Cost dynamics of clean energy technologies


Glenk, Gunther ; Meier, Rebecca ; Reichelstein, Stefan


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/60504
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-605040
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2021
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: ZEW Discussion Papers
Band/Volume: 21-054
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Stiftungsprofessur für ABWL (Reichelstein 2018-)
Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
Sonstige Einrichtungen > Mannheimer Institut für Sustainable Energy Studies (MISES)
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Fachklassifikation: JEL: Mw , M4 , O33 , Q4 , Q5,
Freie Schlagwörter (Englisch): learning-by-doing , renewable energy , energy storage , electrolysis , levelized cost of energy
Abstract: The pace of the global decarbonization process is widely believed to hinge on the rate of cost improvements for clean energy technologies, in particular renewable power and energy storage. This paper adopts the classical learning-by-doing framework of Wright (1936), which predicts that cost will fall as a function of the cumulative volume of past deployments. We first examine the learning curves for solar photovoltaic modules, wind turbines and electrolyzers. These estimates then become the basis for estimating the dynamics of the life-cycle cost of generating the corresponding clean energy, i.e., electricity from solar and wind power as well as hydrogen. Our calculations point to significant and sustained learning curves, which, in some contexts, predict a much more rapid cost decline than suggested by the traditional 80% learning curve. Finally, we argue that the observed learning curves for individual clean energy technologies reinforce each other in advancing the transition to a decarbonized energy economy.




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