Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự gia tăng nhanh chóng của phương tiện giao thông cá nhân trên quy mô toàn cầu đang đặt ra những thách thức nghiêm trọng về an ninh năng lượng và môi trường. Từ năm 1986 đến đầu thế kỷ 21, lượng ô tô tiêu thụ hàng năm đạt khoảng 50 triệu xe, đưa tổng số ô tô toàn cầu vượt mốc 750 triệu xe. Nhu cầu tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch khổng lồ từ phương tiện giao thông đẩy nguồn tài nguyên dầu mỏ đối mặt với nguy cơ cạn kiệt trong vòng 100 năm tới, đồng thời phát thải khí nhà kính gây biến đổi khí hậu toàn cầu. Trong bối cảnh đó, xe điện (EV) nổi lên như một giải pháp thay thế tất yếu nhằm giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch.

Tại Việt Nam, theo dự báo của Hiệp hội các nhà sản xuất ô tô Việt Nam (VAMA), số lượng xe điện hóa sẽ đạt khoảng 1 triệu xe vào năm 2028 và tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ trong giai đoạn 2030–2040, đạt khoảng 3,5 triệu xe ô tô điện vào năm 2040. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của xe điện đặt ra thách thức lớn đối với hạ tầng lưới điện. Nếu tính toán ở kịch bản bất lợi nhất, khi 3,5 triệu xe điện đồng thời sạc với công suất trung bình 10 kW/xe, công suất phụ tải đỉnh sẽ đạt mức 35 triệu kW (35.000 MW). Tình trạng này có thể gây méo dạng điện áp, quá tải cục bộ và suy giảm độ ổn định của hệ thống điện nếu thiếu cơ chế điều khiển, quản lý phụ tải thông minh tại các trạm sạc.

Nhằm giải quyết bài toán quản lý và phân bổ công suất sạc hợp lý, đề tài "Nghiên cứu, thiết kế trạm sạc thông minh cho xe điện sử dụng PLC S7-1200 và phần mềm Node Red" được thực hiện với các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:

  1. Nghiên cứu xây dựng cơ sở lý thuyết tổng quan về xe điện, ắc quy và các phương pháp nạp ắc quy.
  2. Nghiên cứu cơ chế điều khiển và thuật toán phân bổ công suất cho hệ thống trạm sạc xe điện.
  3. Thiết kế mô hình phần cứng của trạm sạc dựa trên cơ sở lý thuyết và các tính toán kỹ thuật.
  4. Chế tạo thành công mô hình thực nghiệm phân bổ công suất trạm sạc xe điện nhiều cổng.
  5. Xây dựng chương trình điều khiển trung tâm trên bộ điều khiển logic khả trình PLC Siemens S7-1200.
  6. Xây dựng và mô phỏng giao diện giám sát, điều khiển hệ thống trạm sạc thông minh trên nền tảng phần mềm Node-RED và ứng dụng di động.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài bao gồm:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống trạm sạc xe điện thông minh; thuật toán phân bổ công suất sạc kết hợp dung lượng pin (SOC) và thời gian lưu trạm ($T_R$); bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C; phần mềm giám sát IoT Node-RED; mô hình thị giác máy tính nhận diện phương tiện (YOLOv8).
  • Phạm vi không gian và thực nghiệm: Đề tài được triển khai dưới dạng mô hình thử nghiệm tại Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên, bao gồm 1 trạm sạc vật lý kết nối bình ắc quy thật (12V – 60Ah) và 2 trạm sạc giả lập phụ tải bằng chiết áp.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được giao và thực hiện từ ngày 01/06/2024 đến tháng 01/2025.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên các nền tảng lý thuyết và công nghệ kỹ thuật chuyên ngành:

