• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Fakultet for økonomi (ØK)
  • Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse
  • View Item
  •   Home
  • Fakultet for økonomi (ØK)
  • Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Stochastic Network Design Modelling for Decarbonization of the Norwegian Freight Transportation System

Brynildsen, Ingvild Synnøve; Sandvig, Anette; Siqveland, Marit
Master thesis
Thumbnail
View/Open
no.ntnu:inspera:116343971:116356435.pdf (10.06Mb)
URI
https://hdl.handle.net/11250/3023764
Date
2022
Metadata
Show full item record
Collections
  • Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse [3391]
Abstract
I denne masteroppgaven presenterer vi en model for dekarbonisering av det norske godstransportnettverket

over tid. Problemet innebærer å allokere flyt av varer mellom norske

fylker og utenlandske soner til ulike transportformer og drivstoff. Dette er gjort på en måte

som garanterer en løsning som etterkommer utslippsreduksjonskravene som den norske

regjeringen har forpliktet seg til gjennom Parisavtalen. Dekarbonisering oppnås gjennom

innfasing av nye, bærekraftige drivstoff, som er begrenset med tanke på teknisk modenhet,

skalerbarhet, nødvendig infrastruktur og mulig innfasingsrate inn i den eksisterende

flåten. Investeringer i infrastruktur muliggjør en økning i bruken av visse transportformer

og drivstoff.

Problemet er modellert som en stokastisk og strategisk nettverksdesignmodell for godstransport

med flere transportformer. Modellen innehar elementer fra modellering av

energisystemer, slik som eksplisitte utslippsrestriksjoner og begrensninger relatert til hvor

modne nye drivstoffteknologier er. Modenhetsnivået for ulike drivstoff er ukjent og derfor

modellert på en stokastisk måte slik at modellen tar hensyn denne usikkerheten når her-og-

nå-beslutningene skal tas. Så vidt vi vet, er det å inkludere utslippsrestriksjoner, samt

muligheten for å benytte flere kombinasjoner av transportformer og drivstoff, noe som

ikke er blitt gjort før innen transportmodellering. Transportmodeller med stokastiske

modenhetsnivåer for ulike drivstoff er heller ikke funnet i den tilgjengelige litteraturen.

Vi tester modellformuleringen vår på en casestudie som inkluderer all etterspørsel av godstransport

i Norge, både innenlands og internasjonal transport til og fra landet. Realistiske

data for etterspørsel, kostnader, kapasiteter og utslippsfaktorer er samlet inn fra flere kilder

og systematisert for casestudiet. Resultatene våre viser at en total dekarboniserting av

det norske transportsystemet innen 2050 er nærmest umulig å oppnå. Dette skyldes i

hovedsak at nye, bærekraftige drivstoff ikke blir modne nok til å møte all etterspørsel.

Resultanene våre peker på sjøtransport som den mest ideelle transportformen, både for

innenriks og internasjonal transport, og på ammoniakk som den mest kostnadseffektive av

de miljøvennlige drivstoffene innen sjøtransport. Vi observerer at store investeringer i jernbaneinfrastruktur

gjennomføres i den stokastiske modellen, men ikke i den deterministiske

versjonen av modellen. Dette tyder på at den stokastiske modellen fanger opp elementer

ved problemet som det deterministiske modellen ikke gjør, og at jernbaneinvesteringer gir

en mer fleksibel løsning, uavhengig av realiseringen av de usikre modenhetsnivåene.
 
In this thesis we present the problem of modelling decarbonization of the Norwegian freight

transportation system over time. The problem entails assigning the flow of goods between

Norwegian counties and international zones to modes and fuels. This is done in a way that

ensures a solution with minimal system costs that complies with the emissions constraints

the Norwegian government has committed to through the Paris Agreement. Decarbonization

is achieved through increased usage of sustainable fuels, which are constrained in

terms of their technical maturity, scalability, needed infrastructure and how quickly they

can be phased into the existing fleet of vehicles. Investments in infrastructure allow for a

greater usage of certain modes and fuels.

The problem is modelled as a stochastic strategic multi-modal freight transportation network

design model, with added elements from energy system modelling such as explicit

emission constrains and maturity limits on new technologies. The maturity limits are

uncertain and are thus modelled in a stochastic manner, which allows the model to take

this uncertainty into account when making the first-stage decisions. Including emission

constraints and the possibility of using multiple mode-fuel combinations has not yet been

done in freight transport modelling to the best of our knowledge. Freight transport models

with stochastic fuel maturities are also not found in the available literature.

We test our model formulation on a case study where all demand for freight transport

in Norway is included, both domestic transport and all international transport to and

from the country. Realistic data for demand, costs, capacities and emission factors were

gathered from multiple sources and systematized for our case study. Our results show

that a complete decarbonization of the Norwegian transportation system by 2050 is near

impossible to achieve. This is mainly due to the maturity of new sustainable duels being

too low to cover all demand. Our results indicate that sea is the preferred mode of

transportation, both internationally and domestically, and that ammonia is the most costeffective

new fuel for sea transport. We also observe that considerable investments in rail

infrastructure are made in the stochastic model, though not in a deterministic version of

the model. This suggests that the stochastic approach captures elements of the problem

that the deterministic model fails to do, and that rail investments ensures added flexibility

no matter the realization of fuel maturities.
 
Publisher
NTNU

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit