Techno-economic optimization of multi-tower concentrated solar power plants with sCO2 power blocks for hydrogen production

Concentrated Solar Power (CSP) is an important technology for decarbonization due to its ability to provide dispatchable electricity and heat, thanks to the use of cost-competitive Thermal Energy Storage (TES). Moreover, hydrogen emerges as a promising solution for decarbonizing the energy and transport sectors, particularly through the so-called green hydrogen production. This thesis investigates a novel CSP configuration that utilizes a modular multi-tower design, combined with supercritical CO₂ power cycles and Solid Oxide Electrolyzer Cells (SOEC), to minimize the levelized cost of hydrogen (LCOH₂). A comprehensive numerical model has been developed in MATLAB to simulate the system for various design parameters, and a sensitivity analysis was conducted to explore the interactions between these variables and their influence on system performance before initiating the overall system optimization process. A Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) has been employed to optimize two key objective functions: minimizing the plant investment cost and maximizing the solar-to-hydrogen (STH2) efficiency, and the results has been presented in the form of a Pareto front analysis. Finally, an annual simulation has been carried out for several optimal cases lying on the Pareto front, with the final aim to determine the minimum LCOH₂. The study highlighted that the lowest achievable LCOH₂ is approximately $6.58/kg of H₂ for a 62 MW modular plant with 13 hours of storage. Although the obtained LCOH₂ is still higher than traditional fossil-based technologies for hydrogen production, it is competitive with the cost of green hydrogen produced from other renewable energy sources, as a photovoltaic or wind technologies coupled to Proton Exchange Membrane electrolyzers.

L'energia solare a concentrazione è riconosciuta come una tecnologia cruciale per la decarbonizzazione, grazie alla sua capacità di fornire elettrica e calore programmabili, sfruttando sistemi di accumulo termico decisamente competitivi in termini di costo. D’altra parte, l'idrogeno si presenta come una soluzione promettente per la decarbonizzazione dei settori energetico e dei trasporti, in particolare attraverso la produzione del cosiddetto “idrogeno verde”. Questa tesi indaga una configurazione innovativa di impianti solari a concentrazione che utilizza un desing modulare a più torri, combinato con cicli di potenza a CO₂ supercritica e celle elettrolitiche a ossido solido, con l’obbiettivo di trovare la configurazione in grado di minimizzare il costo livellato dell'idrogeno (LCOH₂). È stato sviluppato un modello numerico in MATLAB per simulare il sistema in funzione di vari parametri di progetto, e un'analisi di sensibilità è stata condotta per esplorare le interazioni tra queste variabili e il loro impatto sulle prestazioni del sistema, prima di avviare il processo di ottimizzazione complessivo. Per ottimizzare due funzioni obiettivo chiave – minimizzare il costo di investimento dell’impianto e massimizzare l’efficienza solar-to-hydrogen (STH₂) – è stato impiegato un algoritmo genetico multi-obiettivo, con i risultati presentati sotto forma di analisi del fronte di Pareto. Infine, è stata eseguita una simulazione annuale per diversi casi appartenenti al fronte di Pareto, con l’obiettivo finale di determinare la configurazione di impianto in grado di garantire il minimo LCOH₂. Lo studio conclude che il minimo LCOH₂ raggiungibile è di circa 6,58 dollari per kg di idrogeno, ottenuto per un impianto modulare da 62 MW con 13 ore di accumulo di energia termica. Sebbene il LCOH₂ sia ancora superiore a quello dell'idrogeno prodotto utilizzando tecnologie tradizionali basate sui combustibili fossili, risulta competitivo rispetto al costo dell'idrogeno verde prodotto da altre fonti di energia rinnovabile, come tecnologie fotovoltaiche o eoliche accoppiate a elettrolizzatori a membrana a scambio protonico.