A biobjective mixed-integer linear program for decarbonized bunkering locations in the Baltic sea

Abstract

Maritime shipping accounts for almost 3% of yearly global greenhouse gas emissions. One potential way to reduce these emissions is to switch from burning oil to renewable synthetic fuels. Hydrogen and ammonia can be produced in a renewable way, and can be fed into a fuel cell to directly generate electricity to power a ship. Ammonia can also be burned in engines like traditional marine fuels, aiding the potential switch. In this thesis, a biobjective mixed-integer linear program is developed and implemented to aid in optimally placing renewable bunkering locations in the Baltic Sea. A price model for producing hydrogen and ammonia around the Baltic Sea, as well as historical ship data is used in conjunction with the optimization model. Several solution approaches for multiobjective optimization problems are implemented and used to compute Pareto optimal solutions. A robustness measure for production locations, called the core index, is applied. Based on the robustness measure, we identify ports where producing renewable bunkering fuel is advisable, even if the preference between reducing emissions and keeping costs down is not known in advance. Sensitivity analysis is performed to gauge how the results are impacted by changes in input parameters.

Maritim sjöfart står för nästan 3% av globala växthusgasutsläpp årligen. Detta är ett faktum som måste åtgärdas. Ett sätt att minska på utsläppen från sjöfarten är att byta ut de traditionella oljebaserade bränslena, mot nya syntetiska förnybara bränslen. Exempel på sådana med hög potential är väte och ammoniak. Dessa kan produceras rakt med elektricitet, och kan matas in i en bränslecell för att generera elektricitet ombord på ett skepp. Ammoniak kan också användas rakt i en traditionell förbränningsmotor. I detta diplomarbete har en flermåls heltalsoptimeringsmodell utvecklats och implementerats för att understöda optimal placering av förnybara bunkringsplatser i Östersjön. I arbetet antas det att om väte eller ammoniak behövs för bunkring i en hamn måste det produceras lokalt. Till skillnad från väte, så kan ammoniak även köpas från marknaden, eftersom det existerar en marknad för förnybar ammoniak. Till detta har också en prismodell för väte och ammoniak i de olika länderna runt Östersjön utvecklats. Optimeringsmodellen har körts på historiskt sjöfartsdata från år 2023 Denna data består av rutter mellan olika hamnar för olika skeppstyper. Utöver detta har olika flermåls problemlösare testats. En robusthetsmetrik för hamnar, kallat kärnindex, är introducerat. Ett högt kärnindex för en hamn betyder att det med hög sannolikhet är lönt att producera syntetiska bränslen i denna hamn.

Med hjälp av dessa verktyg kan hamnar, där det är optimalt att producera syntetiska bränslen för bunkring, identifieras. Olika lösningar med olika kostnader presenterades. Kärnindexet användes också för att kategorisera olika hamnar. De hamnar med det högsta kärnindexet, dvs där det är högst sannolikt lönt att producera syntetiska bränslen för bunkring, är Göteborg, Sverige; Åbo, Finland; Kotka, Finland; Helsingfors, Finland och Gävle, Sverige. Dessa hamnar är optimala på grund av en kombination av vätgaspriset och mängden skeppstrafik.

En detaljerad känslighetsanalys gjordes, både på syntetiska bränslepriset, och på parametern för minimiproduktionstakten. Som följd av analysen identifierades vissa hamnar som eventuellt optimala om några av dessa storheter ändrades lite, och andra som inte känsliga till förändringar, dvs. hamnarna fortsätter vara optimala eller icke optimala.