Design and optimization of renewable energy carrier supply chains: global logistics, energy storage, and policy frameworks

Zardoshti Zadeh Yazdi, Mohammad; Venghaus, Sandra; Walther, Grit

doi:45568

Design and optimization of renewable energy carrier supply chains: global logistics, energy storage, and policy frameworks

Zardoshti Zadeh Yazdi, Mohammad^RWTH*

2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Mohammad Zardoshti Zadeh Yazdi

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2026

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2026

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak08

Hauptberichter/Gutachter
Walther, Grit (Thesis advisor)^RWTH* ; Venghaus, Sandra (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-07-21

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-07095
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1039298/files/1039298.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Operations Management (813510)

Projekte

DFG project G:(GEPRIS)390919832 - EXC 2186: Das Fuel Science Center – Adaptive Umwandlungssysteme für erneuerbare Energie- und Kohlenstoffquellen (390919832) (390919832)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
energy policy (frei) ; energy storage (frei) ; multi-objective optimization (frei) ; renewable energy carriers (frei) ; renewable hydrogen (frei) ; security of supply (frei) ; supply chain management (frei) ; uncertainty (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 330

Kurzfassung
Das Erreichen der Klimaneutralität erfordert eine beschleunigte Transformation von Energie- und Industriesystemen. Dabei spielen erneuerbare Energieträger (Renewable Energy Carriers, RECs) – insbesondere erneuerbarer Wasserstoff und seine Derivate – eine zentrale Rolle bei der Dekarbonisierung von Anwendungen, in denen direkte Elektrifizierung nur begrenzt möglich ist. Der Ausbau von REC-Lieferketten ist nicht allein eine technologische Aufgabe, sondern eine integrierte Planungsherausforderung, die Infrastruktur- und Betriebsentscheidungen umfasst und durch drei miteinander verknüpfte Einflussfaktoren geprägt ist: (i) räumliche Ungleichgewichte zwischen Regionen mit hohem erneuerbarem Potenzial und Nachfragezentren, (ii) die zeitliche Variabilität und Unsicherheit der Wind- und Solarverfügbarkeit sowie (iii) dynamische politische Rahmenbedingungen, die die Diffusion erneuerbarer Energieträger über Anreize, Zielvorgaben und regulatorische Vorgaben steuern. Zusammen bestimmen diese Faktoren Investitionsbedarfe, operative Umsetzbarkeit und die Zielkonflikte zwischen zentralen Transformationszielen. Vor diesem Hintergrund entwickelt und nutzt diese kumulative Dissertation eine optimierungsbasierte Entscheidungsunterstützung zur Gestaltung und Bewertung von REC-Lieferketten. Im Mittelpunkt stehen globale Transport- und Logistikstrukturen, Energiespeicher sowie politische Rahmenbedingungen als zentrale Einflussgrößen der Transformation. Über reine Kostenminimierung hinaus macht die Dissertation Zielkonflikte zwischen ökonomischer Leistungsfähigkeit, Umweltwirkung und Systemrobustheit explizit. Dabei werden Versorgungssicherheit (z. B. Robustheit von Importportfolios gegenüber Konzentration und Risikoexposition) und Versorgungszuverlässigkeit (verlässliche Deckung regionaler Nachfrage unter Unsicherheit) als komplementäre Anforderungen adressiert. Die Dissertation umfasst drei Forschungsbeiträge (Paper I–III), die jeweils unterschiedliche Dimensionen des REC-Entscheidungsproblems untersuchen und zugleich zu einem kohärenten, modular aufgebauten Rahmen übertragbarer Optimierungsmodule beitragen. Paper I untersucht die strategische Ausgestaltung internationaler REC-Handels- und Importportfolios. Räumliche Unterschiede