LEA, bendradarbiaudama su JAV Nacionaline atsinaujinančios energetikos laboratorija (toliau – NREL) prie JAV Energetikos departamento, rengia Lietuvos energetikos sistemos modeliavimo studiją (Studija LT100), kuri padės atsakyti, kaip Lietuvai iki 2050 m. visiškai pereiti prie atsinaujinančios energetikos išteklių ir visapusiškai apsirūpinti elektros energija iš Lietuvoje pagaminamų elektros šaltinių. 

LEA, bendradarbiaudama su NREL ir Energijos skirstymo operatoriumi (ESO), siekia išsiaiškinti, kokių pokyčių reikia elektros skirstymo sistemoje, siekiant jos dekarbonizacijos. Elektros skirstymo sistemą reikės pertvarkyti ir atnaujinti taip, kad būtų galima elektrifikuoti šildymo ir transporto sektorius bei plačiau naudoti saulės energijos jėgaines ant stogų ir kaupti energiją tokiu būdu, kai kaupimo įrenginiai statomi vartotojo, o ne skirstomojo tinklo, pusėje (angl. behind-the-meter energy storage). Itin svarbu suprasti, kokiose vietose reikės skirstymo sistemos modernizavimo, dėl to būtina perprasti Lietuvos vartotojų tipus. LEA kartu su partneriais NREL siekia: 

– Sukurti klientų tipus, apibendrinančius skirtingus klientus Lietuvoje. Tai bus daroma grupuojant vartotojams priklausančių objektų metaduomenis ir charakteristikas. 

– Šie klientų tipai bus naudojami siekiant apibendrintai suprasti, kokia klientų dalis įsidiegs elektrinį šildymą (t. y. šilumos siurbliai tiems, kurie nėra prisijungę prie centralizuoto šildymo sistemos) ir skirtingą elektrinių transporto priemonių krovimo įrangą (t. y. skirtinga įkrovimo infrastruktūra vienkiemiams ir daugiabučiams). 

– Klientų tipai bus naudojami siekiant sumodeliuoti būsimą įvairių elektrifikavimo, skirstymo, gamybos ir kaupimo technologijų diegimą. Taip pat siekiant suprasti, kaip keisis elektros energijos sistemos apkrova, kur ir kokio tipo tinklo atnaujinimų reikės Lietuvos skirstymo sistemoje. 

– Klientų metaduomenys (pvz., būsto tipas, esamą prietaisų nuosavybė, apkrovos tankis kaime / mieste / priemiestyje ir kiti klientų požymiai) bus naudojami siekiant įvertinti klientų tipų polinkius naudoti įvairias galutinio vartojimo technologijas.