A thermodynamic approach to hydrogen storage cost optimization

Abstract

Este proyecto desarrolla un modelo de optimización para la representación del mercado de hidrógeno y eléctrico. El modelo incorpora múltiples tecnologías de almacenamiento (tanques comprimidos, cavernas de salinas y almacenamiento líquido) bajo diferentes escenarios de operación, evaluando su rendimiento técnico y económico. Se comparan dos enfoques de modelado del coste de compresión: uno simplificado de consumo constante (alineado con el estado del arte actual) y otro enfoque inédito y más detallado basado en curvas termodinámicas de compresión. Esta aproximación permite representar de forma más realista la relación entre la presión de los tanques en el consumo energético, que hasta ahora se consideraban independientes. Los resultados muestran que el modelo con curva de compresión ofrece una representación más precisa del comportamiento operativo, permitiendo detectar diferencias de hasta un 10 % en el coste total del sistema. Además, el almacenamiento en cavernas se posiciona como la alternativa más competitiva para cubrir necesidades estacionales, mientras que los tanques comprimidos o el almacenamiento líquido, aunque más costosos, aportan flexibilidad operativa en escenarios de corto plazo. El análisis destaca la importancia de equilibrar precisión y eficiencia computacional, considerando el esfuerzo computacional muy superior requerido para resolver el modelo termodinámico. Por ello, se proponen recomendaciones diferenciadas para operadores centrados en almacenamiento, generación o trading. En conjunto, el estudio contribuye al desarrollo de herramientas más precisas para planificar la integración del hidrógeno en futuros sistemas energéticos con una mayor penetración de renovables y del almacenamiento.

This project develops an optimization model for the joint representation of the hydrogen and electricity markets. The model incorporates multiple hydrogen storage technologies (compressed tanks, salt caverns, and liquid storage) under different operating scenarios, evaluating their technical and economic performance. Two approaches for modeling compression costs are compared: a simplified one based on constant consumption (aligned with current state of the art), and a new, more detailed approach based on thermodynamic compression curves. This second method enables a more realistic representation of the relationship between tank pressure and energy consumption, which had previously been considered independent. The results show that the model using compression curves provides a more accurate representation of operational behavior, revealing differences of up to 10% in the total system cost. Moreover, salt cavern storage emerges as the most competitive option for meeting seasonal needs, while compressed tanks and liquid storage, although more expensive, offer operational flexibility in short-term scenarios. The analysis highlights the importance of balancing accuracy and computational efficiency, considering the significantly higher computational effort required to solve the thermodynamic model. Therefore, differentiated recommendations are proposed depending on the operator’s focus whether it is on storage, generation, or trading. Overall, the study contributes to the development of more accurate tools for planning the integration of hydrogen into future energy systems with high shares of renewables and storage.