  • Lý thuyết ắc quy và công nghệ nạp điện: Phân tích nguyên lý biến đổi hóa năng - điện năng của ắc quy axit-chì dựa trên phản ứng hai chiều giữa $PbO_2$, $Pb$ và dung dịch điện phân $H_2SO_4$ (nồng độ dung dịch $\gamma = 1,1 \div 1,3\text{ g/cm}^3$). Đánh giá ba phương pháp nạp: nạp dòng không đổi ($U_n \ge 2,7 N_{aq}$), nạp áp không đổi ($2,3 \div 2,5\text{ V/ngăn}$), và phương pháp nạp 3 giai đoạn kết hợp (dòng ổn định $I_n = 0,1 C_{10}$ trong 8 giờ đầu đến khi đạt $80 \div 85%$ dung lượng, sau đó chuyển sang nạp ổn áp và nạp no bổ sung $2 \div 3$ giờ).
  • Thuật toán phân bổ công suất: Xây dựng mô hình toán học so sánh mức độ ưu tiên nạp dựa trên hàm mục tiêu $W_{it}$ kết hợp hai tham số: trạng thái dung lượng $SOC_{it}$ và thời gian lưu xe tại trạm $T_{Ri,t}$ với trọng số $\alpha + \beta = 1$. Chu kỳ tính toán phân bổ dòng sạc được xác lập theo bước thời gian 15 phút/chu kỳ.
  • Nền tảng điều khiển và truyền thông công nghiệp: Kiến trúc phần cứng bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C, môi trường lập trình TIA Portal V15 (khối OB, FC, FB, DB), giao thức truyền thông PROFINET Ethernet, và thư viện truyền thông Snap7 kết nối máy tính tính toán với PLC.
  • Nền tảng IoT và thị giác máy tính: Nền tảng luồng dữ liệu Node-RED trên môi trường Node.js; ứng dụng Remote-Red trên thiết bị di động kết nối qua mã QR; mô hình học sâu YOLOv8n (Ultralytics) xử lý luồng video thời gian thực để phân loại phương tiện.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được triển khai bao gồm:

  • Phương pháp nghiên cứu tài liệu: Khảo sát các tài liệu chuyên ngành về điện tử công suất, kỹ thuật điều khiển tự động hóa, cấu trúc PLC S7-1200 và các giao thức IoT công nghiệp.
  • Phương pháp thiết kế và mô hình hóa: Sử dụng phần mềm Autodesk Inventor để thiết kế kết cấu cơ khí 3D và giá đỡ trạm sạc; sử dụng phần mềm Aspire 10.5 để thiết kế module mạch sạc và panel gá lắp PLC; sử dụng Inkscape thiết kế giao diện vector SVG.
  • Phương pháp thực nghiệm và đo kiểm: Gia công, lắp ráp mô hình trạm sạc 3 cổng; kết nối hệ thống cảm biến đo điện áp, dòng điện thực tế trên bình ắc quy Đồng Nai 12V 60Ah; thu thập dữ liệu nạp để vẽ đường đặc tính nạp điện áp và dung lượng thực tế so với lý thuyết.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống trạm sạc thông minh được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tầng gồm 3 phân hệ chính: tầng nhận diện thị giác máy tính, tầng điều khiển trung tâm PLC, và tầng giám sát giao diện người dùng.

Cấu hình phần cứng và thiết bị

Hệ thống sử dụng các linh kiện và thiết bị chính bao gồm:

  • Bộ điều khiển trung tâm: PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC, tích hợp sẵn 8 ngõ vào số (DI), 6 ngõ ra số (DQ), 2 ngõ vào tương tự (AI $0 \div 10\text{V}$), bộ nhớ làm việc 50 kB, bộ nhớ nạp 2 MB, cổng truyền thông Ethernet RJ45 hỗ trợ giao thức PROFINET.
  • Module mạch sạc: Bộ nguồn sạc thông minh hỗ trợ ắc quy và pin Lithium dung lượng $6 \div 400\text{Ah}$, điện áp vào $165 \div 220\text{VAC}$ (50Hz), tự động nhận diện 12V (dòng cực đại 25A) hoặc 24V (dòng cực đại 12A). Tích hợp còi cảnh báo ngắn mạch và chống đấu ngược cực, cảm biến nhiệt độ tự động điều tốc quạt làm mát.
  • Hệ thống tải thử nghiệm: Trạm số 1 kết nối trực tiếp bình ắc quy Đồng Nai 12V 60Ah; trạm số 2 và trạm số 3 sử dụng mạch tải giả với hai chiết áp điều chỉnh VR1 và VR2.
  • Cơ cấu đóng cắt và truyền động: Cụm rơ-le điều khiển đóng/ngắt mạch nạp từng cổng và mạch điều khiển động cơ bước.

