:
Evaluating National Energy Transition Pathways under Global Greenhouse Gas Emission Budgets - A Case Study on South Africa
Translated title:
MIGRA-NEST: Toolbox für die gemischt-granulare Modellierung von Energiesystemen
Translated subtitle:
Analyse der Entwicklungsoptionen nationaler Energiesysteme unter der Berücksichtigung globaler Treibhausgasemissionsbudgets - Eine Fallstudie zu Südafrika
Author:
Orthofer, Clara
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Wagner, Ulrich (Prof. Dr.)
Referee:
Wagner, Ulrich (Prof. Dr.); Schreurs, Miranda (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ERG Energietechnik, Energiewirtschaft
Keywords:
energy system modelling, emission mitigation, international cooperation
Translated keywords:
Energiesystemmodellierung, Emissionsminderung, internationale Kooperation
TUM classification:
ERG 020d
Abstract:
The novel MIGRA-NEST toolbox allows calibrating energy system models of mixed spatial granularity. These models facilitate for the identification of national energy transition strategies with consideration of global greenhouse gas (GHG) emission budgets. The results on a case study on South Africa show that globally coordinated GHG reduction strategies increase the mitigation cost-efficiency. However, compensation mechanisms are required to balance the regionally unequal burden.
Translated abstract:
Die neue MIGRA-NEST Toolbox erlaubt die Integration von nationalen und globalen Energiesystemmodellen. Damit können Energieszenarien unter Berücksichtigung globaler Emissionsbudgets für Treibhausgase (THG) entwickelt werden. Die Ergebnisse einer Fallstudie über Südafrika bestätigen, dass global koordinierte THG-Reduktionen die Kosteneffizienz der globalen Emissionsreduktion verbessern; es sind jedoch Kompensationsmechanismen erforderlich, um die regional ungleichen Belastungen auszugleichen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1548697
Date of submission:
17.06.2020
Oral examination:
13.10.2020
File size:
4465334 bytes
Pages:
198
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20201013-1548697-1-7
Last change:
10.11.2020
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