[논문 리뷰] Integrated investment, retrofit and abandonment energy system planning with multi-timescale uncertainty using stabilised adaptive Benders decomposition

Hongyu Zhang, Ignacio E. Grossmann외 4명|Edinburgh Research Explorer (University of Edinburgh)|2023. 03. 17.

Global Energy and Sustainability Research인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 에너지 시스템의 투자, 리모델링, 폐기 계획을 통합하는 다중 시점 확률적 미분기하선형계획모형인 REORIENT 모델을 제안한다. 이 모델은 단기 및 장기 불확실성 하에서 작동하며, 대규모 문제를 효율적으로 해결하기 위해 향상된 안정화된 적응형 벤더스 분해법을 적용한다. 기존 모델 대비 노르웨이 북해 지역의 투자 비용을 24% 감소시키고, 해법 시간을 최대 6.8배 가속화한다.

ABSTRACT

We propose the REORIENT (REnewable resOuRce Investment for the ENergy Transition) model for energy systems planning with the following novelties: (1) integrating capacity expansion, retrofit and abandonment planning, and (2) using multi-horizon stochastic mixed-integer linear programming with multi-timescale uncertainty. We apply the model to the European energy system considering: (a) investment in new hydrogen infrastructures, (b) capacity expansion of the European power system, (c) retrofitting oil and gas infrastructures in the North Sea region for hydrogen production and distribution, and abandoning existing infrastructures, and (d) long-term uncertainty in oil and gas prices and short-term uncertainty in time series parameters. We utilise the structure of multi-horizon stochastic programming and propose a stabilised adaptive Benders decomposition to solve the model efficiently. We first conduct a sensitivity analysis on retrofitting costs of oil and gas infrastructures. We then compare the REORIENT model with a conventional investment planning model regarding costs and investment decisions. Finally, the computational performance of the algorithm is presented. The results show that: (1) when the retrofitting cost is below 20% of the cost of building new ones, retrofitting is economical for most of the existing pipelines, (2) platform clusters keep producing oil due to the massive profit, and the clusters are abandoned in the last investment stage, (3) compared with a traditional investment planning model, the REORIENT model yields 24% lower investment cost in the North Sea region, and (4) the enhanced Benders algorithm is up to 6.8 times faster than the level method stabilised adaptive Benders.

연구 동기 및 목표

• 에너지 시스템에서 용량 확장, 인프라 리모델링, 폐기 조치를 동시에 고려하는 통합 계획 프레임워크를 개발하는 것.
• 에너지 시스템 계획에서 단기 변동성(예: 시계열 에너지 수요 및 발전)과 장기 불확실성(예: 석유 및 천연가스 가격)을 모두 모델링하는 것.
• 에너지 전환 계획에서 발생하는 대규모 확률적 미분기하선형계획문제의 계산 효율성을 향상시키는 것.
• 노르웨이 북해 지역에서 기존 석유·가스 인프라를 수소 사용을 위해 리모델링하는 경제성 타당성을 평가하는 것.
• 기존의 투자 중심 계획 모델과 비교하여 제안된 모델의 성능 및 비용 결과를 평가하는 것.

제안 방법

• 다중 시점 확률적 미분기하선형계획문제(MIP)를 수립하여 다수의 시간 단계에서 투자, 리모델링, 폐기 결정을 표현하는 것.
• 단기 불확실성은 시계열 매개변수(예: 풍력 및 태양광 발전)를 통해 통합하고, 장기 불확실성은 확률적 석유 및 천연가스 가격을 활용하는 것.
• 적응형 오라클과 수준집합 관리 기법을 사용하여 수렴 속도를 향상시키는 안정화된 적응형 벤더스 분해 알고리즘을 적용하는 것.
• 진전 향상 기반 안정화 기법을 사용하며, 동적 수렴 허용 오차와 선형 탐색 전략을 통해 이중 bound 업데이트를 개선하는 것.
• 주 문제는 투자 및 리모델링 결정을 최적화하고, 하위 문제들은 시나리오별 조건 하에서 시스템의 타당성과 최적성을 평가하는 것.
• 시나리오 분해 전략을 구현하며, 컷 플레인(CP) 하위 문제를 통해 최적성 및 타당성 컷을 사용하여 주 문제를 반복적으로 개선하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 리모델링 비용이 신축 비용의 20% 이하일 경우, 노르웨이 북해 지역의 대부분 기존 파이프라인에 대해 리모델링이 신축 시설 대비 경제적으로 유리한가?
• RQ2 폐기 결정을 계획 과정에 통합할 경우, 노르웨이 북해 에너지 시스템의 전체 시스템 비용과 투자 궤적은 어떻게 변화하는가?
• RQ3 장기 가격 불확실성과 단기 운영 변동성을 포함할 경우, 에너지 시스템 투자 계획의 복원력은 어느 정도 향상되는가?
• RQ4 이러한 문제 유형에 대해 향상된 벤더스 분해 알고리즘이 기존의 표준 벤더스 분해 대비 성능과 수렴 속도에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 비용 및 가격 시나리오에 따라 플랫폼 클러스터의 행동 패턴(지속적인 석유 생산 또는 조기 폐기)은 어떤 의미를 갖는가?

주요 결과

• 리모델링 비용이 신축 비용의 20% 이하일 경우, 노르웨이 북해 지역의 대부분 기존 파이프라인에 대해 리모델링이 경제적으로 유리하다.
• 석유 생산 플랫폼 클러스터는 높은 수익성으로 대부분의 계획 기간 동안 운영을 유지하며, 최종 투자 단계에서만 폐기된다.
• REORIENT 모델은 기존의 투자 중심 계획 모델 대비 노르웨이 북해 지역의 총 투자 비용을 24% 감소시켰다.
• 향상된 벤더스 분해 알고리즘은 기준 벤더스 구현 대비 최대 6.8배의 속도 향상을 달성하여 계산 확장성을 크게 향상시켰다.
• 리모델링 및 폐기 결정 통합은 더 비용 효율적이고 운영 유연성이 높은 에너지 전환 경로를 이끌었다.
• 다양한 시나리오 세트에서 안정적인 수렴과 고품질 해답을 보이며, 다중 시간 체계 불확실성 하에서도 뛰어난 성능을 보였다.