Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ "A Research on Optimal Solutions for Control and Operation of Photovoltaic Integrated Charging Stations in Vietnam" (Nghiên cứu các giải pháp tối ưu cho điều khiển và vận hành trạm sạc tích hợp quang điện tại Việt Nam) được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Văn Ngọc Ngọc dưới sự hướng dẫn của PGS. TS. Nguyễn Hữu Đức tại Trường Đại học Điện lực (Bộ Công Thương), bảo vệ năm 2023 thuộc ngành Kỹ thuật Năng lượng (mã ngành thí điểm).

Văn bản đặt vấn đề dựa trên các cam kết của Việt Nam tại Hội nghị biến đổi khí hậu COP26 về việc đưa mức phát thải ròng về 0 vào năm 2050 và tham gia Tuyên bố chuyển đổi từ điện than sang năng lượng sạch. Thể chế hóa định hướng này, Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia thời kỳ 2021-2030, tầm nhìn đến năm 2050 (Quy hoạch điện VIII - ban hành ngày 15/5/2023) đặt mục tiêu nâng tỷ trọng năng lượng tái tạo lên 48% tổng công suất vào năm 2030 và 65,8-71% vào năm 2050; đồng thời không còn ưu tiên phát triển điện mặt trời nối lưới truyền thống mà chuyển hướng mạnh sang khuyến khích điện mặt trời mái nhà tự sản tự tiêu (đặt mục tiêu 50% tòa nhà công sở và nhà dân sử dụng điện mặt trời mái nhà tự dùng vào năm 2030). Song song đó, Bộ Giao thông Vận tải được giao nghiên cứu lộ trình chuyển dịch năng lượng sạch và dừng sử dụng phương tiện chạy bằng nhiên liệu hóa thạch vào năm 2040.

Tại các vùng đô thị lớn như Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh, giao thông công cộng hiện chỉ đáp ứng lần lượt khoảng 15% và 9% nhu cầu đi lại; khoảng 80% phương tiện lưu thông là xe máy chạy xăng. Tình trạng này gây ùn tắc, phát thải khí nhà kính và ô nhiễm không khí cục bộ. Sự chuyển đổi sang phương tiện điện hai bánh (Electric Two-Wheelers - E2W) đang diễn ra nhanh chóng tại Việt Nam: từ 0,9 triệu xe năm 2017 tăng lên 5 triệu xe vào năm 2019 (theo Hiệp hội Vận tải Công cộng Quốc tế - UITP). Tốc độ tăng trưởng thị trường E2W duy trì 30-40%/năm. Sự xuất hiện của hàng triệu xe điện hai bánh kéo theo nhu cầu phụ tải sạc lớn, có tính chất phân tán và chưa nằm trong thiết kế quy hoạch ban đầu của lưới điện phân phối đô thị. Mặt khác, hệ thống điện mặt trời mái nhà tại Việt Nam phát triển nhanh (năm 2020 đạt 105.212 hệ thống với 9.730 MW công suất trên tổng số 16.500 MW điện mặt trời cả nước), làm phát sinh hiện tượng dao động tần số, điện áp và quá tải cục bộ, khiến khoảng 365 GWh sản lượng điện mặt trời phải cắt giảm trong năm 2020 để cân bằng hệ thống.

Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định là: các nghiên cứu về thuật toán điều độ trạm sạc trên thế giới hầu như tập trung vào xe ô tô điện bốn bánh, vốn có dung lượng pin lớn (16-100 kWh) và công suất sạc cao (3,3-22 kW cấp 2 hoặc 50-400 kW DC). Rất ít công trình giải quyết bài toán trạm sạc cho xe điện hai bánh (E2W), vốn có dung lượng pin nhỏ (0,6-3 kWh) và công suất sạc thấp (0,2-1,2 kW) nhưng số lượng phương tiện tại một địa điểm tập trung có thể lên tới hàng trăm xe. Hơn nữa, việc tích hợp nguồn điện mặt trời mái nhà tự dùng với trạm sạc E2W tại các bãi đỗ xe nhằm giải quyết đồng thời việc hấp thụ nguồn phát tái tạo tại chỗ và giảm gánh nặng phụ tải sạc lên lưới điện phân phối chưa được nghiên cứu toàn diện trong điều kiện cụ thể của Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án được văn bản xác định cụ thể:

