Power-to-Fuel (PtF) 공정은 풍속 및 태양광과 같은 신재생에너지를 연료로 변환시키기에, 중간 에너지 저장장치로써 적용되고 있다. 하지만, 해당 공정 내 신재생에너지의 불확실성, 연료 수요 및 전기 가격의 변동성과 같은 한계점을 내포하고 있다. 본 논문에서는, PtF 공정의 에너지 및 경제성의 효율을 향상시키기고 불확실성하에서의 유연한 공정 운전을 위해, Carnot battery system과 실시간 에너지 scheduling을 적용한 연구를 진행하였다. 이와 같은 thermo-mechanical energy storage systems (EES) 는 PtE 공정 내의 에너지 및 물질 (i.e., 공기 및 ...
Power-to-Fuel (PtF) 공정은 풍속 및 태양광과 같은 신재생에너지를 연료로 변환시키기에, 중간 에너지 저장장치로써 적용되고 있다. 하지만, 해당 공정 내 신재생에너지의 불확실성, 연료 수요 및 전기 가격의 변동성과 같은 한계점을 내포하고 있다. 본 논문에서는, PtF 공정의 에너지 및 경제성의 효율을 향상시키기고 불확실성하에서의 유연한 공정 운전을 위해, Carnot battery system과 실시간 에너지 scheduling을 적용한 연구를 진행하였다. 이와 같은 thermo-mechanical energy storage systems (EES) 는 PtE 공정 내의 에너지 및 물질 (i.e., 공기 및 CO2)를 저장할 수 있기에, 에너지 저장 밀도, 효율, 경제성 및 안전성 측면에서 이점이 있다. 최종적으로, Carnot battery를 PtF 공정과 통합시킴으로써, 연료 및 전기의 생산, 그리드전력과의 유연한 연계를 통해 경제성을 최대화 시킬 수 있다.
PtF 공정의 설계 및 최적화를 위한 사례 연구로써, 암모니아 및 메탄을 탄소중립 연료 및 탄소질 연료로써 각각 고려하였다. Carnot battery 기술로써, 상용화된 액화공기저장장치 및 본 논문에서 제안된 액화 CO2 저장장치 (liquid CO2 energy storage; LCES)를 고려하였다. 제안된 LCES 공정은 상용화된 장치를 통해 설계되었으며, 전력 효율은 53.5% 이다. 중간저장장치와 통합된 전체 공정은 유연한 운전을 통해 가연성 연료의 불필요한 저장 부피를 최소화할 수 있기에 환경적 및 공정 안전 측면에서의 이점을 제공한다. 제안된 공정의 효율성 및 경제성 평가를 위해 상용 규모 단계에서의 공정 모사 및 경제성 평가를 진행하였다. 그 결과, 통합 공정의 에너지효율은 41.5% 이며, 신재생에너지로부터 전환된 메탄은 그리드전력과의 연계를 통해 기존의 생산공정보다 향상된 경제성을 보였다. 통합된 공정을 통한 지속적인 메탄 및 암모니아 생산은 기존에 보고되었던 연구결과에 비해 가장 높은 에너지 효율을 보임을 확인할 수 있었다.
앞서 계발된 PtF 공정 내에서, 그리드 전력망과의 연계를 통해 전력수요량에 따른 유연한 운전이 가능하였으며, 최종적으로 생산단가를 감소시킬 수 있었다. 이를 위해, 본 논문에서는 scheduling 모델이 제시되었으며, 이를 통해 주어진 중간저장 장치 크기에 따른 공정의 실시간 전력 분배, 연료 생산량, 신재생 에너지 및 그리드 전력 사용 비율, 생산단가를 계산할 수 있었다. 추가로, 인공신경망 기반의 최적화를 통해 최소의 생산단가를 가지는 설계인자를 도출할 수 있었다. 최적화 결과, 메탄 및 암모니아의 최적 생산단가는 각각 360.74 €/ton 및 161.6 €/MWh 이며, 연간 에너지소비량 중 신재생에너지의 비율은 각각 77.6% 및 78.77%로 예상된다. 해당 생산단가의 경우, Carnot battery의 효율 증대 및 그리드 전기가격의 변동성을 고려한 연구를 통해 더욱 감소시킬 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서 제안된 PtF 공정의 운전 전략은 가압수소 및 리튬이온배터리를 이용한 기존의 에너지 저장장치와 비교를 진행하였다. 비교연구를 위해, 그리드 전력과의 연계 여부에 따라 총 2가지 시나리오를 기반으로 비교를 진행하였다. 연구 결과, 그리드전력을 이용한 경우, 생산단가를 최대 50% 감소시킬 수 있었으며, 추가로 신재생에너지 이용 비율, 생산 단가 및 에너지효율간의 trade-off을 통해 다양한 시나리오 하에서 최적의 PtF 운전 전략을 도출해낼 수 있었다.
