模型输入
区域差异
我们发现，不仅要产生全球视野，还要探索区域能源转型，包括区域间能源贸易关系，这是有意义的。这为任何像我们自己一样在国际上运营的公司提供了必要的见解。
10个区域中的每个区域(图2)中包含的国家通常具有一些能源特征。除了一个案例 - “经合组织太平洋”，其中包括日本、韩国、澳大利亚和新西兰，地理连续性预示我们选择的地区。
未来的经济增长预测
未来国内生产总值(GDP)受人口和生产率增长的推动，是能源需求的关键驱动因素。
能源预测通常将全球人口作为出发点，他们的预测通常依赖于联合国经济和社会事务部每两年出版的“世界人口前景”。
然而，联合国因未充分考虑国家特定教育水平而受到批评; 这些数据与未来的生育率和死亡率趋势相关。因此，我们更倾向于国际应用系统分析研究所(IIASA)在奥地利维特根斯坦人口和全球人力资本中心使用的方法，该方法特别考虑了城市化和教育水平上升与生育率下降的关系。
使用IIASA模型，但调整了撒哈拉以南非洲的教育更新和人口增长速度，这一点落后于其他地区的社会经济发展，使我们在2050年的全球人口达到92亿。 这比2017年联合国中位数预测低约6%。 在敏感性测试中，我们还使用联合国低人口和中位数人口预测来运行我们的展望。
随着世界各地区的发展，它们首先进入一个主要经济活动阶段，如农业，然后是工业化阶段，最后服务业占主导地位。 通过这些阶段，生产力提高的潜力减弱。 因此，虽然我们看到一个更加繁荣的未来星球，但所有地区的生产力增长都将放缓。人口增长放缓和生产率快速扩张的双重影响意味着全球GDP的增长也将减速。
到本世纪中叶，即使是今天快速发展的新兴经济体也将经历较慢的增长，因为它们的经济逐渐脱离工业化并变得更加以服务为导向。
然而，到本世纪中叶，世界仍然有望超过其经济规模。 我们自1980年以来经历的约3%/年的历史增长率预计将持续到2030年，之后在2050年降至约2%/年。
我们对全球GDP的预测与麦肯锡和普华永道最近的预测一致。 国际能源机构(IEA)和BP预测到2050年全球经济发展将会更高，这也是他们预计能源使用量增长超过我们预测的原因之一。
学习曲线效果
“学习曲线”概念背后的前提是，由于与市场部署和持续研发相关的更多经验，专业知识和工业效率，每增加一倍的装机容量，技术成本就会降低一个固定的比例。
风能和太阳能光伏发电(PV)在过去二十年中显示出显著的成本降低和市场增长。 对于风能而言，历史成本学习率为每翻倍18%，我们预计在预测期内这一比例将略微下降至16%。此外，至少在未来十年，我们会考虑对新产能进行重大但区域不均衡的公共部门补贴。 对于PV，学习率一直是18%，我们预计这将持续并降低新装置的成本，接受随着装机容量增加，随着时间的推移，倍增率将随着成本的降低而减缓(图3)。
值得注意的是，对于可变可再生能源占主导地位的系统，2040年后的几个地区就是如此，存储容量将至关重要。在我们的预测中，我们通过在可再生能源装置开始占据主导地位时增加存储成本来解释这一点，这在几个地区的2050年即将发生。
电池储能的学习曲线预计至少与风能和太阳能相匹配; 在我们的模型中设置为17%。 因此，我们预计到2024年内燃机车辆(ICEV)和电池电动车辆(BEV)之间的车辆价格/性能平等。
在可预见的未来，电动汽车基础设施以及风能和光伏发电的激励措施将继续 - 尽管正在稳步降低水平。但是，经过一两年，根据地区的不同，我们看到能源转型获得了自我强化的动力。这将是相互作用的成本和技术动态的主要结果，使低碳解决方案能够自立。
在未来的几十年里，各种力量将会起作用。根据一个国家的自然资源基础，现有的能源系统结构和现有技术，将有各种政治框架和政策措施来实现气候或其他政策目标和能源系统变革。并非所有政策都会寻求推动变革; 粗略看一下碳定价的历史就足以显示出对立的力量。实际上，我们的预测假设碳定价方案的实施仍然很困难，因此在2050年之前，任何地区的价格通常都可能保持低水平且不超过60美元/吨二氧化碳(以今天的货币计算)。
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