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통합 에너지 시스템 분석
# 서론
통합 에너지 시스템 분석 TSC는 특정 탈탄소화 목표를 달성하는 데 필요한 LCRI 연구 우선 순위 설정을 안내하는 데 도움이 될 것입니다. LCRI 팀은 저탄소 기술 비용 및 성능 데이터를 추가 입력으로 포함하는 향상된 모델을 사용하여 에너지 사용, 경제, 환경 및 소비자에 대한 저탄소 옵션의 영향을 평가합니다. 2050년까지 경제 전반에 걸친 온실 가스 배출량 제로에 중점을 두고 LCRI 스폰서 및 고문의 의견을 바탕으로 여러 시나리오와 민감도를 연구할 것입니다.
분석 결과는 저탄소 기술 및 방법의 절충점과 영향에 대한 통찰력을 제공할 것으로 기대됩니다. LCRI 이해 관계자는 전체 통합 에너지 시스템의 맥락에서 저탄소 솔루션의 핵심 가치 영역을 식별할 수 있습니다.
LCRI를 위한 통합 에너지 시스템 분석 접근 방식에는 다음이 포함됩니다.
저탄소 기술에 대한 세부 비용 및 성능 데이터 구축
AEC 생산, 배송 및 최종 사용을 포함하도록 EPRI의 US-REGEN 에너지 경제 모델 향상
상세 데이터 및 향상된 모델을 사용하여 경제 전반에 걸친 심층 탄소 감소 시나리오 분석 수행.
# 자세한 비용 및 성능 데이터
많은 새로운 기술과 방법이 미래의 저탄소 경제에서 잠재적인 후보이기 때문에 자세한 비용 및 성능 데이터가 필요합니다. LCRI는 다음을 포함하여 핵심 기술에 대한 표준화된 세부 비용 및 성능 데이터의 개발을 조정, 수집 및 촉진하고자 합니다.
수소, 암모니아 및 합성 연료 생산
바이오 에너지 공급 원료/연료 생산을 위한 투입물
기존 가스 네트워크와의 상호 작용을 포함한 배송 인프라
AEC의 최종 사용 응용 분야
DAC를 포함한 CO2 제거 시스템.
평가에는 기술 성능 매개변수, 비용(자본, 운영 및 유지 관리, 평준화 비용 분석 포함), 기술 설명 및 가정을 포함할 것으로 예상됩니다. 초기 데이터가 설정되면 저장 및 배송 비용을 포함하여 각 기술에 대해 2050년까지의 비용 예측이 제공됩니다.
비용 및 성능 데이터는 에너지 경제 모델의 입력으로 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 비용 및 성능 데이터가 개선됨에 따라 모델링 작업에 대한 추가 반복 및 수정된 입력이 예상됩니다. LCRI 비용 및 성능 활동에 대한 자세한 내용은 아래 기술 비용 및 성능 모델링 섹션에서 제공됩니다.
# 향상된 에너지 경제 모델: US-REGEN
EPRI는 US-REGEN(미국 지역 경제, 온실 가스 및 에너지 모델) 모델이라는 미국의 에너지 경제 모델을 유지합니다. 2011년에 처음 개발된 이 모델은 상세한 전기 부문 모델과 부문 및 활동별로 세분화된 에너지 최종 사용 모델을 결합합니다. 따라서 US-REGEN은 천연 가스를 포함한 전기 및 비전기 부문 모두에서 광범위한 환경 및 에너지 정책을 모델링할 수 있습니다. US-REGEN에 대한 자세한 내용은 https://esca.epri.com/models.html (opens new window)에서 확인할 수 있습니다.
LCRI에 따라 단일 종합 분석 프레임워크 내에서 AEC와 기술의 상호 작용을 시뮬레이션하는 새로운 기능으로 해당 모델이 향상되고 있습니다. 이러한 새로운 기능에는 다음이 포함됩니다.
수소 생산, 저장 및 암모니아와 같은 최종 사용 연료로의 전환 추가
바이오 에너지 공급 원료 공급, 전환 및 잠재력 추가
천연 가스 파이프라인을 포함한 연료 전달 네트워크의 향상된 표현
연료 전지, 첨단 산업 공정, 탄소 포집 활용 및 저장과 같은 저탄소 옵션을 포함하는 최종 사용 기술의 확장
지상 및 기술적 CO2 제거 시스템 추가(예: DAC).