Thuật toán phân bổ công suất sạc

Hệ thống áp dụng thuật toán phân bổ dòng sạc đa mức theo từng bước thời gian 15 phút. Quy trình tính toán dựa trên mức độ ưu tiên $W_{it}$ và trạng thái dung lượng $SOC$:

Loại phương tiện SOC < 80% (Ưu tiên bậc 1) 80% ≤ SOC < 90% (Ưu tiên bậc 2) 90% ≤ SOC < 100% (Mức nhỏ nhất) SOC ≥ 90% (Trạng thái sạc no)
Xe ô tô (Car) Dòng sạc 3A Dòng sạc 2A Dòng sạc 1A Bỏ qua phân bổ, sạc no
Xe buýt (Bus) Dòng sạc 5A Dòng sạc 3A Dòng sạc 2A Bỏ qua phân bổ, sạc no

Xây dựng phần mềm và tích hợp hệ thống

  1. Chương trình nhận diện AI (Python): Khởi tạo luồng camera độ phân giải $1280 \times 720$ (30 fps), tiền xử lý bằng Gaussian Blur ($3 \times 3$) và cân chỉnh độ tương phản convertScaleAbs ($\alpha=1.2, \beta=10$). Mô hình yolov8n.pt được huấn luyện với cấu hình 200 epochs, batch size 16, kích thước ảnh 640, ngưỡng IoU 0.7. Nhãn phương tiện được ánh xạ thành giá trị số (bus: 1, motor: 2, car: 4) và gửi trực tiếp vào ô nhớ DB1.DBB0 của PLC thông qua thư viện snap7.
  2. Chương trình điều khiển PLC (TIA Portal V15): Lập trình các khối xử lý tín hiệu analog từ mạch sạc, khối đếm thời gian thực lưu trạm của từng xe, khối tính toán công thức ưu tiên $W_{it}$, logic phân bổ dòng sạc qua rơ-le, điều khiển động cơ bước và khối tính cước phí sạc (phí gửi xe cố định 20.000 VNĐ cộng chi phí điện năng nạp thực tế).
  3. Giao diện giám sát IoT (Node-RED): Xây dựng Dashboard hiển thị trạng thái nút Start/Stop, đồ thị hiển thị dòng sạc, điện áp, phần trăm dung lượng pin và thời gian sạc còn lại của 3 trạm. Tích hợp module Remote-Red cho phép đồng bộ hóa dữ liệu điều khiển lên điện thoại thông minh thông qua việc quét mã QR.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan về xe điện, ắc quy và các phương pháp nạp ắc quy

Chương 1 hệ thống hóa lịch sử phát triển của xe điện từ những mẫu xe đầu tiên năm 1830, bước chuyển thương mại hóa tại New York năm 1901 với các cột mốc tốc độ 60 km/h và 144 km/h ở thế kỷ 20. Chương này trình bày chi tiết cấu tạo vật lý của ắc quy axit-chì gồm các phân khối bản cực dương ($PbO_2$), bản cực âm ($Pb$ pha $5 \div 8%$ Antimon $Sb$ và $3%$ chất nở), tấm ngăn xốp và dung dịch điện phân $H_2SO_4$ ($\gamma = 1,1 \div 1,3\text{ g/cm}^3$). Nội dung phân loại đầy đủ các dòng ắc quy kiềm, ắc quy axit (hở khí, kín khí AGM, Gel), pin Lithium và pin ô tô Hybrid. Về kỹ thuật nạp, chương 1 so sánh phương pháp nạp dòng không đổi ($I_n = 0,1 C_{10}$), phương pháp nạp áp không đổi ($2,3 \div 2,5\text{ V/ngăn}$), và phương pháp nạp 3 giai đoạn kết hợp giúp tối ưu hóa dung lượng nạp no và kéo dài tuổi thọ bản cực.