추가로, PtF 공정 운전시 신재생에너지의 불확실성을 고려하기 위해, 데이터 기반의 신뢰성 최적화 연구를 진행하였으며, 이를 통해 불확실성을 고려한 PtE 공정 내 설계 인자, 중간저장장치 크기 및 운전조건에 대한 최적의 수치를 도출해낼 수 있었다. 신재생에너지의 시간에 따른 불확실성을 고려하기 위해, 적대적 생성 신경망 (generative adversarial network; GAN)을 적용하였다. 추가로, 신뢰성 기반의 설계 최적화 방법론과 GAN 모델을 통합함으로써 PtF 내 평균 그리드전력의 평균 이용량에 대한 확률론적인 제약조건을 설계최적화에 고려할 수 있었다. 이를 통해, 최종적으로 불확실성을 고려하였을 때의 제약조건을 만족하는 최적 설계지점을 도출할 수 있었다. 추가로, 불확실성하에서, PtF 공정의 연료 생산단가의 평균 및 분산의 trade-off 관계를 도출해 낼 수 있었으며, 이를 통해 PtF 공정 내 생산규모 및 저장장치 크기에 대한 가이드라인을 제시할 수 있었다.
결론적으로,본 논문을 통해 Carnot battery 기반의 유연하고 효율적인 PtF 공정을 제시하였으며, 신재생에너지의 불확실성을 고려한 최적화를 통해 해당 공정의 경제성을 평가할 수 있었다. 본 논문 내 제시된 방법론 및 결과는 PtF공정의 실용적인 설계를 위한 하나의 해결책을 제시함으로써, 최종적으로 탄소중립사회를 위한 전환에 기여할 수 있다.
Power-to-Fuel (PtF) 공정은 풍속 및 태양광과 같은 신재생에너지를 연료로 변환시키기에, 중간 에너지 저장장치로써 적용되고 있다. 하지만, 해당 공정 내 신재생에너지의 불확실성, 연료 수요 및 전기 가격의 변동성과 같은 한계점을 내포하고 있다. 본 논문에서는, PtF 공정의 에너지 및 경제성의 효율을 향상시키기고 불확실성하에서의 유연한 공정 운전을 위해, Carnot battery system과 실시간 에너지 scheduling을 적용한 연구를 진행하였다. 이와 같은 thermo-mechanical energy storage systems (EES) 는 PtE 공정 내의 에너지 및 물질 (i.e., 공기 및 CO2)를 저장할 수 있기에, 에너지 저장 밀도, 효율, 경제성 및 안전성 측면에서 이점이 있다. 최종적으로, Carnot battery를 PtF 공정과 통합시킴으로써, 연료 및 전기의 생산, 그리드전력과의 유연한 연계를 통해 경제성을 최대화 시킬 수 있다.
PtF 공정의 설계 및 최적화를 위한 사례 연구로써, 암모니아 및 메탄을 탄소중립 연료 및 탄소질 연료로써 각각 고려하였다. Carnot battery 기술로써, 상용화된 액화공기저장장치 및 본 논문에서 제안된 액화 CO2 저장장치 (liquid CO2 energy storage; LCES)를 고려하였다. 제안된 LCES 공정은 상용화된 장치를 통해 설계되었으며, 전력 효율은 53.5% 이다. 중간저장장치와 통합된 전체 공정은 유연한 운전을 통해 가연성 연료의 불필요한 저장 부피를 최소화할 수 있기에 환경적 및 공정 안전 측면에서의 이점을 제공한다. 제안된 공정의 효율성 및 경제성 평가를 위해 상용 규모 단계에서의 공정 모사 및 경제성 평가를 진행하였다. 그 결과, 통합 공정의 에너지효율은 41.5% 이며, 신재생에너지로부터 전환된 메탄은 그리드전력과의 연계를 통해 기존의 생산공정보다 향상된 경제성을 보였다. 통합된 공정을 통한 지속적인 메탄 및 암모니아 생산은 기존에 보고되었던 연구결과에 비해 가장 높은 에너지 효율을 보임을 확인할 수 있었다.
