HyPTraDe – Global Hydrogen Production, Transport and Demand Modellkette

Wofür wird HyPTraDe verwendet?
Die HyPTraDe Modelllandschaft setzt sich aus einem Wasserstoff-Produktionsmodell (HyP), -Transportmodell (Tra) und einem -Nachfrageregionalisierungsmodell (De) zusammen. Mit Hilfe der Modellkette können Kosten entlang der grünen Wasserstoffwertschöpfungskette bis hin zum Importland bestimmt werden. Dafür werden reine Gestehungskosten, Flächenpotenziale, Transport- und Umwandlungskosten, sowie die Wasserstoffbedarfe der Länder weltweit betrachtet, um einen globalen Wasserstoffmarkt abzubilden. Die flexible Handhabung des Modells ermöglicht die Berechnung von Sensitivitäten, um den Einfluss der Inputparameter auf die Wasserstoffkosten zu bestimmen. Zukünftige techno-ökonomische Parameter oder geänderte Kapitalkosten können ebenso modifiziert werden, wie die Wasserstoffnachfrage.
Welche Fragestellungen können beantwortet werden?
- Wie wirken sich länderspezifische Kapitalkosten auf die Gesamtkosten des Wasserstoffs aus?
- Wie sind die Komponenten des Erzeugungssystems kostenoptimal dimensioniert?
- Welche Menge Wasserstoff steht zu welchen Kosten global zur Verfügung?
- Was kostet die Produktion und der Transport von grünem Wasserstoff aktuell und in zukünftigen Jahren?
- Wie hoch sind Export- und Importströme zwischen Ländern und Kontinenten?
- Zu welchen Kosten können sich Länder bzw. Regionen mit Wasserstoff versorgen?
- Welchen Effekt hat Pooling von Strombezugsoptionen auf NUTS-3 Ebene auf die Gestehungskosten von Wasserstoff?
Modellstruktur
Die HyPTraDe Modellkette dient zur Berechnung globaler Wasserstoffkosten mittels dreier zunächst getrennter Bausteine (Erzeugung, Transport und Nachfrage), die zusammen in ein Marktmodell integriert werden.

Die Modellierung der Wasserstoffproduktion basiert auf Inselsystemen, die in Zellen mit einer räumlichen Auflösung von 50×50 km unterteilt sind, wobei stündliche Kapazitätsfaktoren für die Erzeugung erneuerbarer Energien in jeder Zelle berücksichtigt werden. Zusammen mit techno-ökonomischen Inputparametern der einzelnen Komponenten des Wasserstoffproduktionssystems, kann die jeweilige kostenoptimale Auslegungsgröße des Systems bestimmt werden. Die für das Produktionsmodell hinterlegte Wasserstoffnachfrage je Zelle kann beliebig modifiziert werden, um die Anforderungen der Nachfrageseite zu integrieren und deren Rückwirkungen auf das optimale Produktionssystem zu bewerten.

Weiterhin liegen räumliche Ausschlusskriterien (bspw. restriktive Landnutzung oder Wassermangel) je Zelle vor, die das Flächenpotenzial . Durch die Aggregierung der verfügbaren Flächenpotenziale können Wasserstoffkostenpotenzialkurven für eine beliebige geographische Auflösung erstellt werden.

Zusätzlich lässt sich die räumliche Auflösung des Produktionsmodells für Europa von einer zellbasierten Struktur auf NUTS-3 Regionen ändern. Darauf aufbauend können Analysen zu RFNBO-konformen Systemen durchgeführt werden.
Das Transportmodell simuliert den Transport von grünem Wasserstoff mit verschiedenen Transporttechnologien (Schiff, Pipeline und LKW) und Wasserstoff-Vektoren bzw. -Derivaten (gasförmiger Wasserstoff, flüssiger Wasserstoff, Ammoniak und LOHC). Es ermittelt die kostengünstigste Transportroute und berücksichtigt Umwandlungs-, Konditionierungs-, sowie Be- und Entladevorgänge. Die Ermittlung der kostenoptimalen Transportroute kann die Kombination aus mehreren Transporttechnologien und H2-Vektoren beinhalten. Es liefert Erkenntnisse über die Transportrouten und ermöglicht die Ermittlung von Engpässen und Notwendigkeiten im Zuge des Infrastrukturausbaus.

