Tool development for LCOE calculation for floating offshore wind

Abstract

Lønnsomhet er viktig for å insentivere utviklingen av fornybar energiprosjekter. Flytende havvind er fortsatt i en begynnende fase, men forventes å gå inn i det grønne markedet med industriell og økonomisk styrke. Utjevnet energikostnad (LCOE) er en metode som gjør det mulig å sammenligne investering – og operasjonskostander opp mot forventet energiproduksjon. Enkelt forklart er det et mål på kostnader per energienhet, og er i denne oppgaven gitt som NOK/kWh.

Hensikten med denne bacheloroppgaven er å konstruere et funksjonelt verktøy for Aibel, som regner ut LCOE’en for en gitt flytende vindpark innenfor gitte rammer. Microsoft Office Excel er brukt som programvare, og tar utgangspunkt i en gitt design base. Rapporten ser på flytende havvind teknologi og inkluderer en nedbrytning av kaptial-, operasjons-, og avviklingsutgifter (CAPEX, OPEX og DECEX) for en flytende havvindspark. Videre ser rapporten på LCOE som metode, samt en tilhørende sensitivitetsanalyse med LCOE som utgangspunkt.

CAPEX, OPEX og DECEX er nedbrutt i bestemte underkategorier, som er mulig for brukeren å endre ettersom brukeren har en egen spesifikk design base. Hovedfokuset til verktøyet er å regne ut LCOE'en, gjennom en velfungerende nedbrytning av kostnadene. LCOE verktøyet er konstruert med tanke på at brukeren skal ha mulighet til å forstå, utvikle og optimalisere LCOE resultatet. Likevel er det viktig å nevne at verktøyer inneholder begrensninger og antagelser, men disse er gjort transparent for brukeren.

For å vurdere sensitiviteten på LCOE’en, og sikre funksjonaliteten til verktøyet, er det blitt uført en sensitivitetsanalyse på de mest interessante inngangsparametrene. Den faktiske verdien fra de ulike kostnadene er ikke hovedfokuset i oppgaven så lenge de er inn under rett omfang.

Resultatene fra sensitivitetsanalysen viser at kapasitetsfaktoren har den høyeste innvirkningen på LCOE resultatet, etterfulgt av vindturbin kostnaden og diskonteringsrenten. Levetidskurven i analysen minker tydelig de første årene, og når sin laveste LCOE på 25 år. Deretter øker kurven og glir inn i en stagnerende trend. Vanndybden og distanse til land har overraskende lite innvirkning på LCOE resultatet.

Hovedmålet med denne oppgaven er oppnådd ved å lage et omfattende og velfungerende LCOE beregningsverktøy i Excel. Beregningene i verktøyet og linkene mellom arkene fungerer etter ønske, og regner ut et korrekt LCOE resultat. Resultatene viser også at arket er korrekt, da LCOE’en havner på 0.76 NOK/kWh, som er innenfor en rimelig grense satt fra innhentede kilder.

To incentivize the development of renewable energy projects, profitability is critical. Floating offshore wind is still in an incipient phase, but is expected to enter the renewable market with industrial and economical strength. Levelized cost of energy (LCOE) is a method that compares investment and operation cost against anticipated energy production. It is a measure of cost per energy unit, and for this thesis given in NOK/kWh.

The purpose of this bachelor thesis is to construct a functional tool that calculates the LCOE for any given floating offshore wind farm within some limitations. The tool is designed in Microsoft Office Excel, and is constructed with a given design basis. The report examines floating offshore wind technology including a decomposition of the capital expenditures (CAPEX), operational expenditures (OPEX), and decommissioning expenditures (DECEX) for an offshore wind farm. Furthermore it discuss the LCOE reduction potential and an accompanying sensitivity analysis.

The CAPEX, OPEX and DECEX is decomposed into subcategories, which are facilitated for the user to include costs for their specific design basis. The focus of the tool is the decomposition of the categories and to construct a functional LCOE calculation tool for Aibel. The LCOE tool is constructed with functions that helps the user to understand, develop and optimise the final LCOE. It is important to mention that there are limitations and assumptions in the tool, but these are made transparent for the user.

To assess the sensitivity on the LCOE, and ensure the functionality of the tool, a sensitivity analysis was preformed on the most interesting input parameters. The accurate value of each cost element is not the main focus, as long as it is within the correct order of magnitude.

The results of the sensitivity analysis show that the capacity factor has the highest impact on the LCOE, followed by the wind turbine cost and the discount rate. The lifetime curve in the sensitivity analysis decreases unmistakably in first years, then hits the lowest LCOE at 25 years and thereafter the curve increases and shows a stagnating trend. The water depth and distance to shore show surprisingly small impact on the LCOE.

The main objective of this thesis has been accomplished by creating a well-functioning and comprehensive LCOE calculation tool in Excel. The calculations and the relations between them is thoroughly reviewed and the links between the sheet correspond in order to correctly calculate the LCOE. The obtained LCOE result, 0.76 NOK/kWh, from the sheet is within a reasonable limit from comprehensive research.