Chương II: Tổng quan về PLC S7-1200, Node Red và AI trong nhận diện xe

Chương 2 trình bày cấu trúc phần cứng, sơ đồ địa chỉ vào/ra và thông số kỹ thuật của họ PLC Siemens S7-1200 (CPU 1211C, CPU 1212C, CPU 1214C). Giới thiệu phần mềm TIA Portal V15 với hai chế độ hiển thị Portal View và Project View, cấu trúc khối chương trình (OB1, FC, FB, DB) và tập lệnh thời gian Timer (TP, TON). Tiếp theo, chương phân tích nguyên lý lập trình luồng (flow-based) của Node-RED, phương thức cài đặt trên nền tảng Windows/Node.js, cách thức cấu hình Dashboard, sử dụng phần mềm đồ họa mã nguồn mở Inkscape để thiết kế giao diện SVG, và phương thức truyền thông giữa PLC với ứng dụng di động Remote-Red qua mã QR. Cuối chương giới thiệu tổng quan về xử lý ảnh trong trạm sạc EV, các kỹ thuật Deep Learning (CNN, YOLO, SSD), OCR nhận diện biển số xe và giải pháp Edge AI.

Chương III: Thiết kế chế tạo module sạc và viết chương trình, giao diện điều khiển cho hệ thống phân bổ công suất xe điện

Chương 3 là chương trọng tâm mô tả toàn bộ quá trình thiết kế, chế tạo và thử nghiệm mô hình thực tế. Nội dung bao gồm việc lựa chọn thiết bị phần cứng (bộ sạc thông minh $165 \div 220\text{VAC}$, bình ắc quy Đồng Nai 12V 60Ah, 2 trạm tải giả VR1/VR2). Trình bày cơ sở toán học của 3 giải pháp phân bổ công suất: phân bổ theo dung lượng thuần túy (SOC), phân bổ theo thời gian lưu trạm thuần túy ($T_R$), và phương pháp kết hợp $SOC - T_R$ tối ưu theo bước thời gian 15 phút. Chương này công bố chi tiết mã nguồn Python xử lý ảnh nhận diện phương tiện kết nối Snap7, cấu hình huấn luyện mô hình YOLOv8n (200 epochs), biểu đồ Loss và mAP, cùng toàn bộ lưu đồ thuật toán và khối hàm lập trình trên PLC S7-1200. Cuối chương trình bày bản vẽ gia công trên phần mềm Aspire 10.5, bản vẽ khung vỏ 3D trên Autodesk Inventor, hình ảnh vận hành thử nghiệm và phân tích đường đặc tính nạp thực tế.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu và thực nghiệm