  1. Điều phối quá trình sạc cho hàng trăm xe điện hai bánh (E2W), xét cả hai trường hợp có tích hợp phát điện ngược lên lưới (Vehicle-to-Grid - V2G) và sạc một chiều từ lưới vào xe (Grid-to-Vehicle - G2V/non-V2G).
  2. Phát triển các giải pháp điều khiển nhằm làm phẳng đồ thị phụ tải (load leveling), lấp đáy đồ thị phụ tải (valley filling) và cắt giảm công suất đỉnh (peak shaving), hỗ trợ lưới điện và giảm thiểu tác động bất lợi của tải sạc E2W lên lưới phân phối cùng các phụ tải thông thường.
  3. Xem xét các yếu tố bất định của hệ thống, đặc biệt là hành vi sạc (thời gian đến, thời gian đi, trạng thái sạc ban đầu của người dùng).
  4. Xây dựng giải pháp tính toán phù hợp với đặc thù số lượng phương tiện lớn tại các bãi đỗ xe trạm sạc E2W nhằm tránh quá tải tính toán.

Các câu hỏi nghiên cứu của luận án gồm:

  1. Việc tích hợp phụ tải sạc, nguồn năng lượng tái tạo (RES), phụ tải thông thường và lưới điện tạo ra lưới điện siêu nhỏ (microgrid); cần phát triển các giải pháp điều khiển thông minh và linh hoạt nào cho hệ thống này?
  2. Thuật toán sạc cần được thiết kế ra sao để đáp ứng đủ nhu cầu năng lượng của người dùng xe điện mà vẫn giảm thiểu tác động tiêu cực lên lưới điện phân phối và phụ tải thông thường?
  3. Thuật toán cần được tùy biến như thế nào để có khả năng cung cấp các dịch vụ phụ trợ hoặc hỗ trợ vận hành lưới điện (như V2G)?
  4. Các giải pháp đề xuất cần tính toán thế nào khi số lượng xe E2W trong trạm sạc lớn hơn nhiều so với số lượng ô tô điện trong một trạm sạc thông thường?
  5. Các yếu tố bất định như hành vi sạc của người dùng được mô hình hóa và xử lý thế nào, đồng thời các thuật toán đề xuất cần được kiểm chứng ra sao thông qua mô phỏng trường hợp điển hình và thực nghiệm phần cứng?

Đối tượng nghiên cứu của luận án là trạm sạc xe điện hai bánh tích hợp hệ thống điện mặt trời mái nhà và kết nối với lưới điện phân phối; các mô hình phần tử công suất (pin quang điện, pin lithium-ion, bộ nghịch lưu, bộ biến đổi DC-DC); các thuật toán tối ưu hóa điều độ sạc xe điện. Phạm vi nghiên cứu về không gian tập trung vào hạ tầng lưới phân phối và trạm sạc đô thị tại Việt Nam (với các nghiên cứu trường hợp cụ thể: trường đại học, công sở, chung cư, nhà máy). Phạm vi về thời gian khảo sát chu kỳ ngày làm việc hoặc ca làm việc của phương tiện, sử dụng chuỗi số liệu bức xạ và phụ tải theo các tháng trong năm. Về mặt kỹ thuật, nghiên cứu giới hạn ở cấp điện áp sạc dân dụng 220 V 1 pha; pin lưu trữ là loại Lithium-ion; không xét chế độ vận hành độc lập (island mode) của trạm sạc; không thực hiện bài toán tối ưu hóa quy mô nguồn phát quang điện (optimal PV sizing) và giả định dữ liệu dự báo phụ tải cũng như phát xạ mặt trời đã có sẵn với độ chính xác tin cậy.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án tiến hành tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước và quốc tế liên quan đến kiến trúc trạm sạc và các thuật toán điều khiển điều độ quá trình sạc xe điện. Về mặt kiến trúc trạm sạc, các tài liệu được điểm lại phân chia thành ba mô hình chính:

  • Kiến trúc tập trung (Centralized control): Đơn vị gom sạc (EV aggregator) trực tiếp thu thập toàn bộ thông số kỹ thuật và nhu cầu sạc của từng xe, giải bài toán tối ưu hóa (OP) để đưa ra kế hoạch sạc. Văn bản chỉ ra các nghiên cứu [69], [117], [4] cho thấy kiến trúc này đạt nghiệm tối ưu toàn cục nhưng chịu gánh nặng tính toán rất lớn khi số lượng xe tăng cao và dễ mất kiểm soát toàn hệ thống nếu bộ điều khiển trung tâm gặp sự cố.
  • Kiến trúc phân tán (Decentralized control): Xe tự tính toán biểu đồ sạc qua bộ điều khiển cục bộ dựa trên giao tiếp ngang hàng (Type 1) hoặc nhận tín hiệu phát thanh gián tiếp từ đơn vị gom sạc (Type 2). Các công trình [108], [93], [111], [117] áp dụng lý thuyết trò chơi phi hợp tác hoặc phát tín hiệu giá điện theo thời gian sử dụng (TOU) để dịch chuyển tải về điểm cân bằng Nash.
  • Kiến trúc phân cấp (Hierarchical control): Kết hợp bộ điều khiển trung tâm và các bộ điều khiển phụ phụ trách từng nhóm xe tại các khu vực đỗ xe riêng biệt, giúp giảm độ phức tạp tính toán [98].

