Financial Modelling Platform to Promote the Adoption of Clean Cooking Technologies

Abstract

CC-WBT (Clean Cooking Web-Based Tool) es una plataforma de modelado financiero de código abierto para la planificación de transiciones de cocina limpia a escala nacional, desarrollada en Python en el IIT Comillas en colaboración con SEforALL. Nace para cubrir una brecha concreta: más de dos mil millones de personas siguen cocinando con biomasa sólida, y aunque existen herramientas tecno-económicas para planificar la transición, no existía ninguna herramienta integrada capaz de traducir esos análisis en estados financieros completos, auditables y reproducibles. La plataforma combina un backend en FastAPI con un frontend en Streamlit. Su núcleo es el ExcelFormulaProcessor, un motor declarativo que lee cada fórmula financiera de un fichero de configuración (formulas_map.json) y la expande automáticamente sobre el espacio de países, modelos y mercados de combustible activos, sin replicación manual. Los tres estados financieros (cuenta de resultados, balance y flujo de caja) se calculan como un sistema encadenado que cuadra en cada periodo. La dependencia circular entre el Coste Anual de Servicio, los Subsidios a Largo Plazo y los impuestos se resuelve mediante un solver iterativo de Gauss-Seidel. La plataforma se validó con el caso de estudio de Ruanda, comparando sus salidas con el modelo de referencia del Plan Nacional Integrado de Cocina Limpia (NICCP) desarrollado por el equipo IIT-SEforALL, variable a variable y año a año, sobre tres escenarios en un horizonte 2023-2034. El balance cuadra en todos los periodos con discrepancias del orden de 10⁻¹⁰ M$, y el solver converge en dos o tres iteraciones con residuos de orden 10⁻¹³. La plataforma está disponible públicamente en github.com/SEforALL-IEAP/CC-WBT y ha sido puesta a disposición de SEforALL para su uso en la planificación financiera de transiciones de cocina limpia en múltiples países.

CC-WBT (Clean Cooking Web-Based Tool) is an open-source financial modelling platform for clean cooking transition planning at country scale, developed in Python at IIT Comillas in collaboration with SEforALL. It was built to fill a concrete gap: more than two billion people still cook over solid-fuel stoves, and while techno-economic tools exist to plan the transition, no integrated platform was available to translate those analyses into complete, auditable and reproducible financial statements. The platform combines a FastAPI backend with a Streamlit frontend. Its core is the ExcelFormulaProcessor, a declarative engine that reads every financial formula from a configuration file (formulas_map.json) and expands it automatically across the full space of active countries, models and fuel markets, without manual replication. The three financial statements (income statement, balance sheet and cash flow) are computed as a chained system that balances at every period. The circular dependency between the Annual Cost of Service, Long-Term Subsidies and taxes is resolved by a Gauss-Seidel iterative solver. The platform was validated against the Rwanda case study, comparing its outputs with the NICCP reference model developed by the IIT-SEforALL team, variable by variable and year by year, across three scenarios over a 2023-2034 horizon. The balance sheet closes at every period with discrepancies of order 10⁻¹⁰ M$, and the solver converges in two to three iterations with residuals of order 10⁻¹³. The platform is publicly available at github.com/SEforALL-IEAP/CC-WBT and has been made available to SEforALL for use in clean cooking financial planning across multiple countries.