Fremtidig LCOE-utvikling for flytende havvind: En analyse av historisk kostnadsutvikling og læring for solkraft-, landvind-, og bunnfast havvind-teknologi
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3076827Utgivelsesdato
2023Metadata
Vis full innførselSamlinger
- Master’s theses (MINA) [668]
Sammendrag
Verden går inn i en fase med stor satsing på elektrifisering og opprustning av fornybareteknologier. Flytende havvind antas å være en av teknologiene som vil bidra med størstkapasitet inn i både det europeiske og amerikanske kraftmarkedet. Denne masteroppgavenbruker historiske læringskurver og tilhørende læringsparametere for solmoduler, landvind ogbunnfast havvind for å estimere mulige scenario av læringskurver for flytende havvind. Åkartlegge hvordan utviklingen og læringsraten kan se ut for flytende havvind, og analyserelæringseffektene som ligger bak, gir det et bedre grunnlag for å nå havvindaktørenesambisjonsnivå for kostnadsreduksjon. Kostnadsreduksjon er nødvendig for å gjøre flytendehavvind konkurransedyktig med konvensjonelle kraftteknologier som gass og kull, men ogsåandre fornybare teknologier. Resultatet fra analysen er at LCOE estimeres til å bli mellom0,026 $/kWh-0,071$/kWh for fremtidig kumulativ kapasitet på 50 GW, mellom 0,02 $/kWh0,06$/kWh for 100 GW kumulativ kapasitet, og mellom 0,016$/kWh-0,054$/kW for 200 GWkumulativ kapasitet, dersom flytende havvind følger samme utvikling som teknologienelæringskurvene baseres på. En slik utvikling gir en læringsrate på mellom 13,2-22,3%.‘Economies of scale’, ‘learning-by-doing’ og ‘spillover’-effekten har vært de viktigstelæringseffektene for den historiske kostnadsutviklingen for solmoduler, landvind og bunnfasthavvind, og forventes å bidra til kostnadsreduksjon for flytende havvind også. Oppgavenkonkluderer med at estimatene for LCOE er realistiske, men at for å nå dem så må flere landog fagområder samhandle for å oppnå kommersiell utbygging av flytende havvind, som vilbidra til et mer klimavennlig energimarked. The world enters a phase with more substantial investments towards the electrification ofthe energy market and building of renewable energy. Floating offshore wind is expected tobe one of the technologies which will contribute a great share of power into the Europeanand American power market. This master thesis uses learning curves and learning parameterfor solar PV, onshore wind, and offshore fixed-bottom wind to estimate possible, futurescenarios for floating offshore wind. Mapping the possible development and learning forfloating offshore wind, and analyzing the learning effects, gives a better basis for reaching theoffshore companies’ goals for cost reduction. Cost reduction is necessary to make floatingoffshore wind a competitor alongside conventional power technologies, such as gas and coal,but also other renewable technologies. The result of the analysis is that LCOE is estimated tobecome a value in between 0,026 $/kWh-0,071$/kWh for future cumulative capacity of 50GW, between 0,02 $/kWh-0,06$/kWh for 100 GW cumulative capacity, and between0,016$/kWh-0,054$/kW for 200 GW cumulative capacity, if floating offshore wind follows thesame cost development as the other technologies. Such development results in a learningrate between 13,2-22,3%. Economies of scale, learning-by-doing, and the spillover-effect,have been the most important learning effects in the historical cost development for solarPV, onshore wind, and offshore fixed-bottom wind, and is expected to be contributors to theSide 3 av 60cost reduction of floating offshore wind as well. The conclusion of the thesis is that theestimates of LCOE are realistic, however, countries and different fields of study need to worktogether to obtain commercial development for floating offshore wind, and in turn,contribute to a more climate friendly energy market.