Đối với các thuật toán điều khiển trạm sạc, tác giả hệ thống hóa các hướng nghiên cứu theo hai nhóm mục tiêu kỹ thuật và kinh tế:

Phân nhóm mục tiêu Hướng nghiên cứu chi tiết Các tác giả và công trình được điểm lại trong văn bản
Mục tiêu kỹ thuật Điều tiết phụ tải (làm phẳng tải, lấp đáy, giảm đỉnh, cực tiểu phương sai tải) [108], [93], [111], [117], [123], [81], [104]; tích hợp ràng buộc máy biến áp và điện áp nút PCC: [95], [37], [109], [131], [102], [66], [120]
Nâng cao hiệu quả vận hành (tối đa hóa tự dùng năng lượng tái tạo, bám kế hoạch ngày tới) [139] (lý thuyết trò chơi hai giai đoạn), [131] (hạ tầng công nghệ thông tin dựa trên cơ chế token)
Cung cấp dịch vụ phụ trợ (điều tần, điều áp, dự phòng quay, bù công suất phản kháng/tác dụng) [107], [141] (điều tần); [80] (kiểm soát điện áp); [137] (dự phòng quay); [125] (bù công suất tác dụng); [82] (bù công suất phản kháng)
Giảm tổn thất công suất sạc, giảm suy giảm tuổi thọ pin, đảm bảo tính công bằng và tiện lợi [150], [132], [144], [91] (tổn thất và tuổi thọ pin); [81], [92], [128] (công bằng: FCFS, EDF, SJF, gói sạc); [129] (thuận tiện cho chủ xe)
Mục tiêu kinh tế Cực tiểu hóa chi phí phát điện [133] (chi phí khởi động/dừng máy), [6] (kết hợp giảm phát thải CO2), [148], [153] (hệ thống điều độ phân cấp)
Tối đa hóa doanh thu đơn vị vận hành lưới và đơn vị gom sạc [140] (tối ưu giá bán buôn); [147], [127], [67], [106] (chênh lệch giá bán buôn - bán lẻ, biểu giá TOU, bán điện dư từ RES)
Cực tiểu hóa chi phí sạc của người dùng phương tiện [90], [97], [77] (tối ưu hóa phi hợp tác dựa trên dữ liệu phụ tải quá khứ), [86] (thuật toán heuristic theo biểu giá TOU)

Từ việc phân tích tài liệu, tác giả xác định khoảng trống luận án giải quyết: các thuật toán điều khiển phân tán dựa trên tín hiệu giá (như biểu giá TOU) phát huy tác dụng tốt với ô tô điện vì công suất tiêu thụ lớn. Tuy nhiên, đối với xe điện hai bánh (E2W), do mức tiêu thụ năng lượng và chi phí tiền điện mỗi lần sạc rất nhỏ, người dùng ít có động lực thay đổi hành vi sạc chỉ dựa trên chênh lệch giá điện. Do đó, việc áp dụng kiến trúc phân tán phát tín hiệu giá cho E2W là không thực tế. Thay vào đó, trạm sạc E2W cần sử dụng kiến trúc điều khiển tập trung để chủ động lập lịch sạc. Tuy nhiên, phương pháp tập trung truyền thống khi áp dụng cho hàng trăm xe E2W sẽ gặp rào cản lớn về thời gian giải toán và năng lực tính toán. Luận án định vị trọng tâm vào việc thiết kế giải thuật phân bổ công suất dựa trên kỹ thuật gom nhóm phương tiện và giải thuật tối ưu hóa theo khung chân trời lùi (Receding Horizon Framework) để khắc phục triệt để nhược điểm tính toán của bài toán tập trung quy mô lớn, đồng thời tận dụng khả năng tự tiêu thụ điện mặt trời mái nhà và cung cấp dịch vụ V2G.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án dựa trên nền tảng lý thuyết mô hình hóa hệ thống năng lượng, lý thuyết mạch điện tử công suất, lý thuyết tối ưu hóa toán học và phương pháp điều khiển hồi quy chân trời lùi.