US-REGEN 모델의 적용이 미국 에너지 시스템에 초점을 맞추는 동안, 저탄소 자원 및 기술의 가치와 탈탄소화 목표에 대한 적용 가능성에 대해 얻은 통찰력은 다른 국가에 유용할 것입니다.
# 시나리오 분석
상세한 비용 및 성능 데이터를 사용하고 향상된 에너지 경제 모델을 사용하여 LCRI는 경제 전반의 탈탄소화에 대한 기술적으로 건전하고 비용 효율적인 방법을 식별하기 위해 시나리오 분석을 수행할 것입니다. 이는 또한 LCRI를 위한 연구 우선순위를 알리고 안내하는 데 도움이 될 것입니다. 2021년 7월로 계획된 첫 번째 릴리스에서는 미국에 대한 국가 수준의 저탄소 시나리오 분석을 제공합니다.
# 모델링 고려 사항 및 가정
시나리오 개발은 정책 목표와 기술 가용성/비용을 모두 고려합니다. 정책 목표는 2050년까지 경제 전반에 걸친 순 배출 제로 CO2 배출량에 주요 초점을 맞추는 동시에 에너지 관련 CH4 배출량도 고려합니다. 기술 고려 사항은 특정 목표를 달성하기 위한 방법에 다양한 영향을 미칩니다. 시나리오 분석은 총체적인 에너지-경제적 관점에서 기술 환경에 대해 LCRI 연구원과 이해 관계자에게 알리기 위해 고안되었습니다.
특정 가정은 모델의 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, CCS 기술을 사용할 수 없는 시나리오는 더 비싼 다른 저탄소 기술의 배포로 이어질 수 있습니다. 모델링 접근 방식은 균형 상황에서 기술과 방법 간의 상충 관계 및 상호 작용을 설명하여 다양한 기술이 최소 비용의 경제 전반의 탈탄소화 전략에 기여할 수 있는 방법과 조건을 보여주기 위해 설계되었습니다.
# 고려한 시나리오
LCRI의 주요 시나리오는 2050년까지 경제 전반의 탄소 배출량을 0으로 만드는 것이지만 추가 시나리오가 고려되고 있습니다. 첫 번째 분석에서는 고려 중인 기술 간의 주요 균형 및 상호 작용을 논의하기 위한 프레임워크를 제공하기 위해 선택된 비교적 작은 시나리오 세트에 초점을 맞춥니다. 후속 LCRI 분석에는 특정 기술에 대한 보다 상세한 민감도 사례가 포함될 수 있습니다. 초기 시나리오는 아래에 설명되어 있습니다.
참조 시나리오
- 성장, 수요 및 주요 연료 가격에 대해 미국 에너지 정보국 연례 에너지 전망 2020 사례를 사용
- 기존 정부 정책 및 목표는 일정하게 유지
- 고급 기술을 포함하지 않음
2050년까지 순 배출 제로 시나리오
- 참조 시나리오 기반
- 미국 경제 전반에 걸친 순 배출 제로 온실가스 배출 목표 추가
- 목표 달성에 필요한 기술 및 방법 추가
2035년까지 전기 부문 순 배출 제로 시나리오
- 2050년까지 순 배출 제로 시나리오 기반
- 미국의 GHG 배출량 순 배출 제로 목표를 전기 부문에 추가
기술 민감도 시나리오
- 2050년까지 순 배출 제로 시나리오 기반(전기 부문 특정 목표 제외)
- 핵심 기술(예: CCS 또는 전기분해)에 대해 시간 경과에 따른 비용, 성능 및 가용성 가정에 대한 불확실한 입력을 가정합니다. 여러 관심 기술에 대한 시나리오를 구성할 수 있습니다.
# 기술 비용 및 성능 모델링
# 서론
EPRI와 GTI는 전기 및 에너지 시스템 가치 사슬 전반에 걸쳐 기술 경제 분석을 수행한 오랜 역사를 가지고 있습니다. 이러한 분석 결과는 이해관계자 및 의사결정자에게 정보를 제공하는 동시에 에너지 시스템 모델링 도구에 대한 필수 입력물 역할을 함으로써 전기 부문 및 전체 경제에 대한 정책 대안의 비용과 성능에 대한 근본적인 통찰력을 제공합니다. 이 노력에 따라 조사되고 있는 기술은 그림 26에서 볼 수 있듯이 광범위합니다.
