Abstract Uncertainty is an increasingly important aspect of decision - making relating to the electricity systems of the future. Over the long - term time h orizons required for investment decisions and government policy making, history indicates that forecasts tend to be varied and uncertain. Hence, long - term forecast uncertainty should be an important aspect of any electricity market modelling or planning ex ercise. However, surprisingly, we do not find this to be the case in the literature. This thesis contributes to the study of the incorporation of long - term uncertainty into the generation expansion planning class of decision - making models in a number of wa ys. Firstly, in order to represent a wider range of long - term uncertainties into the generation expansion planning model this thesis first investigates one of the more promising possibilities for reducing model complexity, the representation of time. I exa mine a number of different approaches to selecting representative days for generation expansion planning models, focusing on ensuring future power system challenges are represented and that the role of energy storage can be accurately assessed. A methodolo gy for adjusting the weighting derived from common representative day clustering algorithms is proposed for use in generation expansion planning models that ensures the targeted level of net demand is captured in the model without altering the underlying n et demand shapes that define ramping challenges. The results demonstrate the importance of carefully performing the clustering of representative days with the model selected expansion plans differing greatly in terms of both the total installed capacity an d technology choice. The thesis then investigates the role of uncertainty in the important system planning viii question of quantifying decarbonization costs. I focus on the Ghanaian system to provide a benchmark for developing countries and provide insight in to the relatively under - studied sub - Saharan region. To do so a generation expansion planning model is modified to incorporate the reality of fuel shortages and fuel switching typical of a developing country’s power system. From this modelling, a range of e mission reduction costs are generated that provide important benchmarks and I identify drivers of these costs specific to developing countries. The results demonstrate that discount rates, representing Ghana’s access to capital, are a particularly importan t variable for developing countries. Lower discount rates can lead to more investment in capital intensive renewable energy in the long run but can also lock - in additional conventional generation investment in the short term. The thesis then turns to the investigation of the importance of representing a wide range of economic and physical sources of uncertainty into the modelling of the electricity system and focuses on the method with which uncertainty is incorporated, both for investment decision making and policy analysis. The results of a United Kingdom case study demonstrate the importance of combining uncertainty across different inputs, finding that the difference between a deterministic and stochastic solution increases non - linearly when uncertainty inputs are combined. Further, it is demonstrated that combining uncertainty sources by adding a limited number of scenarios to multiple sources of uncertainty outperforms adding additional scenarios to any individual source of uncertainty. Finally, the re presentation of uncertainty as individual scenarios is shown to underestimate the range of price outcomes and overestimate the range of potential CO 2 emission outcomes, given uncertainty. The final study of the thesis compares six different polic y options for reducing carbon emissions in the electricity system : a cap on CO 2 emissions (as with a cap and trade scheme), a CO 2 p rice, a renewable capacity target, a green certificates scheme, a ix renewable generation subsidy, and a renewable capital grant under dif ferent treatments of long - term uncertainty. In a case study of a small power system, the results show that using common modelling approaches that attempt to capture uncertainty as multiple different independent scenarios (such as scenario analysis or Monte - Carlo simulation) perform poorly at representing the reaction of a competitive electricity market as measured by a stochastic optimisation model. A policy maker using a scenario - based approach to make decisions could set a policy 55% more restrictive than required to meet their emission target. Further, a deterministic model that ignores uncertainty can underestimate carbon abatement costs by up to 85%. Incorporating uncertainty as ind ividual scenarios only slightly improves this result and biases the estimated costs between price and quantity - based policy approaches to decarbonizing the system. Throughout this thesis, a continuous set of results are presented that make the case for lo ng - term uncertainty being a critical consideration for the electricity system mode l ler. In addition, contributions are made to the difficult problem of how to reasonably represent such uncertainty into a generation expansion planning model while maintainin g a level of complexity that means the model can be reliably solved on standard hardware. The research is intended to provide motivation for decision makers to dedicate greater effort into considering this important variable and to stimulate continued acad emic research into this subject. x Keywords Uncertainty modelling Generation expansion planning Electricity market modelling Decarbonization policy Renewable energy support policy