Hệ thống trạm sạc được mô hình hóa ở hai cấp độ:

  • Cấp độ mô hình thời gian thực (Real-time model):
    • Mô hình pin quang điện: Sử dụng mô hình 1 diode (one-diode model) kết hợp mạch tương đương Thevenin. Phương trình dòng điện quang điện: $$I_{ph} = [I_{sc} + k_i (T - 298)] \frac{G}{1000}$$ Dòng bão hòa ngược $I_{rs}$ và dòng đầu ra của mô-đun PV được xác định dựa trên điện áp hở mạch $V_{oc}$, dòng ngắn mạch $I_{sc}$, số tế bào quang điện mắc nối tiếp $N_s$, hằng số Boltzmann $K = 1,38 \times 10^{-23}\text{ J/K}$, điện tích electron $q = 1,6 \times 10^{-19}\text{ C}$, độ rộng vùng cấm $E_{g0}$ và hệ số lý tưởng của diode $n$.
    • Mô hình bộ biến đổi DC-DC Boost và thuật toán bám điểm công suất cực đại (MPPT): Khảo sát hai giải thuật MPPT là thuật toán nhiễu loạn và quan sát (Perturb and Observe - P&O) và thuật toán độ dẫn gia tăng (Incremental Conductance - INC) dựa trên điều kiện đạo hàm công suất theo điện áp: $dP/dV = 0$ tại điểm cực đại, $dP/dV > 0$ ở bên trái và $dP/dV < 0$ ở bên phải MPP.
    • Mô hình pin lưu trữ: Sử dụng mô hình mạch tương đương Thevenin gồm điện áp hở mạch $V_{OCV}$ và điện trở nội $R_{bat}^{int}$ phụ thuộc vào trạng thái sạc (SOC) và nhiệt độ làm việc, biểu diễn qua phương trình: $$V_{bat} = V_{OCV} - R_{bat}^{int} I_{bat}$$ Thông số mô hình được tham chiếu từ dữ liệu đo đạc thực nghiệm của pin Saft Lithium Ion 7 Ah.
    • Mô hình biến tần hòa lưới (Grid-tie inverter): Thiết lập hệ điều khiển dòng điện trên hệ tọa độ đồng bộ quay $dq$ thông qua phép biến đổi Park và Clark, tạo xung điều chế độ rộng xung (PWM) điều khiển mạch nghịch lưu bán dẫn nối lưới AC.
    • Bộ sạc/xả hai chiều (Bi-directional charger/discharger): Cấu trúc mạch biến đổi Buck/Boost hỗ trợ hai chiều dòng công suất G2V và V2G.
  • Cấp độ mô hình dài hạn (Long-term model):
    • Chu kỳ lập lịch được rời rạc hóa thành các khoảng thời gian $\Delta T$.
    • Cân bằng năng lượng tổng thể của trạm: $$C_{t+1}^S = C_t^S + P_t^S \cdot \Delta T$$ trong đó $C_t^S$ là tổng năng lượng pin tại thời điểm $t$, $P_t^S$ là tổng công suất sạc/xả của toàn bộ xe E2W ($P_t^S > 0$ khi sạc và $P_t^S < 0$ khi xả).
    • Ràng buộc công suất sạc và xả của trạm: $$P_t^S \le \min\left{\sum_{i=1}^N P_{max}^{C_i}, \sum_{i=1}^N P_{max}^{B_i}\right}$$ với $P_{max}^{C_i}$ và $P_{max}^{B_i}$ lần lượt là công suất giới hạn của bộ sạc thứ $i$ và bộ pin thứ $i$.
    • Ràng buộc khả năng mang tải của đường dây cấp nguồn (feeder): $$P_t^S \le P_{max}^{feeder} - D_t^S = P_{max}^{ex}$$ với $D_t^S$ là phụ tải thực (netload, bằng phụ tải thông thường trừ đi sản lượng phát điện mặt trời), $P_{max}^{ex}$ là công suất trao đổi tối đa cho phép giữa lưới điện vi mô và lưới điện phân phối.
    • Ràng buộc đáp ứng nhu cầu năng lượng sạc cho từng xe trước thời điểm xuất phát: $$R_S = \sum_{i=1}^N A_i (FSOC_{EV_i} - ISOC_{EV_i}) = \sum_{i=1}^N \left(\int_{t_0}^{t_m} P_t^i dt\right)$$ với $A_i$ là dung lượng pin, $ISOC_{EV_i}$ và $FSOC_{EV_i}$ lần lượt là trạng thái sạc lúc đến và lúc đi của phương tiện thứ $i$.