Die Datengrundlage des Modells zur Regionalisierung der Nachfrage bilden international veröffentlichte Berichte und Prognosen über zukünftige Wasserstoffbedarfe. Um die länderspezifischen Nachfragen zu bestimmen, werden Regionalisierungskriterien wie das Bruttoinlandsprodukt, Bevölkerung, Umweltvorschriften und Projekte für gewichtet und bewertet.
Die drei Hauptelemente der HyPTraDe-Modellkette werden separat berechnet und in das Marktmodell integriert. Dieses simuliert den globalen Wasserstoffhandel und verbindet die Erzeugungspotenziale mit den Nachfragemengen. Dabei werden die Gesamtkosten der globalen Wasserstoffnachfrage (Produktions- und Transportkosten) optimiert, um ein Pareto Optimum über die Summe der Gesamtkosten aller Länder zu ermitteln.
Die Potenziale je Zelle dienen als Grundlage, um den globalen Wasserstoffhandel zu simulieren und Wasserstoffbedarfe von Ländern zu erfüllen.
Das Allokationsoptimierungsproblem berücksichtigt zusätzliche Parameter wie die Limitation von Transportkapazitäten, Eigenversorgung von Ländern und internationale Abkommen. Die Ergebnisse werden als Sankey-Diagramm dargestellt. Des Weiteren können Kostenpotenzialkurven je Land oder Region aufgestellt werden. Mit Hilfe des Marktmodells können Fragen zur Entwicklung nationaler und internationaler Wasserstoffmärkten, einschließlich der Integration von Derivaten, adressiert werden.

Technische Details zur Modellkette
Die Entwicklung der HyPTraDe Modellkette erfolgt durch die Nutzung von Python, PostgreSQL und der FfE-internen Geo-Datenbank FREM.
Die Modelle zur Produktion, zum Transport sowie das Marktmodell werden durch lineare Programmierung (LP) gelöst. Die technische Umsetzung des Produktionsmodells mit stündlicher Auflösung erfolgt in Python mit dem PyPSA-Package (Python for Power system Analysis), das speziell für die Energiesystemmodellierung entwickelt wurde. Hier können verschiedene stündliche aufgelöste erneuerbare Energiequellen zur Stromerzeugung für den Betrieb des Elektrolyseurs berücksichtigt werden. Das Optimierungsproblem wird durch Linopy definiert und mittels des Gurobi Solvers gelöst. Dabei werden alle Komponenten des Inselsystems dimensioniert. Eine konstante, normalisierte Nachfrage von 1kg/h oder eine flexiblere Nachfrage zur Simulation von Produktionsprozessen wie Ammoniak kann berücksichtigt werden.
Das Transportmodell wird mit Hilfe des pgRouting-Algorithmus in PostgreSQL gelöst, um die optimale Strecke, den optimalen H2-Transportvektor und die kostengünstigste Transporttechnologie zwischen Produktions- und Nachfrageclustern zu ermitteln. Die Basis der technischen Implementierung erfolgt ebenfalls auf Zellebene. Die Transportroute je Zelle kann in 8 Richtungen (horizontal, vertikal oder diagonal), ausgehend vom Zentrum, verlaufen.
Das Nachfrageregionalisierungsmodell und das Marktmodell sind technisch in Python implementiert und direkt an die FfE-Geodatenbank angebunden, um Inputparameter abzurufen und Ergebnisse zu speichern. Die Regionalisierung der Nachfrage ermöglicht deren Verteilung auf die nationale Ebene und verwendet die Entropie-Methode, um die Gewichtungen der verschiedenen Regionalisierungsfaktoren zu ermitteln.
Letztendlich wird im Marktmodell ein Allokationsoptimierungsproblem mit Eingangsdaten von das Erzeugungs- und Transportmodell und Nachfrageregionalisierungsmodell definiert. Das Optimierungsproblem wird mittels Gurobi gelöst. Dabei werden ca. 400 Erzeugungscluster und 200 Nachfrageländer für die Versorgung von Wasserstoff und Wasserstoffderivate betrachtet. Weitere Restriktionen zur besseren Abbildung eines zukünftiges Wasserstoffmarkts, wie Transportkapazitäten und Selbstversorgungsbeschränkungen, wurden ebenfalls mittels Python implementiert.
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