[논문 리뷰] Hedging Hydrogen: Planning and Contracting Under Uncertainty for a Green Hydrogen Producer

Owen Palmer, Hugo Radet외 3명|arXiv (Cornell University)|2024. 07. 31.

Energy, Environment, and Transportation Policies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 전기 구매 협약(PPA)과 전력 선물 등을 활용하여 불확실성 하에서 전기 분해법으로 생산하는 녹색 수소 생산자에 대해 설비 규모와 에너지 헤징 전략을 동시에 최적화하는 이단계 확률적 최적화 모델을 제안한다. 이는 수요가 불확실할 경우 확률적 방법이 필수적임을 보여주며, 단순한 경우에서는 규칙 기반 헤징으로도 충분함을 시사한다. 또한 RFNBO 보조금이 지리적·기술적으로 다양한 PPA 포트폴리오 수요를 이끌어내어 규제 요건을 충족시키는 데 기여한다.

ABSTRACT

Green hydrogen production by water electrolysis using renewable electricity is considered essential for decarbonisation of certain sectors of the global economy, however development of the industry is lagging behind expectations due to the perceived financial risk for individual projects. This risk stems from a number of uncertainties, including future hydrogen demand, variable renewable energy sources, and volatile energy market prices. The interaction of these uncertainties is complex, yet the analysis of hydrogen projects is often carried out using simplified modelling that often omits uncertainty and/or energy hedging practices which are typical for intensive power consumers. In this study, we define a set of planning methods (planning policies) in order to compare the effectiveness of different modelling approaches. We propose a 2-stage market-focused stochastic program to represent a hydrogen producer supplying an industrial customer through a hydrogen offtake contract (a Hydrogen Purchase Agreement, or HPA). The model can be used to obtain equipment sizing decisions, as well as energy hedging decisions using Power Purchase Agreements (PPA's) and power futures. We find that for some HPA contract types, failure to use stochastic modelling can lead to planning decisions that result in 30% higher production costs during scenario stress-testing for the same project. This could lead to some projects being discarded by developers, incorrectly deemed to be unviable due to cost projections being too high. The results also show the importance of HPA contract volumetric obligations in limiting demand uncertainty.

연구 동기 및 목표

• 전기 가격, 재생 에너지 발전량, 변동 수요 등에 기인한 녹색 수소 프로젝트의 재무 리스크를 해결한다.
• 자산 규모 설정과 에너지 헤징을 별도의 결정으로 다루는 한계를 극복하기 위해 이 둘을 하나의 모델에서 동시에 최적화한다.
• 다양한 불확실성 환경에서 결정론적 대비 확률적 계획 방법의 효과성을 평가한다.
• 유럽의 RFNBO 분류 기준과 관련 보조금이 최적의 PPA 포트폴리오 설계 및 수소 생산 비용에 미치는 영향을 평가한다.
• 가격 및 수요 리스크 하에서 은행성 수소 구매 협약(HPA)을 체결하기 위한 의사결정 지원 프레임워크를 제시한다.

제안 방법

• 장기적 수요자 공급을 고려한 녹색 수소 생산자 모델링을 위한 2단계 시장 중심의 확률적 프로그램을 개발한다.
• 핵심 결정 변수로 전기분해기 용량, 수소 저장 용량, PPA 규모, 전력 선물 포지션을 포함한다.
• 일일 시장 가격 변동성도 고려하면서 기대 수소의 단위비용(LCOH)을 최소화하는 위험 회피적 확률적 최적화를 적용한다.
• 재생 에너지 발전량(바람 및 태양광), 일일 전기 시장 가격, 수소 수요의 세 가지 핵심 요인에 대한 불확실성을 모델링한다.
• 시간적 상관관계와 불확실성 실현을 표현하기 위해 몬테카를로 샘플링을 활용한 시나리오 기반 분해 기법을 적용한다.
• 결과를 결정론적 규칙 기반 헤징 히우리스틱과 비교하고, 다양한 규제 환경(예: RFNBO 준수 수준)에서 성능을 벤치마킹한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 헤징(PPA 및 선물 포함)과 최적 설비 규모 설정의 통합이 불확실성 하에서 수소의 단위비용(LCOH)에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 수소 프로젝트 기획에서 확률적 최적화 방법이 결정론적 규칙 기반 헤징 전략을 능가하는 조건은 무엇인가?
• RQ3 수요 불확실성은 탄력적인 자산이 요구되는 정도와 그에 따른 수소 판매 가격에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 RFNBO 자격 기준(재생 에너지 생산과 수소 생산 간 시간별 상관관계 요구)이 PPA 포트폴리오 설계 및 다각화에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 녹색 수소 보조금은 기술적·지리적으로 다양한 PPA 포트폴리오 투자에 얼마나 큰 자극을 주는가?

주요 결과

• 수요 불확실성이 없는 경우 단순한 규칙 기반 헤징(예: PPA를 통한 전면 헤징)으로도 거의 최적의 결과를 달성할 수 있으나, 수요 불확실성이 존재할 경우 확률적 모델이 필수적이다.
• 수요 불확실성이 존재할 경우 확률적 최적화는 설비 규모를 증가시켜 특히 수소 저장 용량을 늘리며, 평균 LCOH는 컨텍스트 A에서 6.54 €/kg, 컨텍스트 C에서 4.67 €/kg로 증가하고, 최악의 경우 LCOH는 7.17 €/kg에 이를 수 있다.
• 모델은 RFNBO 준수(100% 재생 에너지 상관관계)가 다양한 PPA 포트폴리오의 필요성을 증가시킴을 보여주며, 특히 컨텍스트 C와 같이 100% 생산이 RFNBO 준수를 요구하는 고수준 RFNBO 환경에서 두드러진다.
• 컨텍스트 B에서는 생산의 81%가 RFNBO 준수를 요구하나, 모델은 규제 및 비용 목표 달성을 위해 다각화된 PPA 포트폴리오를 강력히 선호함을 시사한다.
• RFNBO 보조금이 없을 경우 컨텍스트 A에서는 생산의 40%만 RFNBO 준수를 달성할 수 있어, 현재의 시장 조건만으로는 높은 RFNBO 침투율을 이끌어내기에는 부족하다는 것을 시사한다.
• 결과적으로 녹색 수소 보조금이 RFNBO 기준을 충족시키고 비용 변동성을 줄이기 위해 기술적·지리적으로 다양한 PPA 포트폴리오 수요를 자극할 가능성이 높다.