xi Resumo Resumo A incerteza é um aspecto cada vez mais importante da tomada de decisões relacionadas com os sistemas elétricos do futuro. A história sugere que as previsões de horizontes temporais a longo prazo necessários para decisões de investimento e formulação de pol íticas pública s tendem a ser variadas e incertas. Portanto, a incerteza da previsão a longo prazo é um aspecto importante de qualquer modelo ou exercício de planeamento do mercado de eletricidade. Para representar uma gama mais ampla de incertezas de longo prazo no modelo de planeamento de expansão de geração , esta tese começa por investigar uma das possibilidades mais promissoras para reduzir a complexidade: a representação do tempo no modelo. A tese examina várias abordagens diferentes para selecionar dia s representativos para modelos de planeamento de expansão de geração , com foco em garantir que desafios futuros do sistema de energia sejam representados e que o papel do armazenamento de energia possa ser avaliado com precisão. Proponho u ma metodologia pa ra ajustar a ponderação obtida com os algoritmos de clustering para os dias representativos a utilizar nos modelos de planeamento de expansão de geração que garante que o nível alvo de carga líquida é capturado no modelo sem alterar as formas subjacentes d e carga líquida que definem os desafios de seguimento das rampas de consumo. Os resultados demonstram a importância de executar cuidadosamente o xii clustering de dias representativos , apresentando planos de expansão que diferem significativamente em termos de capacidade total instalada tecnologia escolhida . Esta tese centra - se de seguida no papel da incerteza no importante planeamento do sistema ou na questão do modelo de mercado para quantificar os custos da descarbonização numa economia em desenvolvimento. Com esse fim, modificou - se um modelo de planeamento de expansão de geração para incorporar a realidade da falta de combustível e da troca de combustível típica do sistema de energia de um país em desenvolvimento. A partir desse modelo, são gerados vários c ustos de redução de emissões que fornecem importantes parâmetros de referência para a região subsaariana, uma região relativamente pouco estudada, identificando fatores determinantes desses custos específicos para países em desenvolvimento. Os resultados e ncontrados sugerem que as taxas de desconto, representando o acesso d o Gana ao financiamento, são uma variável particularmente importante para os países em desenvolvimento. Os resultados sugerem que taxas de desconto mais reduzidas podem levar a maior inve stimento em energia renovável intensiva em capital a longo prazo, mas também podem travar investimento adicional em geração convencional a curto prazo. O estudo d o Gana permitiu constatar que diferentes suposições acerca dos principais factores de incertez a, tais como custos da tecnologia e crescimento da carga, resultaram em sistemas de produção e em custos de redução de CO 2 significativamente diferentes. No entanto, o tratamento dado à incerteza, apesar de típico de um exercício de GEP, xiii pode na verdade su bestimar o efeito geral que a incerteza tem nos resultados. Esta tese investiga assim a importância de representar uma ampla gama de fontes económicas e físicas de incerteza no modelo do sistema elétrico, assim como o método com o qual a incerteza é incorporada, tanto para a tomada de decisões de investimento quanto para a análise de políticas. Os resultados de um estudo de caso do Reino Unido demonstram a importância de combinar incerteza entre diferentes inputs , sugerindo que a diferença entre uma solução determinística e estocástica aumenta de forma não linear quando os inputs são combinados. Para além disso, mostr o que a combinação de fontes de incerteza, através da adição de um número limitado de cenários a múltiplas fontes de incertez a, supera o desempenho de adicionar cenários adicionais a qualquer fonte individual de incerteza. Finalmente, mostr o que a representação da incerteza como cenários individuais subestima a gam a de resultados de preços e sobrestima a gam a de possíveis result ados de emissões de CO 2 , dada a incerteza. O estudo final da tese compara seis opções de políticas diferentes sob diferentes tratamentos de incerteza a longo prazo : a limitação de emissões de CO 2 (como num esquema de limitação e comércio), um preço para o CO 2 , uma meta de capacidade renovável, um esquema de certificados verdes, um subsídio à geração renovável, e uma concessão de financiamento renovável. Para um caso de um pequeno sistema de energia, os resultados mostram que a utilização xiv de abordagens comun s que tentam capturar incerteza como múltiplos cenários independentes (como análise de cenário ou simulação de Monte - Carlo) tem um desempenho mau na representa ção d a reacção d os mercado s de eletricidade competitivo s, conforme medido por um modelo de otimiz ação estocástica. Os meus resultados sugerem que um formulador de políticas que use essa abordagem para tomar decisões pode definir uma política 55% mais restritiva do que o necessário para atingir sua meta de emissão. Para além disso, descobri que um mode lo determinístico que ignora a incerteza pode subestimar os custos de redução de carbono em até 85%. Incorporar a incerteza como cenários individuais apenas melhora ligeiramente esse resultado e distorce a relação entre as abordagens políticas baseadas em preço e em quantidade para descarbonizar o sistema. Ao longo desta tese, apresento um conjunto sustentado de resultados que justificam a consideração da incerteza de longo prazo como aspecto crítico na modelização de sistemas de energia eléctrica. Para além disso, esta tese contribui para a solução do difícil problema de como representar razoavelmente essa incerteza num modelo de planeamento de expansão de geração , mantendo, simultaneamente, um nível de complexidade tal que permita tratar o problema com segurança com recurso ao hardware padrão. Creio que a investigação que conduzi motivar á os decisores a dedicar maior esforço a est e aspecto importante do tratamento da incerteza e que contribuirá para estimular um esforço continuado de investigação académica sobre este assunto. xv Palavras - chave: Planeamento da Expansão de geração Incerteza d e Longo Prazo Modelização de Mercados de Electricidade Políticas de Decarbonização Políticas de Suporte às Energia Renováveis xvi Table of Contents Table of Contents Acknowledgements. ................................ ................................ .................... v Abstract ................................ ................................ ................................ ... v ii Resumo ................................ ................................ ................................ ...... xi Table of Contents ................................ ................................ .................... xvi List of Figures ................................ ................................ .......................... xx List of Tables ................................ ................................ ........................ xxiii List of Acronyms ................................ ................................ .................... xxv Nomenclature ................................ ................................ ...................... xxviii 1 Introduction ................................ ................................ .................... 1 1.1 Context ................................ ................................ ................................ ........ 2 1.2 Energy sector modelling ................................ ................................ ............... 3 1.2.1 Types of models ................................ ................................ .................. 4 1.2.2 Decisi on making objectives ................................ ................................ . 7 1.3 GEP for market modelling ................................ ................................ ........... 8 1.4 GEP in the literature ................................ ................................ .................. 13 1.5 The role of uncertainty in the energy market ................................ ............. 19 1.6 Uncertainty in modelling the energy sector ................................ ................ 22 1.6.1 Evaluating decarbonization, renewable support policies and the role of uncertainty ................................ ................................ ................................ .......... 28 1.7 Summary and Motivation ................................ ................................ ........... 30 1.8 Thesis structure ................................ ................................ .......................... 30 1.9 Scientific contributions of the thesis ................................ ........................... 31 1.10 List of publications ................................ ................................ ..................... 35 xvii 2 Methodology ................................ ................................ .................. 36 2.1 Introduction ................................ ................................ ................................ 37 2.2 Model treatment of uncertainty ................................ ................................ .. 37 2.3 Generation Expansion Planning Model ................................ ...................... 42 2.3.1 Model objective ................................ ................................ .................. 45 2.3.2 Model constraints ................................ ................................ .............. 49 2.3.3 Modification to allow for natural gas constraints and generator fuel switching 54 2.3.4 Inclusion of renewable energy support policy constraints ................. 54 2.4 GEP model decomposition ................................ ................................ .......... 55 2.5 Scenario Generation and Reduction ................................ ........................... 57 3 Clustering representative days for power systems generation expansion planning: capturing the future system challenges .................... 61 3.1 Introduction ................................ ................................ ................................ 62 3.2 Clustering Methodology ................................ ................................ .............. 65 3.2.1 Algorithm ................................ ................................ ........................... 66 3.3 Representation of input data ................................ ................................ ...... 68 3.3.1 Selection of series for clustering algorithm ................................ ........ 68 3.3.2 Historical and future net demand ................................ ...................... 69 3.3.3 Inclusion of ‘days of interest’ (forced inclusion of selected medo ids) 72 3.4 Weighting of representative days for expansion planning model ................ 73 3.5 Generation expansion planning model ................................ ........................ 78 3.6 Evaluation model ................................ ................................ ........................ 78 3.6.1 Unit c ommitment (UC) model ................................ .......................... 79 3.6.2 Simulation system ................................ ................................ .............. 