이러한 노력의 일환으로 LCRI는 저탄소 에너지 운반체의 생산, 운송, 저장 및 배송을 포함하는 통합 비용 및 성능 평가를 개발할 예정입니다. 신뢰할 수 있고 독립적인 비용 및 성능 추정치를 개발하는 것은 오늘날 기술의 기준선을 이해하고 현재 시장 기술을 넘어서는 데 있어 중요한 단계입니다. 기본 비용 및 성능 데이터를 통해 미래의 잠재적 비용 절감과 저탄소 에너지 제공과 관련된 절감 규모를 파악할 수 있습니다.
# 방법론
이러한 학습을 제공하기 위해 LCRI는 EPRI의 TAG(기술 평가 가이드) 프로세스를 적용할 것입니다. 이는 일관된 기술 비용 및 성능 추정치를 개발하기 위한 높은 평가를 받는 표준입니다. 현재 EPRI US-REGEN 모델 내에서 사용되는 전통적인 전기 부문 발전 기술에 대한 비용 및 성능 입력이 이 프레임워크 내에서 개발됩니다. 이 프레임워크를 LCRI 기술에 적용하면 기술 비용 및 성능 데이터에 대한 일관된 입력 기반이 보장됩니다.
TAG 지침은 40년 전에 도입되었으며 발전 및 기술 동향을 설명하기 위해 지속적으로 업데이트되었습니다. TAG가 제공하는 프레임워크는 비용 및 성능 추정치를 개발할 때 설계 가정과 비용 경계가 일관되게 설정되도록 보장하여 모든 기술에 걸쳐 기술 및 시나리오 비교를 위한 정확한 기반을 만듭니다. TAG 프레임워크의 주요 범주에는 지리적 및 주변 조건 정의, 시설설계기준, 공정 장비, 엔지니어링 설계 및 건설, 비상 상황 가정, 소유자 개발 비용, 금융 비용을 포함한 자본 비용 데이터 요소 공급 원료 전달, 제품 하역 및 저장, 공정 폐기물 흐름 관리를 포함한 비용 경계, 고정 및 가변 운영 및 유지 보수, 성능 및 배출 데이터가 포함됩니다. 그림 27은 TAG 방법론에 사용된 자본 비용 추정 프레임워크의 예를 제공합니다.
LCRI는 저탄소 산업 가치 사슬 전반에 걸쳐 다양한 이해 관계자를 모았습니다. LCRI의 협력적 특성으로 인해 연구원, 기술 개발자, 최종 사용자 및 기타 이해 관계자가 관련 지식을 갖춘 전문가의 기여를 통해 정확한 기술 경제 분석을 설정할 수 있는 신뢰할 수 있는 비용 및 성과 데이터를 개발할 수 있습니다.
비용 및 성능 노력에는 업계 최고의 엔지니어링 및 건설 회사와의 협력을 통한 데이터 및 입력 정보 수집, 학술 및 산업 문헌 검토, 선도적인 기술 연구자와의 협력, 원장비 제조업체 및 기술 개발자와의 협업이 포함되며, 조사 중인 각 기술에 대한 엔지니어링 비용 추정치를 개발하기 위해 결합 및 정제될 EPRI 및 GTI 전문 지식도 포함됩니다. 다양한 저탄소 에너지 가치 사슬 전반에 걸친 기준 데이터 외에도 LCRI는 저탄소 기술의 미래 비용 절감을 조사할 것입니다. 이 노력에는 생산 기술의 주요 구성 요소에 대한 기술 학습률을 기반으로 2050년까지 AEC 생산 기술 비용 예측이 포함됩니다. 활동 요약은 표 2에 나와 있습니다.
| 활동 | 예상 결과 | 예상되는 영향 |
|---|---|---|
| AEC 생산 및 발전 기술의 비용 및 성능 추정치를 독립적으로 개발 | 기초 데이터 세트 확립 | 저탄소 및 무탄소 AEC 생산 및 발전 기술의 독립적이고 정확한 비용 및 성능 추정 |
| AEC 제공 및 스토리지 인프라의 비용 및 성능 추정치를 독립적으로 개발 | 기초 데이터 세트 확립 | AEC 제공 및 저장에 대한 독립적이고 정확한 비용 및 성능 추정 |
| 바이오 연료 및 합성 탄화수소 생산 기술의 비용 및 성능 추정치를 독립적으로 개발 | 기초 데이터 세트 확립 | 바이오 연료 및 합성 탄화수소 생산의 독립적이고 정확한 비용 |
| 미래 AEC 생산 기술에 대한 비용 예측을 독립적으로 개발 | AEC 생산 기술에 대한 미래 예측 비용 곡선 | 미래 계획 노력에 대한 충실도 및 기술에 대한 통찰력 향상 |
| 결과 전달 | 결과를 요약하는 대화형 디스플레이 | 다양한 저탄소 방법의 스크리닝 수준 비교 수행 |
# 현재 상태
비용 및 성능 팀은 LCRI 내에서 초기 모델링 작업을 지원하기 위해 다양한 저탄소 기술의 초기 분석을 완료했습니다. 다양한 예비 비용 추정 결과를 수집하고 전달하기 위한 다양한 노력이 진행 중입니다. 완료된 예비 사례의 요약은 표3에 나와 있습니다.