앞서 계발된 PtF 공정 내에서, 그리드 전력망과의 연계를 통해 전력수요량에 따른 유연한 운전이 가능하였으며, 최종적으로 생산단가를 감소시킬 수 있었다. 이를 위해, 본 논문에서는 scheduling 모델이 제시되었으며, 이를 통해 주어진 중간저장 장치 크기에 따른 공정의 실시간 전력 분배, 연료 생산량, 신재생 에너지 및 그리드 전력 사용 비율, 생산단가를 계산할 수 있었다. 추가로, 인공신경망 기반의 최적화를 통해 최소의 생산단가를 가지는 설계인자를 도출할 수 있었다. 최적화 결과, 메탄 및 암모니아의 최적 생산단가는 각각 360.74 €/ton 및 161.6 €/MWh 이며, 연간 에너지소비량 중 신재생에너지의 비율은 각각 77.6% 및 78.77%로 예상된다. 해당 생산단가의 경우, Carnot battery의 효율 증대 및 그리드 전기가격의 변동성을 고려한 연구를 통해 더욱 감소시킬 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서 제안된 PtF 공정의 운전 전략은 가압수소 및 리튬이온배터리를 이용한 기존의 에너지 저장장치와 비교를 진행하였다. 비교연구를 위해, 그리드 전력과의 연계 여부에 따라 총 2가지 시나리오를 기반으로 비교를 진행하였다. 연구 결과, 그리드전력을 이용한 경우, 생산단가를 최대 50% 감소시킬 수 있었으며, 추가로 신재생에너지 이용 비율, 생산 단가 및 에너지효율간의 trade-off을 통해 다양한 시나리오 하에서 최적의 PtF 운전 전략을 도출해낼 수 있었다.
추가로, PtF 공정 운전시 신재생에너지의 불확실성을 고려하기 위해, 데이터 기반의 신뢰성 최적화 연구를 진행하였으며, 이를 통해 불확실성을 고려한 PtE 공정 내 설계 인자, 중간저장장치 크기 및 운전조건에 대한 최적의 수치를 도출해낼 수 있었다. 신재생에너지의 시간에 따른 불확실성을 고려하기 위해, 적대적 생성 신경망 (generative adversarial network; GAN)을 적용하였다. 추가로, 신뢰성 기반의 설계 최적화 방법론과 GAN 모델을 통합함으로써 PtF 내 평균 그리드전력의 평균 이용량에 대한 확률론적인 제약조건을 설계최적화에 고려할 수 있었다. 이를 통해, 최종적으로 불확실성을 고려하였을 때의 제약조건을 만족하는 최적 설계지점을 도출할 수 있었다. 추가로, 불확실성하에서, PtF 공정의 연료 생산단가의 평균 및 분산의 trade-off 관계를 도출해 낼 수 있었으며, 이를 통해 PtF 공정 내 생산규모 및 저장장치 크기에 대한 가이드라인을 제시할 수 있었다.
결론적으로,본 논문을 통해 Carnot battery 기반의 유연하고 효율적인 PtF 공정을 제시하였으며, 신재생에너지의 불확실성을 고려한 최적화를 통해 해당 공정의 경제성을 평가할 수 있었다. 본 논문 내 제시된 방법론 및 결과는 PtF공정의 실용적인 설계를 위한 하나의 해결책을 제시함으로써, 최종적으로 탄소중립사회를 위한 전환에 기여할 수 있다.
Power-to-fuel (PtF) processes that utilize renewable energy sources such as wind and solar power face limitations in handling uncertainties caused by intermittent power supply and fluctuating fuel demand and electricity prices. To improve the energy and cost efficiency of PtF processes, this thesis ...
