Structure selection processes for managing methodological uncertainties in System Dynamics models

Abstract

Las transiciones energéticas son inherentemente complejas, inciertas, dependientes del contexto y políticamente controvertidas. Por esta razón, la planificación energética requiere de modelos de simulación, como los de Dinámica de Sistemas, para abordar las compensaciones entre múltiples objetivos, a menudo contradictorios, y para explorar escenarios a largo plazo. Sin embargo, el proceso de modelado de sistemas complejos en sí mismo implica decisiones estructurales intrincadas y no triviales —incertidumbres metodológicas—, como qué variables incluir, cómo representar la dinámica de sistemas y dónde trazar los límites del sistema. Estas decisiones configuran fundamentalmente los resultados del modelo y las narrativas que respaldan. A pesar de su importancia, la gestión de la incertidumbre metodológica sigue siendo un desafío persistente en el modelado de la dinámica de sistemas. Esta área está poco explorada, lo que resalta la necesidad de enfoques de modelado más integrales, transparentes y computacionalmente robustos que hagan explícitos sus supuestos estructurales y estén abiertos a examinación. En este sentido, esta investigación busca mejorar la confiabilidad de los modelos de dinámica de sistemas mediante la evaluación sistemática de las opciones metodológicas a través de un enfoque de estudio de caso presentado en cuatro estudios. El primero explora las vías para lograr una matriz eléctrica 100% renovable en Colombia para 2050. El segundo evalúa las políticas —reducción gradual del carbón, eliminación gradual e impuestos al carbono— para permitir una salida del carbón para 2035. El tercero presenta un análisis estructural de la literatura, demostrando que factores inciertos y cualitativos, como las variables sociales y ambientales, suelen pasarse por alto en los modelos energéticos. Resaltando la importancia de la comprensión de la incertidumbre al promover perspectivas más diversas sobre los modelos de dinámica de sistemas y una modelización más explícita en contextos inciertos. El cuarto examina cómo las variaciones en los supuestos metodológicos, particularmente relacionados con las funciones de inversión, afectan los resultados del modelado de la expansión del sector eléctrico. Juntos, estos estudios formalizan la exploración de la incertidumbre metodológica, introducen herramientas para comparar estructuras de modelos alternativos y promueven prácticas de modelado más reflexivas. Este enfoque tiene como objetivo mejorar la trazabilidad de los modelos, fortalecer la comunicación entre modeladores y tomadores de decisiones e informar el diseño de políticas energéticas adaptativas. Si bien se centran en Colombia, las contribuciones metodológicas son ampliamente aplicables a los estudios de simulación que abordan transiciones sociotécnicas en entornos inciertos. (Texto tomado de la fuente)

Energy transitions are inherently complex, uncertain, context-specific, and politically contested. Consequently, energy planning increasingly relies on modeling, among them different simulation techniques such as System Dynamics, the modelling process allows for navigating trade-offs among multiple, often conflicting, objectives and exploring long-term scenarios. However, the modeling process itself involves intricate and non-trivial structural decisions—methodological uncertainties—such as which variables to include, how to represent system dynamics, and where to draw system boundaries. These choices fundamentally shape model outcomes and the narratives they support. Despite its significance, managing methodological uncertainty remains a persistent challenge in system dynamics modeling. This area is underexplored, highlighting the need for more comprehensive, transparent, and computationally robust modeling approaches that make their structural assumptions explicit and open to examination. For this purpose, this research aims to enhance the reliability of system dynamics models by systematically evaluating methodological choices through a case study approach presented in four studies. The first explores pathways to achieving a 100% renewable electricity mix in Colombia by 2050. The second assesses policy strategies—coal phase-down, phase-out, and carbon taxation—to enable a coal exit by 2035. The third section presents a structural analysis of the literature, demonstrating that uncertain and qualitative factors, such as social and environmental variables, are often overlooked in energy models. It enhances understanding of uncertainty by encouraging more diverse perspectives on system dynamics models and more inclusive modeling in uncertain contexts. The fourth examines in depth how variations in methodological assumptions, particularly related to investment functions, affect the outcomes of electricity expansion modeling. Together, these studies formalize the exploration of structural uncertainty, introduce tools for comparing alternative model structures, and promote more reflective modeling practices. This approach aims to improve model traceability, strengthen communication between modelers and decision-makers, and inform the design of adaptive energy policies. While focused on Colombia, the methodological contributions are widely applicable to simulation studies addressing socio-technical transitions in uncertain environments.