79 3.7 Case study ................................ ................................ ................................ .. 79 3.7.1 Generation expansion planning ................................ ......................... 81 3.8 Results ................................ ................................ ................................ ........ 82 3.8.1 Representation of data input series ................................ ................... 82 3.8.2 Future Net demand ................................ ................................ ........... 91 xviii 3.8.3 Extreme point inclusion ................................ ................................ ..... 96 3.9 Discussion and Conclusions ................................ ................................ ...... 100 4 Assessing the costs of contributing to climate change targets in sub - Saharan Africa: The case of the Ghanaian electricity system .................. 104 4.1 Introduction ................................ ................................ .............................. 105 4.1.1 Generation expansion planning in Ghana ................................ ....... 107 4.1.2 Contribution of the study ................................ ................................ 109 4.2 Generation expansion planning model ................................ ...................... 111 4.3 Scenario modelling and assumptions ................................ ........................ 112 4.3.1 Base case ................................ ................................ .......................... 112 4.3.2 Renewable energy costs scenarios ................................ .................... 114 4.3.3 Gas price and availability scenario ................................ .................. 114 4.3.4 Discount rate scenarios ................................ ................................ .... 115 4.3.5 Demand projection ................................ ................................ .......... 115 4.4 Results and discussion ................................ ................................ .............. 116 4.4.1 Model validation and accuracy ................................ ........................ 116 4.4.2 Evolution of power generation capacity under different CO 2 emission targets 117 4.4.3 Generation mix ................................ ................................ ................ 125 4.4.4 Discounted total cost for all scenarios ................................ ............. 126 4.4.5 CO 2 Emissions and Abatement Costs ................................ .............. 128 4.5 Sensitivity analysis ................................ ................................ .................... 131 4.5.1 Demand sensitivities ................................ ................................ ........ 131 4.5.2 Technology sensitivities ................................ ................................ ... 133 4. 6 Conclusions ................................ ................................ ............................... 136 5 Long - term uncertainties in generation expansion planning: Implications for electricity market modelling and poli cy ......................... 140 5.1 Generation expansion planning model ................................ ...................... 142 5.2 Case study ................................ ................................ ................................ 143 5.2.1 Current power system and expansion technologies ......................... 143 xix 5.2.2 Sources of uncertainty ................................ ................................ ..... 144 5.3 Results ................................ ................................ ................................ ...... 145 5.3.1 Scenario generation and reduction ................................ ................... 145 5.3.2 GEP modelling results under individual and combined uncertainty 149 5.3.3 GEP modelling results under alternative scenarios ......................... 157 5.3.4 Exploring uncertainty intera ctions in GEP Results ........................ 158 5.3.5 Comparing wider sources of uncertainty to higher detailed uncertainty 159 5.4 Conclusion ................................ ................................ ................................ . 161 6 Renewable ener gy support policy evaluation: the role of long - term uncertainty in market modelling ................................ ............................. 163 6.1 Introduction ................................ ................................ .............................. 164 6.2 Generation expansion planning model ................................ ...................... 166 6.3 Case study ................................ ................................ ................................ 167 6.3.1 Sources of uncertainty ................................ ................................ ..... 167 6.3.2 Decarbonization / Renewable Energy Support Policy Modelling .... 170 6.4 Results ................................ ................................ ................................ ...... 173 6.5 Conclusions ................................ ................................ ............................... 183 7 Conclusions ................................ ................................ .................. 185 7.1 Summary ................................ ................................ ................................ ... 186 7.2 Future work ................................ ................................ .............................. 198 Appendix A ................................ ................................ ............................. 206 Appendix B ................................ ................................ ............................. 216