zwischen erneuerbaren Ressourcen und Nachfragezentren erzeugen den Bedarf an Ferntransport und internationalen Partnerschaften; zugleich müssen Importstrategien Bezahlbarkeit, Emissionswirkungen und Versorgungssicherheit miteinander in Einklang bringen. Paper I entwickelt hierfür ein mehrperiodiges, multikriterielles Mixed-Integer Quadratic Programming (MIQP)-Modell zur Gestaltung von REC-Importlieferketten. Die Zielkonflikte werden erfasst, indem der Barwert der Gesamtsystemkosten, Treibhausgasemissionen und ein Versorgungssicherheits-Risikoindex minimiert werden, der als politisch risikogewichteter Herfindahl–Hirschman Index formuliert ist und sowohl die Konzentration des Importportfolios (Diversifizierung) als auch das Risikoprofil von Exportregionen erfasst. Die Pareto-effizienten Lösungen und ein benchmark-basiertes Auswahlkonzept ermöglichen eine transparente Einordnung der Portfolios anhand eines aus fossilen Importstrukturen abgeleiteten Referenzniveaus. Paper II befasst sich mit der Auslegung zuverlässiger erneuerbarer Wasserstoff-Lieferketten unter Unsicherheit der erneuerbaren Stromverfügbarkeit. Deterministische Planungsansätze, die Variabilität und Unsicherheit nur unzureichend abbilden, können den Infrastruktur- und Flexibilitätsbedarf unterschätzen, der zur verlässlichen Nachfragedeckung erforderlich ist. Vor diesem Hintergrund entwickelt Paper II ein zweistufiges, chance-constrained Mixed-Integer Linear Programming (MILP)-Modell, das Investitionen und Betrieb von erneuerbarer Stromerzeugung, Wasserstoffproduktion und (Re-)Konversion, hybriden Speicherportfolios, interregionalem Transport innerhalb der Systemgrenze sowie exogenen Importen gemeinsam abbildet. Die Versorgungszuverlässigkeit wird über regionale Wahrscheinlichkeitsrestriktionen bei einem vorgegebenen Konfidenzniveau gewährleistet, basierend auf Szenarien zur Wind- und Solarverfügbarkeit, die zeitliche Abhängigkeiten und räumliche Korrelationen berücksichtigen; eine hierarchische Zeitaggregation hält das Optimierungsproblem rechnerisch durchführbar. Die Ergebnisse quantifizieren den Zielkonflikt zwischen Versorgungszuverlässigkeit und Kosten und zeigen, wie zeitliche und räumliche Flexibilität gemeinsam eine zuverlässige Versorgung unter Unsicherheit ermöglichen. Paper III untersucht, wie politische Instrumente sowie deren Kombinationen die langfristige Entwicklung von Lieferketten für erneuerbare Kraftstoffe prägen. Anstatt politische Rahmenbedingungen lediglich als exogene Szenarioannahmen zu behandeln, bildet Paper III politische Maßnahmen direkt als Anreize und Restriktionen in einem mehrperiodigen, bi-objektiven MILP ab. Auf Basis einer strukturierten Bewertung über mehrere Politikkombinationen quantifiziert Paper III Haupteffekte und Interaktionseffekte und zeigt, dass Interaktionen und Timing die Systemresultate maßgeblich beeinflussen können. Insgesamt liefert die Dissertation einen integrierten, optimierungsbasierten Rahmen zur Gestaltung von REC-Lieferketten unter räumlichen Restriktionen, zeitlicher Variabilität und Unsicherheit sowie politisch geprägten Anforderungen. Während die Fallstudien den europäischen Kontext und spezifische Trägerkonfigurationen in den Vordergrund stellen, sind die entwickelten Modellansätze modular aufgebaut und auf andere Regionen und Anwendungskontexte übertragbar. Abschließend diskutiert die Dissertation einige Einschränkungen, darunter die abstrakte Abbildung der detaillierten Strommarkt- und Netzkopplung sowie weiterer sozioökonomischer Nachhaltigkeitsdimensionen. Darüber hinaus werden Perspektiven für zukünftige Forschung aufgezeigt, etwa detailliertere Darstellungen zusammengesetzter Unsicherheiten und eine breitere Nachhaltigkeitsbewertung jenseits von Kosten und Emissionen.

