Intervista – ricercatore: costi di produzione dell’idrogeno sottostimati fino al 36%

pv magazine ha parlato con Nicolas Jean Bernard Campion, autore corrispondente di “Green hydrogen techno-economic assessments from simulated and measured solar photovoltaic power profiles“, articolo accademico di recente pubblicato sulla rivista Renewable and Sustainable Energy Reviews.

Il gruppo di ricerca ha presentato un modello tecno-economico di ottimizzazione per stimare i costi di produzione dell’e-fuel (idrogeno verde) utilizzando profili di potenza fotovoltaica simulati e misurati in quattro siti con climi diversi. Lo studio conclude che i costi di produzione del carburante reali sono più alti di quelli stimati e questa sottostima è più grave per le regioni nuvolose. Il problema è, poi, più acuto per le aziende che richiedono una fornitura costante di idrogeno.

Avete utilizzato un “modello tecno-economico di ottimizzazione all’avanguardia” per stimare i costi di produzione dell’e-carburante utilizzando profili di potenza fotovoltaica simulati o misurati di alta qualità in quattro siti con climi diversi. Che cosa significa? Significa che vi siete concentrati su dati orari, piuttosto che annuali, considerando diversi profili di utenti e variabili aggiuntive?

Con “all’avanguardia” intendo l’utilizzo di un modello che consideri l’investimento e il funzionamento ottimali del sistema su base oraria. Quindi per rispondere alla tua domanda: sì.

Avete selezionato quattro siti diversi con un impianto fotovoltaico e un sistema di misura: Almería (Spagna), Forlì, Torino (Italia) e Utrecht (Paesi Bassi). Ritiene che i risultati del suo lavoro siano validi anche per altre aree geografiche/continenti?

Immagino che risultati simili si osservino per climi simili, cioè climi con alcune nuvole in inverno (e più nuvole ci sono, più grande sarà l’errore). Ma vorrei convalidare questo risultato utilizzando i dati di altri siti, non appena ne avrò accesso. Questo è il motivo principale per cui abbiamo sviluppato un open-source repository per poter replicare lo studio in altri luoghi. Probabilmente faremo un follow-up tra qualche anno, quando saranno disponibili dati registrati di alta qualità.

I vostri risultati indicano che, in climi nuvolosi, affidarsi a dati simulati invece che a dati misurati può portare a una sottostima dei costi di produzione del combustibile del 36% per un utente di idrogeno che richiede una fornitura costante, considerando un errore iniziale dell’1,2% nel fattore di capacità medio annuale. Significa che i dati misurati portano a un’analisi più accurata, che fa salire i costi di produzione del carburante fino al 36%? E significa che i climi nuvolosi sono quelli in cui la differenza tra i costi di produzione reali e quelli stimati è più alta? Perché?

Sì, i dati misurati porteranno sicuramente a un’analisi più accurata e i costi di produzione del carburante stimati saranno più alti. Il 36% in più è comunque un caso estremo, come scrivo nelle conclusioni l’errore medio nella stima del LCOF (levelized cost of fuel, ndr) è di circa il 20% (per una fornitura costante di H2). La differenza è maggiore nei climi nuvolosi perché, al momento della pubblicazione, gli strumenti di simulazione open-source che utilizzano dati satellitari hanno qualche difficoltà a stimare la produzione di energia solare fotovoltaica in presenza di una copertura nuvolosa. Ciò può essere dovuto alla minore risoluzione temporale dei set di dati di rianalisi satellitare, ma anche a errori intrinseci derivanti da una modellazione imprecisa delle nuvole in questi set di dati. Alcuni di questi errori nei set di dati di rianalisi sono spiegati più dettagliatamente in questo articolo.

La sottostima dei costi può raggiungere il 25% per un utente di idrogeno che opera tra il 40% e il 100% del carico e il 17,5% per un utente completamente flessibile. Significa quindi che la sottostima è più un problema per gli utenti che hanno bisogno di una fornitura costante di idrogeno?

Esattamente sì, ma per essere completamente precisi direi: per gli utenti che avrebbero bisogno di utilizzare uno stoccaggio stagionale di idrogeno (per garantire questa fornitura costante). Se si fornisce la fornitura costante di H2, ad esempio utilizzando una connessione alla rete invece di uno stoccaggio di H2, le conclusioni sarebbero diverse.

Se non sbaglio, lei ha detto che le differenze di costo di circa il 20% potrebbero derivare da un aumento dei costi dell’elettrolizzatore o dell’impianto fotovoltaico di circa il 55%. Sarebbe corretto anche il contrario? In altre parole, una diminuzione del 55% del costo dell’elettrolizzatore o dell’impianto fotovoltaico porterebbe a una diminuzione del 20% dei costi di produzione dell’idrogeno?

Non l’ho verificato per questo specifico caso di studio. Se l’elettrolizzatore è più economico, il sistema ottimale potrebbe avere un aspetto diverso, quindi non è detto che i costi dell’idrogeno siano inferiori del 20%. Quindi le percentuali possono essere diverse. Ma l’ordine di grandezza è probabilmente corretto (non per l’idrogeno direttamente, ma per i suoi derivati come l’ammoniaca). In un’altra pubblicazione con un sistema diverso, ho osservato ciò che lei ha detto: aumento dei costi dell’elettrolizzatore del 55% = aumento del 20% del LCOF e diminuzione dei costi dell’elettrolizzatore del 55% = diminuzione del 20% dei costi dell’ammoniaca (nella Figura 8).

Avete lavorato a un repository collaborativo open-source per facilitare la condivisione dei profili di energia rinnovabile misurati e fornire strumenti per l’analisi delle serie temporali e le valutazioni tecno-economiche dell’idrogeno verde. Giusto? Quindi tutti potranno utilizzare questo strumento, giusto?

Sì, esattamente, e tutto è gratuito. Abbiamo cercato di renderlo il più semplice e chiaro possibile, ma forse un minimo di conoscenza della programmazione potrebbe aiutare. Per ora, la valutazione tecno-economica e l’analisi delle serie temporali utilizzano due strumenti diversi, ma dopo un po’ di tempo le due analisi saranno fuse in un unico strumento.

Vi aspettate che il vostro modello abbia un impatto sul modo in cui le aziende analizzano i progetti sull’idrogeno? Come? Quando? Perché?

Immagino che la maggior parte delle aziende utilizzi già i dati misurati a terra (o almeno quelli delle stazioni meteorologiche) prima di sviluppare i progetti (almeno nelle ultime fasi di sviluppo). Quindi l’impatto a breve termine per le aziende potrebbe essere limitato. Tuttavia, quando saranno disponibili più siti di misurazione, lo strumento e i dati potranno essere estremamente utili per migliorare gli studi di prefattibilità e la selezione delle località. D’altra parte, i responsabili politici, gli analisti e la comunità scientifica in generale hanno un accesso limitato (o difficile) ai dati misurati ad alta risoluzione e di solito utilizzano strumenti di rianalisi open-source. Scrivere future pubblicazioni e raccomandazioni politiche tenendo conto di questa distorsione (e auspicabilmente essere in grado di correggerla una volta raccolta una grande quantità di dati fotovoltaici gratuiti open-source di alta qualità/ad alta risoluzione) aiuterebbe a fornire migliori stime dei costi, progetti di sistemi e raccomandazioni politiche (come sussidi, carbon tax, premi…). E credo che questo andrebbe indirettamente a vantaggio delle aziende che sviluppano progetti a idrogeno. Quando è una domanda difficile, ma spero il prima possibile.

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