Phương pháp nghiên cứu thực tế gồm bốn phương pháp kết hợp:

  1. Nghiên cứu tổng hợp (Synthesis Research): Thu thập số liệu kỹ thuật, tiêu chuẩn phương tiện, khảo sát hiện trạng phụ tải và bức xạ quang điện tại các vùng đô thị Việt Nam.
  2. Mô hình hóa và mô phỏng (Modeling and Simulation): Xây dựng mô hình toán, lập trình mô phỏng trên nền tảng MATLAB và Simulink để kiểm chứng hiệu năng các thuật toán lập lịch.
  3. Thực nghiệm thực tế (Empirical Testing): Chế tạo và vận hành bàn thử nghiệm phần cứng (test bench) để ghi nhận đáp ứng thời gian thực của pin và các bộ biến đổi công suất theo tín hiệu điều khiển.
  4. Tham vấn chuyên gia (Expert Consultation): Trao đổi chuyên môn với các kỹ sư và chuyên gia trong lĩnh vực hệ thống điện và năng lượng tái tạo.

Nguồn tư liệu và dữ liệu gồm: Số liệu bức xạ mặt trời hàng ngày (GHI) tại Việt Nam; dữ liệu phân loại xe nhóm L của Ủy ban Châu Âu (EC); thông số kỹ thuật xe máy điện và xe đạp điện đang lưu hành tại Việt Nam (VinFast, Honda, Yamaha...); dữ liệu phụ tải thông thường tại các khu vực đặc trưng (đại học, văn phòng, chung cư, nhà máy); hàm phân phối xác suất (PDF) thời gian đến, thời gian đi và SOC ban đầu của phương tiện.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan về trạm sạc xe điện – Kiến trúc và thuật toán điều khiển (Overview of Electric Vehicle Charging Stations – Architectures and Control Algorithms)

Chương I phân tích chi tiết cấu trúc kỹ thuật của các trạm sạc xe điện và các giải thuật điều khiển quá trình sạc hiện có trên thế giới. Tác giả phân tích ưu - nhược điểm của ba kiến trúc điều khiển: tập trung, phân tán (Loại 1 và Loại 2) và phân cấp. Dựa trên phân tích đặc thù của phương tiện E2W tại Việt Nam, chương này đưa ra đề xuất kiến trúc trạm sạc E2W phù hợp: do mức tiêu thụ năng lượng của xe hai bánh rất nhỏ (5-15 Wh/km so với 150-200 Wh/km của ô tô điện), dung lượng pin thấp (dưới 3 kWh), tín hiệu giá điện không đủ động lực để người dùng tự điều chỉnh lịch sạc phân tán. Vì vậy, kiến trúc tập trung với bộ điều khiển quản lý trực tiếp quá trình sạc được xác định là phương án khả thi. Để giải quyết nguy cơ nghẽn tính toán khi trạm phục vụ hàng trăm đến hàng nghìn xe, luận án đề xuất mô hình phân chia trạm sạc thành các nhóm xe do các bộ điều khiển phụ quản lý, liên kết về bộ điều khiển trung tâm theo dạng phân cấp.

Chương này cũng tổng hợp chi tiết các bài toán tối ưu hóa điều độ sạc theo khía cạnh kỹ thuật (làm phẳng phụ tải, lấp đáy, giảm đỉnh, nâng cao hiệu suất nguồn tái tạo, cung cấp dịch vụ phụ trợ tần số/điện áp/dự phòng quay/bù công suất, giảm suy giảm pin, đảm bảo tính công bằng theo các quy tắc FCFS, EDF, SJF) và kinh tế (cực tiểu chi phí phát điện, tối đa doanh thu lưới, tối ưu lợi nhuận đơn vị gom sạc, cực tiểu hóa chi phí mua điện theo biểu giá TOU). Hàm mục tiêu làm phẳng phụ tải thông qua cực tiểu phương sai tải tổng được thiết lập làm cơ sở toán học xuyên suốt: $$\min \sum_{t=1}^M \left(D_t^S + \sum_{i=1}^N P_t^i - P_{avg}\right)^2$$

Chương II: Mô hình hóa trạm sạc xe điện hai bánh tích hợp quang điện (Modeling of PV-integrated Electric-Twowheeler Charging Stations)

Chương II tập trung thiết lập mô hình toán học và mô hình mô phỏng cho toàn bộ các phần tử trong trạm sạc xe điện hai bánh tích hợp quang điện. Mô hình được xây dựng đồng thời ở hai thang thời gian: mô hình thời gian thực (real-time) trên MATLAB/Simulink và mô hình dài hạn (long-term) phục vụ bài toán lập lịch.