Power-to-fuel (PtF) processes that utilize renewable energy sources such as wind and solar power face limitations in handling uncertainties caused by intermittent power supply and fluctuating fuel demand and electricity prices. To improve the energy and cost efficiency of PtF processes, this thesis develops a flexible and efficient concept that incorporates real-time scheduling and the use of Carnot battery systems as energy and material regulators. These thermo-mechanical energy storage systems can store both energy and raw material (i.e., air and CO2) in PtF processes, offering advantages such as acceptable energy storage efficiency and density, low cost, and safe operation. The integration of the Carnot battery system with PtF processes allows for the co-production of fuel and electricity, supporting peak shaving of the power grid and maximizing profitability.
In the design and optimization of PtF processes, green ammonia and methane are used as case studies for the production of carbon-free fuel and carbonaceous fuel, respectively. Commercialized liquid air energy storage and developing liquid CO2 energy storage (LCES) systems, which are common types of Carnot batteries, are utilized in these processes. A new LCES system is designed using commercially available equipment, with an electrical round-trip efficiency of 53.5%. The integration of this system allows for flexible operation and eliminates the need for large volumes of flammable gas to be stored, providing both environmental and safety benefits. A system-level process modeling and techno-economic analysis are carried out on the developed LCES and methane production process. The overall process results in an energy efficiency of 41.5%, and that the methane produced from renewables will be cost-competitive with conventional routes in the future with the assistance of a flexible operational strategy supported by the power grid and a projected low cost of solid oxide electrolyzer. The continuous production of methane and ammonia results in the highest energy efficiencies compared to values reported in the literature.
In the developed PtF concept, flexible operation is achieved through the use of dispatchable grid electricity and output peak electricity for power load shifting, allowing for cost reduction through electricity arbitrage. A process scheduling model is formulated to understand the impacts of storage sizing and power allocation on the performance of methane and ammonia production processes in terms of renewable penetration, the ratio of energy to the grid, and the production costs. An artificial neural network-based surrogate optimization is carried out to determine the cost-optimal design. Analysis at the Kramer Junction location shows that the production costs of methane and ammonia are 360.74 €/ton and 161.6 €/MWh, based on renewable penetrations of 77.6% and 78.7%, respectively. These costs can be further reduced by improving the performance of the Carnot batteries and considering electricity arbitrage in areas with high electricity prices. While a fully renewable operation may not be favorable, the production costs of methane and ammonia can be lowered to their current market prices in ideal scenarios.
The developed flexible operation strategy is compared with other possible strategies using compressed hydrogen or lithium-ion batteries as energy buffers to demonstrate its advantages. The performance of the process is evaluated based on islanded and grid-assisted operations with different energy buffers. The use of a Carnot battery and a bi-directional connection between the process and the grid offer the greatest potential for cost reduction of the PtF process with a considerably high penetration of renewables. As a result, the production cost can be reduced by half compared to islanded operation. The trade-offs of the performance indicators such as renewable penetration, cost, and energy efficiency are discussed to suggest the best operation strategies under various scenarios.
To address the uncertainty of renewables, a data-driven reliability-based optimization approach is further developed for the design, storage sizing, and decision making of PtF processes considering renewable uncertainty. A generative adversarial network-based data-driven approach is adopted to model the uncertainty of time series renewable profile. Then the reliability-based optimization approach measures uncertainties as probabilities of failure and considers the constraint of grid energy penetration to ensure the sustainability of PtF processes when connected to the grid. The trade-off between variations and means of the optimization results is revealed and discussed to offer insights into decision-making for capacity and storage sizing, using case data from Jeju Island, South Korea.
In conclusion, this thesis develops a flexible and efficient concept for producing green fuels using Carnot batteries and systematically evaluates its techno-economic performance using optimization techniques in the face of renewable power fluctuations and uncertainty. The results and findings of this thesis contribute to the PtF field by significantly advancing the design and viability of green fuel production, thereby better supporting the transition to a carbon-neutral society through the use of these environmentally friendly fuels.
Power-to-fuel (PtF) processes that utilize renewable energy sources such as wind and solar power face limitations in handling uncertainties caused by intermittent power supply and fluctuating fuel demand and electricity prices. To improve the energy and cost efficiency of PtF processes, this thesis develops a flexible and efficient concept that incorporates real-time scheduling and the use of Carnot battery systems as energy and material regulators. These thermo-mechanical energy storage systems can store both energy and raw material (i.e., air and CO2) in PtF processes, offering advantages such as acceptable energy storage efficiency and density, low cost, and safe operation. The integration of the Carnot battery system with PtF processes allows for the co-production of fuel and electricity, supporting peak shaving of the power grid and maximizing profitability.
