Revisão global de eletricidade 2024

Downloads

Report - Global Electricity Review 2024 - PDF (43 MB) Anexo - Revisão global de eletricidade 2024 - PDF (3 MB) Ger2024 Dados (gráficos) - XLSX (4 MB) Ger2024 Dados (mensalmente) - Dados (26 MB) || (20MB) GER2024 Data (Yearly) - CSV (20MB) Metodologia - Dados de eletricidade de brasa - PDF (695 kb)

Metodologia

Geração, importações e demanda

Dados anuais de 2000 a 2022 é a geração bruta, resenha de energia 412 Statistical Review of World Energy, the Administração de informações de energia (EIA), EUROSTAT e IRENA. 2023 Os dados são uma estimativa da geração bruta, com base na geração reunida a partir de dados mensais. Essa estimativa é calculada aplicando alterações absolutas na geração mensal à linha de base anual mais recente. A demanda é calculada como a soma da geração e as importações líquidas e, sempre que possível, validados com números de demanda direta publicados. Por usar a geração bruta e não inclui perdas de transmissão e distribuição, ele tenderá a ser maior que a demanda do usuário final.

Net imports from 1990 to 2022 are taken from the EIA and Eurostat, with recent data estimated in the same manner as generation. Demand is calculated as the sum of generation and net imports, and where possible validated against published direct demand figures. Because it uses gross generation and does not include transmission and distribution losses, it will tend to be higher than end-user demand.

Monthly data is gathered for 80 countries from 70 sources, including national transmission system operators and statistical agencies, as well as data aggregators such as DESO-E. Em alguns casos, os dados são publicados em um atraso mensal; Aqui, estimamos os meses recentes com base em nosso modelo de geração. Esses casos são sinalizados no conjunto de dados. Todo esforço foi feito para garantir a precisão e, sempre que possível, comparamos várias fontes para confirmar seu acordo. Uma metodologia completa detalhada pode ser encontrada

Monthly published data is often reported provisionally, and is far from perfect. Every effort has been made to ensure accuracy, and where possible we compare multiple sources to confirm their agreement. A full detailed methodology can be found aqui. Esses números visam incluir emissões completas do ciclo de vida, incluindo metano a montante, cadeia de suprimentos e emissões de fabricação e incluem todos os gases, convertidos em equivalente a CO2 em uma escala de tempo de 100 anos. Portanto, relatamos valores de emissões por tipo de combustível e intensidade de emissões por país. Esses valores são calculados multiplicando nossos números de geração por fatores de emissões retirados de várias fontes, detalhadas abaixo. Nosso objetivo é possível capturar variação entre geografias e com o tempo em intensidade de emissões de diferentes combustíveis.

Emissions

Ember’s calculations for emissions are continually improving, but may be conservative or otherwise uncertain in ways we describe below. These figures aim to include full lifecycle emissions including upstream methane, supply chain and manufacturing emissions, and include all gases, converted into CO2 equivalent over a 100-year timescale.

Emissions can vary over time as power station efficiency changes, and as different fuel qualities are used. Therefore, we report emissions values by fuel type, and emissions intensity by country. These values are calculated by multiplying our generation numbers by emissions factors taken from a number of sources, detailed below. We aim where possible to capture variance between geographies and over time in emissions intensity from different fuels. Atualizamos recentemente essa abordagem e estamos trabalhando ativamente para melhorá -la. Se você tiver algum comentário ou sugestão de melhoria, envie um email [email protegido].