Mô hình pin quang điện được xây dựng dựa trên thông số kỹ thuật tấm pin TSM-165DA01 (công suất cực đại $P_{max} = 165,54\text{ W}$, điện áp hở mạch $V_{oc} = 43,2\text{ V}$, dòng ngắn mạch $I_{sc} = 5,2\text{ A}$, điện áp tại điểm công suất cực đại $V_{mp} = 35,6\text{ V}$, dòng tại điểm công suất cực đại $I_{mp} = 4,65\text{ A}$, gồm 72 tế bào quang điện). Từ mô-đun đơn lẻ, tác giả mô phỏng hệ thống quang điện công suất 150 kWp gồm 900 tấm pin, cấu hình thành 36 chuỗi song song, mỗi chuỗi gồm 25 tấm nối tiếp. Bộ biến đổi tăng áp DC-DC Boost được tích hợp giải thuật bám điểm công suất cực đại MPPT (thuật toán P&O và thuật toán INC), đảm bảo mảng pin luôn phát huy tối đa công suất khi bức xạ và nhiệt độ môi trường thay đổi.

Mô hình pin lưu trữ trên xe E2W sử dụng mạch tương đương Thevenin với các hàm nội trở phóng điện ($R_{dis}$), nội trở sạc điện ($R_{chg}$) và điện áp hở mạch ($V_{OCV}$) phụ thuộc đồng thời vào trạng thái sạc (SOC) và nhiệt độ môi trường (từ bảng dữ liệu của pin Saft Li-ion 7 Ah). Biến tần hòa lưới được mô hình hóa hoàn chỉnh từ khâu đo lường dòng áp, chuyển đổi tọa độ $\alpha\beta$ sang $dq$, mạch vòng khóa pha (PLL), bộ điều khiển dòng điện PI và phát xung PWM điều khiển cầu bán dẫn nghịch lưu kết nối với bus AC 220 V. Bộ sạc/xả hai chiều Buck/Boost được thiết kế cho phép kiểm soát dòng công suất sạc và xả của từng bộ pin. Mô hình dài hạn xác lập phương trình cập nhật trạng thái năng lượng toàn trạm $C_{t+1}^S = C_t^S + P_t^S \Delta T$ và không gian ràng buộc công suất đường dây $P_{max}^{feeder}$, giới hạn kỹ thuật của pin ($ISOC$, $FSOC$, $P_{max}^C$, $P_{min}^C$), làm tiền đề tích hợp các thuật toán điều độ.

Chương III: Thuật toán phân bổ công suất sạc cho trạm sạc E2W (Charging Power Allocation Algorithm for E2W Charging Stations)

Chương III đề xuất thuật toán phân bổ công suất sạc nhằm mục tiêu làm phẳng phụ tải tổng, hạn chế tác động tiêu cực của tải sạc và điện mặt trời lên lưới phân phối, đồng thời triệt tiêu rào cản tính toán khi số lượng xe lớn.

Dữ liệu đầu vào của thuật toán được chuẩn hóa dựa trên phân loại phương tiện nhóm L của Ủy ban Châu Âu (EC) và thực trạng xe hai bánh điện tại Việt Nam:

Loại phương tiện Tốc độ tối đa Công suất động cơ Điện áp và dung lượng pin Tiêu thụ năng lượng Cấu hình tại Việt Nam
Xe đạp điện (e-bike) $\le 25\text{ km/h}$ (hoặc đến $1000\text{ W}$ cho loại tốc độ cao) $\le 250\text{ W}$ $12\text{--}48\text{ V}$, $0,2\text{--}1\text{ kWh}$ $5\text{--}15\text{ Wh/km}$ Động cơ $< 500\text{ W}$, pin $48\text{ V}\text{--}12\text{ Ah}$, cự ly $50\text{--}60\text{ km}$
Xe máy điện (e-moped / e-motorcycle) $\le 45\text{ km/h}$ $1\text{--}4\text{ kW}$ $48\text{ V}$, $1\text{--}5\text{ kWh}$ Thấp hơn nhiều so với ô tô điện ($150\text{--}200\text{ Wh/km}$) Động cơ $800\text{--}1200\text{ W}$, pin $60\text{ V}\text{--}20\text{ Ah}$, cự ly $70\text{--}80\text{ km}$

