Abstract
A carbon capture and storage (CCS) plays a very important role to reduce $CO_2$ dramatically in $CO_2$ emission sources which are distributed throughout various areas. Numerous research works have been undertaken to analyze the techno-economic feasibility of planning the CCS infrastructure. However, uncertainties such as $CO_2$ emissions, $CO_2$ reduction costs, and carbon taxes may exist in various impact factors of the CCS infrastructure. However, few research works have adopted these uncertainties in designing the CCS infrastructure. In this study, a two-stage stochastic programming model is developed for planning the CCS infrastructure under uncertain operating costs and carbon taxes. It can help determine where and how much $CO_2$ to capture, store or transport for the purpose of minimizing the total annual $CO_2$ reduction cost in handling the uncertainties while meeting the $CO_2$ mitigation target. The capability of the proposed model to provide correct decisions despite changing the operating costs and carbon taxes is tested by applying it to a real case study based on Korea. The results will help to determine planning of a CCS infrastructure under uncertain environments.
이산화탄소 포집 및 저장(CCS) 기반시설은 온실가스 배출량의 획기적인 감축과 관련하여 중요한 역할을 하고 있다. CCS 기반시설에 있어서의 구체적인 과제는 넓은 지역에 다양하게 분포되어 있는 대규모 방출원으로부터 $CO_2$를 포집한 뒤 수송하여 적절한 저장사이트에 주입하는 일련의 과정을 상업적 규모로 실증하는 것이다. CCS 기반시설의 상업적 도입을 위해 기술 경제적 타당성을 분석하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 하지만, 하나의 일관된 분석을 하기 위해 $CO_2$ 배출량, $CO_2$ 감축 비용, 탄소세 등과 같은 다양한 데이터의 불확실성들이 존재한다. CCS 기반시설을 설계 및 운영하는데 있어 이러한 데이터의 불확실성들을 고려한 연구들은 거의 진행되어 오지 않았다. 본 논문에서는 CCS 기반시설을 설계 및 운영하는 데 있어 불확실한 데이터인 CCS 운영비용과 탄소세를 고려한 2 단계 확률론적 계획 모델을 개발 하였다. 제시된 모델은 데이터의 불확실한 환경에도 불구하고 $CO_2$ 감축목표를 만족시키기 위해 $CO_2$ 포집, 저장, 수송 등 CCS 기반시설의 최적 설계 및 운영 전략을 결정할 수 있게 하고, 요구되는 연간 $CO_2$ 총 비용을 예측 가능하게 한다. 또한, 본 연구에서 제안한 모델의 타당성을 평가하기 위해 우리나라의 실제 사례에 적용해 보았다. 이 사례 연구를 통해 얻은 결과는 다양한 불확실한 요소들이 존재하는 환경하에 CCS 기반시설을 설계 및 운영하는 데 있어 최적의 결정을 제시할 것이다.
