UK: У статті представлено підхід до моделювання сценаріїв трансформації глобальної енергетичної системи, який враховує історичну тенденцію недооцінки темпів зростання відновлюваної енергетики. Запропонований підхід до моделювання енергетичних сценаріїв базується на корегуванні базових прогнозів Світового енергетичного огляду (WEO) 2024 року з використанням комплексу динамічних факторів та додаткових параметрів. Окрім того, проаналізовано роль імовірності технологічного прориву та індексу жорсткості політики в коригуванні базових прогнозів. Розроблений підхід дозволяє формувати реалістичні, оптимістичні та песимістичні сценарії розвитку на основі відкритих даних. Практична цінність методики полягає у вдосконаленні інструментів планування енергетичної політики та довгострокового прогнозування з урахуванням складних динамічних чинників глобальних енергетичних процесів.
EN: This article introduces an innovative methodology for modeling energy transition scenarios, addressing the historical bias of underestimating renewable energy growth rates. Traditional energy forecasting often fails to capture the rapid pace of technological advancements, the dynamic nature of policy evolution, and the transformative potential of market disruptions. To overcome these limitations, the study proposes a comprehensive approach integrating dynamic adjustment factors, technological breakthrough probabilities, and a policy stringency index. This methodology ensures that scenario modeling is not only grounded in historical data but also adaptable to the rapidly evolving energy landscape. A key feature of the research is the development of a Python-based script that operationalizes the proposed framework. This tool allows for the generation of flexible and detailed energy scenarios, which account for variables such as accelerated adoption of renewable energy technologies, advancements in storage solutions, and changes in policy priorities. Using the World Energy Outlook 2024 dataset as a foundation, the study applies rigorous data analysis and scenario modeling techniques to highlight the potential for diverse energy futures. The results underscore the importance of integrating dynamic elements into energy transition modeling. Findings reveal that accelerated renewable energy adoption, coupled with technological innovations and adaptive policy measures, can lead to significant variations in energy system trajectories. This highlights the inadequacy of static models that fail to consider the complex interplay of innovation, policy shifts, and market dynamics. The practical implications of this research are substantial. Policymakers, energy strategists, and investors can leverage the findings to enhance decision-making processes and align long-term energy planning with realistic, adaptable, and scientifically robust scenarios. By offering a more accurate representation of potential energy futures, the study provides a valuable tool for fostering sustainable energy transitions and addressing global challenges such as climate change and energy security.