Để giải quyết vấn đề số lượng xe lớn, tác giả đề xuất phương pháp gom nhóm xe (grouping approach) dựa trên mức năng lượng yêu cầu trong chu kỳ đỗ xe. Quy trình lập lịch phân bổ công suất sạc được triển khai qua 3 giai đoạn (3 stages):

  • Giai đoạn 1 (Stage 1): Tìm biểu đồ công suất sạc chung cho toàn bộ trạm sạc. Biểu đồ này được giải tối ưu nhằm đạt mục tiêu san phẳng đồ thị phụ tải tổng (tổng phụ tải thông thường trừ công suất phát PV cộng phụ tải sạc).
  • Giai đoạn 2 (Stage 2): Từ biểu đồ công suất tổng của trạm đã xác định ở Giai đoạn 1, giải thuật tiến hành phân bổ công suất tại từng khe thời gian cho từng nhóm xe (đã gom nhóm theo nhu cầu sạc).
  • Giai đoạn 3 (Stage 3): Dựa trên công suất đã phân bổ cho từng nhóm, giải thuật tiếp tục phân bổ xuống từng phương tiện cụ thể trong nhóm, đảm bảo thỏa mãn các ràng buộc về thời gian đến, thời gian đi, trạng thái sạc ban đầu và giới hạn dòng sạc danh định của pin.

Thuật toán được kiểm chứng với dữ liệu hàm mật độ xác suất (PDF) thời gian đến/đi của các chuyến đi làm việc và về nhà, phân bố SOC ban đầu, số liệu bức xạ mặt trời các tháng đặc trưng (tháng 1 và tháng 6). Kết quả chỉ ra phương pháp phân nhóm 3 giai đoạn giúp tránh phải giải bài toán quy hoạch tối ưu trực tiếp với số lượng biến số khổng lồ của từng xe, giảm đáng kể thời gian tính toán trong khi vẫn đảm bảo chỉ số phương sai phụ tải giảm rõ rệt so với sạc không kiểm soát.

Chương IV: Thuật toán sạc tối ưu dựa trên khung chân trời lùi (Optimal Charging Algorithm Based on Receding Horizon Framework)

Chương IV phát triển thuật toán sạc tối ưu sử dụng phương pháp quy hoạch toàn phương (Quadratic Programming - QP) tích hợp trong khung chân trời lùi (Receding Horizon Framework - RHC). Việc sử dụng khung chân trời lùi cho phép bộ điều khiển cập nhật trạng thái sạc thực tế, bù đắp các sai số dự báo về bức xạ quang điện và hấp thu các biến động bất định về thời gian kết nối/rời trạm thực tế của phương tiện.

Mô hình toán học QP được thiết lập và giải trên phần mềm MATLAB. Tại mỗi bước thời gian của cửa sổ trượt, thuật toán giải bài toán tối ưu hóa trong khoảng thời gian dự báo phía trước, nhưng chỉ áp dụng lệnh điều khiển sạc/xả cho bước thời gian hiện tại, sau đó dịch chuyển cửa sổ sang bước kế tiếp.

Hiệu năng của thuật toán RHC được mô phỏng và kiểm chứng qua 4 nghiên cứu trường hợp (Case study) với đặc thù phụ tải và thói quen đỗ xe khác nhau:

  1. Trạm sạc tại trường đại học (Charging station at university): Xe tập trung vào ban ngày, trùng với khung giờ phát điện mặt trời cao điểm.
  2. Trạm sạc công sở/văn phòng (Office charging station): Phương tiện đến vào đầu giờ sáng và rời trạm vào cuối buổi chiều.
  3. Trạm sạc chung cư (Apartment charging station): Xe cắm sạc chủ yếu vào ban đêm và chiều tối, phụ tải thông thường có đỉnh vào giờ sinh hoạt gia đình.
  4. Trạm sạc tại nhà máy (Charging station at factory): Hoạt động sạc gắn liền với lịch làm việc theo ca kíp của công nhân.

Trong mỗi trường hợp, tác giả so sánh 4 kịch bản vận hành: kịch bản phụ tải không sạc xe, kịch bản sạc không kiểm soát với tốc độ tối đa (Max rate charging pattern), kịch bản sạc tốc độ trung bình (Average charging pattern), và kịch bản sạc thông minh theo thuật toán đề xuất (Scenario 4) có xét đến cả chế độ V2G. Kết quả so sánh phương sai phụ tải (Load variance) khẳng định thuật toán dựa trên chân trời lùi đã điều phối quá trình sạc hấp thụ tối đa nguồn điện mặt trời tại chỗ vào ban ngày, lấp đầy các thung lũng phụ tải ban đêm và phát điện ngược (V2G) trong các khung giờ cao điểm, giảm thiểu vượt bậc độ biến thiên phụ tải tổng tác động lên trạm biến áp và đường dây phân phối.