Nossas fontes e metodologia para diferentes combustíveis são descritas abaixo. Todos os fatores que usamos são para geração de rede. Onde relatamos a geração bruta, ajustamos nossos fatores em 6% para fontes de combustível térmico e 1% para outros, seguindo uma abordagem de conversão padrão. 2022

Coal

Data is taken from Gibon et al. 2022 (UNECE) e o Global Energy Monitor do rastreador de plantas de carvão (GEM). O UNECE fornece fatores de emissões do ciclo de vida para diferentes tipos de combustível para o ano de 2020 para cada um Lembre Região. O UNECE relata valores para diferentes tecnologias usando carvão betuminoso. Derivamos fatores para diferentes graus de carvão com base nos fatores de emissões de combustão direta do IPCC 2005. Utilizando a tecnologia anual de nível de país e o grau de carvão se mistura com dados de capacidade de gemas, estimamos fatores de emissões combinadas por país por ano para carvão. 2022

Gas

Country-level factors are taken from Jordaan et al. 2022, e são para geração para o ano de 2017. Dois conjuntos de fatores são fornecidos; Utilizamos os que tentam explicar o calor e a energia combinados. Para países menores onde não há dados disponíveis, é usado um número médio mundial. III (2014)

Nuclear and wind

We use region-level data from UNECE.

Bioenergy, hydro, solar, other renewables and other fossil fuels

We use data from the IPCC AR5 WG3 Annex III (2014). Estas são estimativas globais para o ano de 2020; Utilizamos fatores de ciclo de vida do ponto médio. Estes são:

Bioenergia: 230 g/kWh
HYDRO: 24 g/kwh
Solar: 48 g/kwh
Outros renováveis: 38g/kwh || 482
Other fossil: 700/kWh

CAVEATS

Essa abordagem tenta explicar algumas variações geográficas e temporais nos fatores de emissão. É um trabalho em andamento, e os números podem diferir da realidade por vários motivos. Alguns deles estão listados abaixo:

carvão: Os fatores básicos do UNECE são para usinas de carvão no ano de 2020. Eles não capturam perdas de eficiência operacional associadas a plantas mais antigas ou diferenças de eficiência intra-tecnologia. Finalmente, fazemos suposições para derivar fatores para outros graus de carvão que não a linhita, incluindo eficiências de combustão idênticas e emissões a montante por MWh geradas. A metodologia em

Gas: Our gas factors are specific to the year 2017, so do not account for temporal variations in plant efficiencies or methane leakage rates. The methodology in Jordaan et al. 2022 também prefere subestimar as emissões de metano onde há dúvida. Em geral, há incerteza muito significativa em torno das taxas de emissões de metano, mesmo em países que priorizam a coleta desses dados. Alguns autores acreditam que as taxas de emissões são significativamente maiores do que se supunha em nossos fatores. No entanto, o impacto a curto prazo do metano é realmente quatro vezes maior, com 86 vezes a potência do CO2. Veja

Time horizon: Upstream methane emissions for gas and coal generation are calculated on a long-term basis assuming methane is 21 times as potent as CO2. However, the short-term impact of methane is actually four times higher, at 86 times the potency of CO2. See esta página Para mais informações. Portanto, nossos números podem ser maiores que a realidade. Atualmente, também não capturamos a variação geográfica na intensidade das emissões nas regiões lembra; Isso pode ser significativo, pois países com fatores anuais de capacidade solar anual terão proporcionalmente mais emissões de ciclo de vida. A intensidade das emissões da bioenergia é altamente dependente da matéria -prima, como foi adquirida e o que teria acontecido se a matéria -prima não tivesse sido queimada em busca de energia. A figura do IPCC que usamos é para culturas energéticas dedicadas e resíduos de culturas, em vez da biomassa amadeirada ou florestal muito mais usada, que demonstrou transportar um

Solar and wind: Recent efficiency improvements have seen wind and solar emissions intensity drop, as energy output has increased relative to emissions from manufacturing. Our numbers may therefore be higher than reality. We also do not currently capture geographical variation in emissions intensity within REMIND regions; this can be significant, as countries with lower annual solar capacity factors will have proportionately higher lifecycle emissions.