  1. Chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng trạm sạc 3 cổng: Xây dựng thành công hệ thống module sạc, module PLC S7-1200 CPU 1212C, bảng mạch ghép nối tín hiệu và khung giá đỡ cơ khí vận hành ổn định.
  2. Triển khai thành công thuật toán phân bổ công suất kết hợp: Hệ thống tự động phân loại và cấp phát dòng sạc theo đúng ma trận ưu tiên (1A, 2A, 3A cho ô tô và 2A, 3A, 5A cho xe buýt) tương ứng với các ngưỡng SOC và thời gian lưu trạm. Khi dung lượng pin đạt ngưỡng $\ge 90%$, hệ thống tự động chuyển sang chế độ sạc no độc lập.
  3. Tích hợp thị giác máy tính vào hệ thống điều khiển tự động: Huấn luyện thành công mô hình YOLOv8n phân loại chính xác 3 loại phương tiện (Bus, Motor, Car) qua webcam $1280 \times 720$, truyền mã điều khiển theo thời gian thực tới khối dữ liệu DB1.DBB0 của PLC thông qua thư viện snap7.
  4. Xây dựng giao diện giám sát SCADA/IoT đa nền tảng: Hoàn thiện giao diện điều khiển và giám sát trực quan trên nền tảng Web Node-RED và ứng dụng di động Remote-Red, cho phép người vận hành giám sát dòng nạp, điện áp, dung lượng ắc quy, thời gian nạp và chi phí thanh toán theo thời gian thực (phí giữ xe 20.000 VNĐ cộng tiền điện năng).
  5. Khảo sát thực nghiệm đặc tính nạp: Đo đạc và vẽ đường đặc tính nạp điện áp và dung lượng trên bình ắc quy 12V 60Ah thực tế, xác nhận sự tương đồng với đường nạp lý thuyết (điện áp tăng nhanh trong giai đoạn đầu và đạt trạng thái ổn định ở giai đoạn sạc no $90 \div 100%$).

Giải pháp và đóng góp của đề tài

  • Đề xuất mô hình trạm sạc thông minh tích hợp linh hoạt giữa bộ điều khiển công nghiệp tiêu chuẩn (PLC Siemens S7-1200) với các công nghệ mã nguồn mở (Node-RED, YOLOv8, Python Snap7), giúp giảm thiểu chi phí đầu tư hệ thống SCADA thương mại đắt đỏ.
  • Cung cấp giải pháp phân bổ tải công suất động theo thời gian thực tại các trạm sạc công cộng, góp phần giảm thiểu nguy cơ quá tải lưới điện và nâng cao hiệu quả phục vụ phương tiện.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế trong quá trình thực hiện:

  • Giao diện giám sát Node-RED khi hiển thị qua ứng dụng Remote-Red trên màn hình điện thoại di động có kích thước hiển thị nhỏ, chưa thể hiện được trọn vẹn và đồng thời tất cả các thông số khi hệ thống mở rộng nhiều cổng sạc.
  • Quy mô thử nghiệm thực tế mới dừng lại ở việc kiểm thử trên bình ắc quy axit-chì 12V dung lượng nhỏ (60Ah) kết hợp với các cổng tải giả định, chưa được vận hành kiểm chứng trên các khối pin lithium cao áp của các dòng xe ô tô điện thương mại thực tế.

Hướng phát triển tiếp theo của đề tài:

  • Tối ưu hóa và thiết kế lại giao diện di động theo dạng phân trang hoặc giao diện tùy biến linh hoạt hơn.
  • Nâng cấp phần cứng mạch sạc công suất lớn để thử nghiệm trực tiếp trên các hệ thống pin xe điện thực tế.
  • Mở rộng chức năng xử lý ảnh bao gồm nhận diện biển số xe tự động (LPR) để quản lý trạm sạc và kiểm tra an toàn cổng cắm sạc.

Giá trị tham khảo

Bản đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các ngành:

  • Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Tham khảo phương pháp lập trình PLC S7-1200 điều khiển phân bổ công suất, cấu hình khối dữ liệu DB và xử lý tín hiệu analog.
  • Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử và Kỹ thuật Điện - Điện tử: Tham khảo quy trình thiết kế chế tạo module phần cứng nguồn sạc thông minh, sơ đồ đấu nối và tính toán đặc tính nạp ắc quy.
  • Công nghệ Thông tin / Kỹ thuật Máy tính: Tham khảo phương thức truyền thông công nghiệp giữa Python (OpenCV/YOLOv8) với PLC thông qua giao thức Snap7 và kiến trúc xây dựng SCADA/IoT bằng Node-RED.