Achieving climate-neutrality goals requires a rapid transformation of energy and industrial systems. In this transition, Renewable Energy Carriers (RECs)—most prominently renewable hydrogen and its derivatives—are expected to play a central role in decarbonizing applications where direct electrification is limited. Scaling up REC supply chains is therefore not only a technology deployment challenge, but an integrated infrastructure-and-operations planning problem shaped by three interacting drivers: (i) spatial mismatches between regions with abundant renewable potential and demand centers, (ii) temporal variability and uncertainty in wind and solar availability, and (iii) evolving policy frameworks that steer adoption through incentives, targets, and mandates. Together, these drivers shape investment needs, operational feasibility, and the trade-offs between competing transition objectives. Against this background, this cumulative dissertation develops and applies optimization-based decision support for the design and evaluation of REC supply chains. It focuses on global logistics, energy storage, and policy frameworks as key levers shaping transition performance. Going beyond cost minimization, it makes decision-relevant trade-offs explicit across economic performance, GHG emissions, and system robustness, including supply security and reliability requirements. The dissertation consists of three research papers (Papers I–III), each addressing a specific decision requirement while contributing to a coherent framework of transferable optimization modules. Paper I addresses the strategic design of international REC trade and import portfolios. Spatial resource–demand mismatches necessitate long-distance transport and international partnerships. At the same time, import strategies must balance affordability, emissions, and security of supply. Paper I proposes a multi-period, multi-objective mixed-integer quadratic programming model that jointly minimizes net present cost, GHG emissions, and a supply-security risk index measured as a political-risk-weighted Herfindahl–Hirschman Index (HHI) capturing portfolio concentration. By generating Pareto-efficient solutions, Paper I shows how alternative import strategies trade cost and emissions against diversification and security objectives, and introduces a benchmark-compliant compromise selection concept to relate model outcomes to an interpretable reference level. Paper II focuses on designing reliable renewable hydrogen supply chains under uncertainty in renewable electricity availability. Planning based on deterministic renewable-availability profiles can underestimate the infrastructure and flexibility required to meet demand reliably. Paper II develops a two-stage, chance-constrained mixed-integer linear programming framework that jointly optimizes renewable electricity generation, hydrogen production and (re)conversion, hybrid energy storage, interregional transport within the modeled system boundary, and exogenous imports. Reliability is enforced through regional chance constraints at a predefined confidence level using wind and solar availability scenarios that capture temporal dependence and cross-regional correlations; a hierarchical time aggregation represents seasonal and diurnal patterns while keeping the optimization tractable. The results quantify how tightening reliability requirements translates into higher system costs and changes in the optimal flexibility and infrastructure portfolio needed to maintain reliable supply under uncertainty. Paper III evaluates how policy instruments and their combinations shape the long-term development of renewable fuel supply chains. Rather than treating policy as an exogenous scenario setting, Paper III represents policy measures directly as incentives and constraints within a multi-period, bi-objective MILP. Using a structured assessment across policy combinations, Paper III quantifies both main effects and interaction effects and shows that interaction effects and policy timing can materially influence cost-effective transition pathways and cumulative GHG emissions outcomes. Taken together, this dissertation contributes an integrated framework of optimization-based modules for designing REC supply chains under spatial constraints, temporal variability and uncertainty, and policy requirements. While the case studies emphasize the European context and specific carrier configurations, the modeling approaches are modular and transferable to other regions and REC contexts. The dissertation concludes by discussing limitations, including abstraction from detailed power-market coupling and additional socio-economic sustainability dimensions, and outlines directions for future research, including detailed representations of compound uncertainty and broader sustainability assessment beyond cost and GHG emissions.

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