Bioenergy: Our value is very likely to be a significant underestimate of the actual emissions caused by bioenergy generation. The emissions intensity of bioenergy is highly dependent on the feedstock, how it was sourced, and what would have happened had the feedstock not been burnt for energy. The IPCC figure we use is for dedicated energy crops and crop residues, rather than the much more commonly used woody or forest biomass, which has been shown to carry a maior risco de resultados de alto carbono. Em certos casos, a bioenergia pode ter uma intensidade de carbono significativamente maior que o carvão. A bioenergia também é freqüentemente co -fada com combustíveis fósseis. Os desagregamos sempre que possível, mas em certos casos registrados geração de bioenergia pode incluir algumas co-esceiro. Nessas circunstâncias, as emissões reais serão mais altas do que estimamos. Da mesma forma, outras fontes renováveis, como a geotérmica, podem em

Hydro and other renewables: Hydropower emissions are generally very low, but can vary based on emissions during construction and biogenic emissions, and so in a small number of cases can be much higher than our value. Similarly, other renewable sources such as geothermal can in casos externos raros têm altas emissões. Para geração bruta, realizamos a conversão descrita acima, que pode introduzir algum erro. Nossos fatores de carvão são baseados apenas na eletricidade produzida por essas usinas, ignorando o calor. Portanto, pode não ser justo para o nosso conjunto de dados incluir todas as emissões atribuídas a plantas co-quedas, que realmente têm maior eficiência do que o relatado ao considerar a produção total de energia útil. Nossos fatores de gás são responsáveis pelo CHP. (cenário intermediário). Os fatores de carga média regional são usados com base na média de 5 anos de clima e tempo das adições. A faixa de previsão é baseada na análise de análise de Monte Carlo, implantação de capacidade variável e desempenho do painel. Assume 27% de fator de capacidade global média.

Gross and net generation: In the EU, we report net generation for monthly data and gross generation for yearly data. For gross generation, we perform the conversion described above, which may introduce some error.

Combined heat and power (CHP): In many cases, thermal power plants produce both heat and electricity. Our coal factors are based on only the electricity produced by such plants, ignoring heat. It may not therefore be fair for our dataset to include all emissions attributed to co-firing plants, which actually have greater efficiency than reported when considering total useful energy output. Our gas factors account for CHP.

2024 generation and demand forecast

The 2024 demand and generation forecast is based on the following assumptions:

Demand: 3.3% increase from 2023, based on IEA projections.
Solar: BNEF regional 2024 capacity addition projections (mid-case scenario). Regional average load factors are used based on 5-year average of weather and timing of additions. Prediction range is based on Monte Carlo analysis varying capacity deployment and panel performance.
Wind: Global capacity additions of 115 GW, from GWEC. Assumes 27% average global capacity factor.
Hydropower: Assumes capacity factor recovers halfway towards pre-2021 global average.
Nuclear: 2024 estimativas calculadas para os EUA com base nos dados da AIA e na China com base em adições de capacidade. Resto do mundo com base nas adições esperadas de capacidade.
Outras renováveis: segue a tendência histórica. estimado em países individuais onde os dados estão disponíveis, cobrindo 75% da capacidade global e aumentou para um número global. Os efeitos nacionais de insolação são registrados como "menos clima ensolarado". Os efeitos globais de insolação são registrados como “instalações em países menos ensolarados”. É estimado em:

Missing solar disaggregation

Missing solar is disaggregated as follows:

National insolation and timing effects (i.e. the changes from a country having a less sunny year or unusually late installations) are estimated in individual countries where data is available, covering 75% of global capacity, and scaled up to a global figure. National insolation effects are recorded as “less sunny weather”.
Global insolation and timing effects (i.e. the changes caused by a global capacity shift towards countries which are less sunny or generally install later in the year) are calculated. Global insolation effects are recorded as “installations in less sunny countries”.
Global and national timing effects are combined as “late year additions”.
“Underreported solar generation” refers only to marginal underreporting – that is, it is an explanation of why 2023 departed from the historic trend rather than a comprehensive estimate of missing reporting. It is estimated from:
- Geração solar em países onde sabemos que uma parte não é relatada (por exemplo, na Espanha)
- Capacity installed in countries which do not report up-to-date generation (primarily in the Middle East and Asia)