Câu hỏi thường gặp

1. Thuật toán phân bổ công suất trong đồ án phân chia các mức dòng sạc cho từng loại xe như thế nào?
Hệ thống phân bổ công suất theo từng bước thời gian 15 phút. Đối với xe ô tô con (Car), dòng sạc được cấp phát ở 3 mức tương ứng là 1A, 2A và 3A (SOC < 80% sạc 3A; 80% ≤ SOC < 90% sạc 2A; 90% ≤ SOC < 100% sạc 1A). Đối với xe buýt (Bus), các mức dòng sạc tương ứng là 2A, 3A và 5A. Khi dung lượng pin của xe vượt quá 90%, hệ thống tự động chuyển sang trạng thái sạc no độc lập.

2. Mô hình AI nhận diện xe được cấu hình huấn luyện với các tham số kỹ thuật nào và gửi dữ liệu sang PLC bằng cách nào?
Mô hình sử dụng mạng yolov8n.pt với các tham số: 200 epochs, batch size 16, kích thước ảnh (imgsz) 640, ngưỡng IoU 0.7, 8 workers. Nhãn phân loại được ánh xạ thành số nguyên: bus = 1, motor = 2, car = 4 và không có xe = 0. Mã nguồn Python sử dụng thư viện snap7 ghi trực tiếp 1 byte dữ liệu này vào khối dữ liệu DB1.DBB0 của PLC S7-1200 qua cổng Ethernet.

3. Phần cứng thử nghiệm thực tế của trạm sạc bao gồm những thiết bị chính nào?
Hệ thống sử dụng bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC, module mạch sạc $165 \div 220\text{VAC}$ tự động nhận diện 12V (max 25A) hoặc 24V (max 12A), 1 bình ắc quy Đồng Nai 12V 60Ah thật (tại trạm số 1), 2 cụm tải giả điều chỉnh bằng chiết áp VR1 và VR2 (tại trạm 2 và trạm 3), rơ-le điều khiển đóng cắt và động cơ bước.

4. Ứng dụng Node-RED và điện thoại thông minh kết nối với hệ thống trạm sạc như thế nào?
Node-RED đóng vai trò máy chủ trung gian thu thập dữ liệu từ PLC qua mạng PROFINET/Ethernet để hiển thị trên giao diện Web Dashboard. Để điều khiển và giám sát trên điện thoại thông minh, người dùng sử dụng ứng dụng Remote-Red quét mã QR được tạo trực tiếp từ luồng xử lý trên web Node-RED để đồng bộ hóa dữ liệu.

5. Cơ chế tính cước phí sạc xe tại trạm được thiết lập trên cơ sở nào?
Khi xe vừa vào trạm, hệ thống ghi nhận mức phí giữ xe cơ sở cố định là 20.000 VNĐ. Trong quá trình sạc, PLC liên tục tính toán lượng điện năng tiêu thụ nạp vào bình của từng trạm dựa trên dòng sạc và thời gian nạp thực tế để cộng dồn vào tổng số tiền chủ xe phải thanh toán khi rời trạm.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp đã nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thành công mô hình trạm sạc thông minh 3 cổng cho xe điện dựa trên sự tích hợp giữa bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200, nền tảng IoT Node-RED và mô hình thị giác máy tính YOLOv8. Hệ thống đã hiện thực hóa thuật toán phân bổ công suất động kết hợp giữa dung lượng pin (SOC) và thời gian lưu trạm ($T_R$) theo chu kỳ 15 phút, giải quyết hiệu quả bài toán quản lý phụ tải và giảm thiểu nguy cơ quá tải lưới điện. Giao diện điều khiển và giám sát đa nền tảng trên Web và ứng dụng di động cho phép theo dõi trực quan các thông số dòng, áp, dung lượng và cước phí theo thời gian thực. Kết quả thử nghiệm thực tế trên bình ắc quy 12V 60Ah khẳng định tính đúng đắn của giải pháp thiết kế và chứng minh tiềm năng ứng dụng của việc kết hợp tự động hóa công nghiệp với các công nghệ IoT mã nguồn mở trong hạ tầng giao thông điện hóa.