作者
上市的：- 帕特里克·克里基
（EDDEN-PACTE-PACTE，社会科学实验室-UPMF-法国皮埃尔·门德斯大学-格勒诺布尔2-UJF-约瑟夫·傅立叶大学-格勒诺布尔1-IEPG-格勒诺布尔科学院-格勒诺布尔政治研究所-CNRS-国家科学研究中心）
- 西尔瓦娜·米玛
（e quipe EDDEN-PACTE-PACTE，Laboratoire de sciences sociales-UPMF-Pierre Mendès University-Grenoble 2-UJF-UniversityéJoseph Fourier-Grenoble1-IEPG-sciences-Po Grenoble-Institute d'étures politiques de Grenoble-CNRS-National de la Rechercheche Scientifique）
- 菲利普·梅南托
（e quipe EDDEN-PACTE-PACTE，Laboratoire de sciences sociales-UPMF-Pierre Mendès University-Grenoble 2-UJF-UniversityéJoseph Fourier-Grenoble1-IEPG-sciences-Po Grenoble-Institute d'étures politiques de Grenoble-CNRS-National de la Rechercheche Scientifique）
- 阿尔班·基托斯
（IPTS-联合研究中心-欧洲委员会）
摘要
本文探讨了不同缓解情景下低碳技术学习过程的各个维度。它使用了POLES模型，该模型通过学习曲线将学习视为一种内生现象，以及作为AMPERE项目的一部分开发的一组场景。它代表了一种分析性的努力，以理解不同背景下能源技术的学习模式，并试图解开这些模式与部署过程之间关系的不同维度。令人惊讶的是，一个结果是，当使用双因素学习曲线时，在加速技术部署的缓解场景中，明显的学习可能较慢。其次，研发分析清楚地表明，研发预算的减少对长期技术成本有重大影响。第三，与风能相比，太阳能技术更容易从重大技术突破中获益，因为该模型中的地板成本对太阳能技术的限制更大。最后，在电力部门成本增长有限的情况下，可以实现雄心勃勃的稳定目标，由于学习效应对技术成本和性能改进的影响。
建议引用
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DOI:10.1016/j.techfore.2014.05.005注：在HAL open archive server上查看原始文档：https://shs.hal.science/halshs-00999280
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完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）
最相关的项目
这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。- Edward S.Rubin和Azevedo，InéS M.L.和Jaramillo，Paulina和Yeh，Sonia，2015年。"供电技术学习率综述,"能源政策爱思唯尔，第86卷（C），第198-218页。
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