| 기술 | 생산물 | 1차 공급 원료 |
|---|---|---|
| PEM, 알칼리 및 SOEC 전기 분해 | 수소 | 물 + 전기 |
| CCS가 있거나 없는 SMR | 수소 | 천연 가스 |
| 암모니아 합성 | 암모니아 | 물/수소/천연가스 |
| DAC(용매 및 흡착제) | CO2 | 공기 + 전기/천연 가스 |
| 수소 저장: 지질 및 극저온 | ||
| 수소 운송: 파이프라인, 트럭 및 선박 | ||
| 암모니아 운송 | ||
| 암모니아 전환 | 수소 | 암모니아 |
| 합성 연료 | CHx | 수소 + CO2 |
| 연료용 바이오매스 | CHx | 바이오매스 |
다양한 전해조 기술에 대한 수소 생산 비용 추정치에 대한 예비 조사가 그림 28에 나와 있습니다. 이 결과는 EPRI, National Renewable Energy Laboratory, IEA, Idaho National Lab, Bloomberg New Energy Finance 및 International Renewable Energy Agency를 포함한 다양한 출처에서 수집되었습니다. 그런 다음 데이터는 주요 시스템 구성 요소 수준에서 정규화되어 건설, 엔지니어링, 설계 및 프로젝트 개발 및 시작과 관련된 소유자 비용을 포함하는 프로젝트 비용 견적으로 발전되었습니다. 예비 결과에서 관찰한 주요 내용은 공급 원료 및 에너지 비용이 전체 균등화된 생산 비용을 지배하기 때문에 기술 전환 효율성을 높이는 것이 중요하다는 것입니다.
# 다음 단계
저탄소 기술 비용 및 성능 추정치를 확장하고 지속적으로 개발하기 위한 노력이 현재 진행 중입니다. 목표는 새로운 기술 평가가 완료됨에 따라 모델 입력 데이터를 지속적으로 업데이트하는 것이며, 최종 목표는 경제 전반에 걸친 탈탄소화를 달성하기 위해 의사 결정에 정보를 제공하고 연구 우선 순위를 안내하는 데 사용할 수 있는 강력한 AEC 생산, 전환, 운송, 저장 및 전달 기술 경제 분석 세트를 조립하는 것입니다. LCRI에 따라 비용 및 성능 연구가 수행되는 기술 제안 목록은 그림 29에 나와 있습니다. 그러나 새로운 기술이 등장하고 잠재적인 기술 제한이 확인됨에 따라 이 목록은 지속적으로 업데이트됩니다.
기술 비용 및 성능에 대한 미래지향적 관점을 개발하기 위해서는 독립적이고 정확한 기준 비용 및 성능을 이해하는 것이 중요합니다. 그 후에, LCRI 팀은 이니셔티브에 따라 수행된 작업으로부터 얻은 지식을 적용하여 AEC를 생산하고 운송하기 위한 비용 효율적이고 효율적인 방법을 파악할 것입니다. 또한, 세부적인 해결 방법으로 비용과 성능을 이해하면 개별 기술 내에서 어떤 개선 영역이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는지를 식별하는 비용 예측치를 개발할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 기술 비용 및 성능의 잠재적 궤적을 보다 상세하게 이해함으로써 모델링 충실도를 높이고 다양한 저탄소 기술을 비교할 수 있는 일관된 기반을 확보할 수 있습니다. LCRI 하의 기술 비용 및 성능 모델링 노력의 궁극적인 목표는 각 기술 TSC에 대한 주요 연구 영역을 식별할 수 있는 충실도에서 이니셔티브 내 각 기술의 현재 및 예상 비용 및 성능을 식별하는 것이며, 경제 전반의 탈탄소화를 위한 유망한 방법을 식별하는 데 있어 통합 에너지 시스템 분석 TSC에 정보를 제공하는 것입니다.