Demand disaggregation

Electricity demand from EVs is estimated based on the number of vehicles sold, multiplied by the annual average electricity consumption for key vehicle types: passenger cars, light commercial vehicles, trucks, buses, and Veículos híbridos de duas rodas, incluindo veículos híbridos elétricos e plug-in. Fontes-chave sobre vendas de EV: China ( Cars de passageiros, Veículos comerciais leves, caminhões, BUSS,= Twheelers), India, EU, US,Japan, rest of the world.
Electricity demand from heat pumps estimated based on the number of units sold, multiplied by annual average consumption. Key sources on heat pump sales: EHPA, AHRI, Rosenow et a L, || 615 JRAIA, IEA. Em todos os casos, a capacidade solar é medida em DC em vez de ac. O relatório afirmou que 29% do crescimento global da demanda de eletricidade em 2023 era da eletrificação de transporte e aquecimento e hidrogênio verde, incluindo 100 TWH de bombas de calor. Isso foi corrigido em março de 2025, quando foi identificado um erro com a metodologia nas bombas de calor. O texto foi atualizado para dizer que quase metade da demanda de eletricidade aumentou em 2023 era de cinco tecnologias. Foi corrigido para dizer que 17% do crescimento global da demanda de eletricidade em 2023 era da eletrificação de transporte e aquecimento e hidrogênio verde, incluindo 25 TWH de bombas de calor. Black, Hannah Broadbent, Chelsea Bruce-Lockhart, Matt Ewen, Phil MacDonald, Kostansa Rangelova, Sarah Brown, Libby Copsey, Reynaldo Dizon, Sam Hawkins, Leo Heberer, Sanghyun Hong, Rosamond Hutt, Uni Lee, Aditya Lolla, Josie Murdoch, James Robinson, Neshwin Rodrigues, Chris Rosslowe, Oya Zaimoglu. (Força -Tarefa do Ar Limpo), Hannah Ritchie (nosso mundo em dados), Oliver então (energia VGBE E.V.), Bryony Worthington (Ember). Base energética que fornece energia eólica e solar no condado de Yiyang, na província de Henan, na China. Spiegel

Other notes

Solar insolation data is from the ERA5 reanalysis dataset, extracted from Teal.
Solar capacity installations are from BNEF. In all cases solar capacity is measured in DC rather than AC.

Corrections

The report originally stated that more than half of the electricity demand rise in 2023 was from five technologies: electric vehicles, heat pumps, electrolysers, air conditioning and data centres. The report stated that 29% of global electricity demand growth in 2023 was from electrification of transport and heating and green hydrogen, including 100 TWh from heat pumps.This was corrected in March 2025 when an error with the methodology on heat pumps was identified. The text was updated to say that nearly half of the electricity demand rise in 2023 was from five technologies. It was corrected to say that 17% of global electricity demand growth in 2023 was from electrification of transport and heating and green hydrogen, including 25 TWh from heat pumps.

Acknowledgements

Authors and other contributors

Małgorzata Wiatros-Motyka, Nicolas Fulghum, Dave Jones, Katye Altieri, Richard Black, Hannah Broadbent, Chelsea Bruce-Lockhart, Matt Ewen, Phil MacDonald, Kostansa Rangelova, Sarah Brown, Libby Copsey, Reynaldo Dizon, Sam Hawkins, Leo Heberer, Sanghyun Hong, Rosamond Hutt, Uni Lee, Aditya Lolla, Josie Murdoch, James Robinson, Neshwin Rodrigues, Chris Rosslowe, Oya Zaimoglu.

Peer reviewers

Harry Benham (Ember), Kingsmill Bond (RMI), Nathaniel Bullard (Business Climate Pte. Ltd), Duncan Burt (Reactive Technologies Limited), Kanika Chawla (SEforALL), Toby Lockwood (Clean Air Task Force), Hannah Ritchie (Our World in Data), Oliver Then (vgbe energy e.V.), Bryony Worthington (Ember).