Au cœur de cette thèse réside l'application des méthodes d'optimisation et d'études empiriques pour traiter des questions de développement durable dans le secteur de l'électricité du Vietnam pour les 30 prochaines années. On examine les moyens des options énergétiques durables pour le secteur de l'électricité. La thèse s'organise en deux parties. (i) Dans la première partie, nous développons le modèle " bottom-up " de planification intégrée des ressources (IRP) pour fournir une évaluation plus exhaustive de l'état actuel et des perspectives d'avenir pour le secteur de l'électricité du Vietnam dans les trois prochaines décennies. Puis, en utilisant une analyse comparative et une analyse de la vulnérabilité qui est basée sur la simulation IRP, nous analysons les vulnérabilités auxquelles le développement du secteur devra faire face, en termes de dimensions économiques et socio-environnementales. Nous avons en outre développé le modèle IRP, représentant les coûts marginaux de réduction des émissions de carbone de manière réaliste en tenant compte des valeurs non nulles de carbone et de limitation des émissions de carbone, afin de simuler des options d'approvisionnement énergétique soutenables pour le secteur de l'énergie. (ii) Dans la deuxième partie, nous étudions les principaux obstacles contre une adoption plus large des énergies soutenables à l'aide d'enquêtes formelles parmi les experts nationaux. Ensuite, nous utilisons une approche d'analyse empirique pour examiner les différents outils politiques appropriés, y compris des instruments d'incitation / régimes et la réforme du secteur pour une telle durabilité du secteur de l'énergie. Pour la fin, nous analysons l'accès aux sources de financement possibles pour le développement durable dans le secteur de l'électricité du Vietnam.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00593573 |
Date | 30 March 2011 |
Creators | Nguyen, Nhan Thanh |
Publisher | Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales (EHESS) |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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