In the design and optimization of PtF processes, green ammonia and methane are used as case studies for the production of carbon-free fuel and carbonaceous fuel, respectively. Commercialized liquid air energy storage and developing liquid CO2 energy storage (LCES) systems, which are common types of Carnot batteries, are utilized in these processes. A new LCES system is designed using commercially available equipment, with an electrical round-trip efficiency of 53.5%. The integration of this system allows for flexible operation and eliminates the need for large volumes of flammable gas to be stored, providing both environmental and safety benefits. A system-level process modeling and techno-economic analysis are carried out on the developed LCES and methane production process. The overall process results in an energy efficiency of 41.5%, and that the methane produced from renewables will be cost-competitive with conventional routes in the future with the assistance of a flexible operational strategy supported by the power grid and a projected low cost of solid oxide electrolyzer. The continuous production of methane and ammonia results in the highest energy efficiencies compared to values reported in the literature.
In the developed PtF concept, flexible operation is achieved through the use of dispatchable grid electricity and output peak electricity for power load shifting, allowing for cost reduction through electricity arbitrage. A process scheduling model is formulated to understand the impacts of storage sizing and power allocation on the performance of methane and ammonia production processes in terms of renewable penetration, the ratio of energy to the grid, and the production costs. An artificial neural network-based surrogate optimization is carried out to determine the cost-optimal design. Analysis at the Kramer Junction location shows that the production costs of methane and ammonia are 360.74 €/ton and 161.6 €/MWh, based on renewable penetrations of 77.6% and 78.7%, respectively. These costs can be further reduced by improving the performance of the Carnot batteries and considering electricity arbitrage in areas with high electricity prices. While a fully renewable operation may not be favorable, the production costs of methane and ammonia can be lowered to their current market prices in ideal scenarios.
The developed flexible operation strategy is compared with other possible strategies using compressed hydrogen or lithium-ion batteries as energy buffers to demonstrate its advantages. The performance of the process is evaluated based on islanded and grid-assisted operations with different energy buffers. The use of a Carnot battery and a bi-directional connection between the process and the grid offer the greatest potential for cost reduction of the PtF process with a considerably high penetration of renewables. As a result, the production cost can be reduced by half compared to islanded operation. The trade-offs of the performance indicators such as renewable penetration, cost, and energy efficiency are discussed to suggest the best operation strategies under various scenarios.
To address the uncertainty of renewables, a data-driven reliability-based optimization approach is further developed for the design, storage sizing, and decision making of PtF processes considering renewable uncertainty. A generative adversarial network-based data-driven approach is adopted to model the uncertainty of time series renewable profile. Then the reliability-based optimization approach measures uncertainties as probabilities of failure and considers the constraint of grid energy penetration to ensure the sustainability of PtF processes when connected to the grid. The trade-off between variations and means of the optimization results is revealed and discussed to offer insights into decision-making for capacity and storage sizing, using case data from Jeju Island, South Korea.
In conclusion, this thesis develops a flexible and efficient concept for producing green fuels using Carnot batteries and systematically evaluates its techno-economic performance using optimization techniques in the face of renewable power fluctuations and uncertainty. The results and findings of this thesis contribute to the PtF field by significantly advancing the design and viability of green fuel production, thereby better supporting the transition to a carbon-neutral society through the use of these environmentally friendly fuels.
주제어
#Power to Fuel
#Process Design Techno-economic Performance
#Flexible Operation
#Surrogate Optimization
#Renewable Uncertainty 공정 설계 공정 기술 및 경제성 분석 불확실성 기반 공정 운전 대체모델 최적화 신재생 에너지 불확실성
학위논문 정보
저자
Meng Qi
학위수여기관
Graduate School, Yonsei University
학위구분
국내박사
학과
Department of Chemical & Biomolecular Engineering
지도교수
Il Moon
발행연도
2023
총페이지
xvii, 246장
키워드
Power to Fuel,
Process Design Techno-economic Performance,
Flexible Operation,
Surrogate Optimization,
Renewable Uncertainty 공정 설계 공정 기술 및 경제성 분석 불확실성 기반 공정 운전 대체모델 최적화 신재생 에너지 불확실성
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