Chương V: Đáp ứng thời gian thực của việc sạc E2W và kiểm chứng thực nghiệm (Realtime Responses of E2W Charging and Practical Verification)

Chương V thực hiện kiểm chứng khả năng đáp ứng thời gian thực của các bộ sạc E2W theo lệnh điều độ nhận được từ thuật toán tối ưu hóa dài hạn, đồng thời tiến hành thử nghiệm trên hệ thống phần cứng thực tế.

Mô phỏng thời gian thực trên Simulink khảo sát đáp ứng của hệ thống khi nhận tín hiệu thay đổi bước nhảy công suất lệnh sạc (ví dụ: công suất sạc toàn trạm thay đổi từ 5 kW lên 5,6 kW). Kết quả phân tích dạng sóng dòng điện, điện áp DC bus và trạng thái SOC của pin khẳng định các bộ điều khiển bám sát tín hiệu điều độ mà không gây dao động quá mức hay mất ổn định hệ thống.

Để kiểm chứng thực nghiệm, một bàn thử nghiệm (testing workbench / test bench) hoàn chỉnh đã được thiết kế, chế tạo và lắp đặt trong phòng thí nghiệm. Cấu hình phần cứng bàn thử nghiệm gồm:

  • Mảng pin mặt trời và bộ biến tần quang điện (Solar inverter and solar panel).
  • Biến tần hòa lưới một pha (Single phase grid-tie inverter).
  • Các bộ biến đổi Buck/Boost (Boost/Buck converters) đóng vai trò bộ sạc/xả hai chiều.
  • Bộ pin lưu trữ Lithium-ion thực tế (Battery pack).
  • Mạng truyền thông công nghiệp sử dụng giao thức Modbus RTU kết nối các thiết bị đo lường và bộ điều khiển.

Các kịch bản thực nghiệm được thực hiện trên test bench gồm:

  • Kiểm tra đáp ứng sạc thời gian thực (Real-time charging response).
  • Kiểm tra đáp ứng xả thời gian thực cung cấp điện cho tải/lưới (Real-time discharging response - V2G).
  • Kiểm tra đáp ứng chuyển đổi trạng thái liên tục giữa sạc và xả (Real-time charge to discharge response).

Dữ liệu đo đạc thực nghiệm từ phần cứng khớp với kết quả tính toán mô phỏng lý thuyết, chứng minh tính khả thi của giải pháp điều khiển khi áp dụng vào các thiết bị công suất thực tế.

Kết quả và những đóng góp mới

Các kết quả và đóng góp mới của luận án được văn bản tự đúc kết gồm:

  1. Đóng góp về lý luận và thuật toán: Luận án đề xuất hai thuật toán lập lịch sạc chuyên biệt cho trạm sạc xe điện hai bánh (E2W):
    • Thuật toán phân bổ công suất sạc 3 giai đoạn dựa trên phương pháp phân nhóm phương tiện theo nhu cầu năng lượng, giải quyết triệt để rào cản tắc nghẽn tính toán khi số lượng xe sạc đồng thời lên tới hàng trăm xe.
    • Thuật toán tối ưu hóa sạc dựa trên quy hoạch toàn phương tích hợp khung chân trời lùi (Receding Horizon Framework), cho phép cập nhật liên tục sai số dự báo phát xạ quang điện và tính bất định trong hành vi đỗ xe của người dùng.
  2. Đóng góp về mặt kỹ thuật và vận hành: Đã xác lập giải pháp kết hợp hiệu quả giữa phụ tải xe điện hai bánh và hệ thống điện mặt trời mái nhà tự dùng theo định hướng Quy hoạch điện VIII; chứng minh hiệu quả kỹ thuật trong việc làm phẳng đồ thị phụ tải tổng, lấp đầy đáy phụ tải ban đêm, cắt đỉnh công suất ban ngày và giảm phương sai tải, qua đó giảm áp lực nâng cấp, cải tạo đường dây và trạm biến áp của lưới điện phân phối.
  3. Đóng góp về mặt thực nghiệm: Thiết kế, chế tạo và vận hành thành công bàn thử nghiệm phần cứng (test bench) sử dụng giao thức truyền thông Modbus RTU, kết nối các bộ biến đổi bán dẫn thực tế và pin Lithium-ion. Bàn thử nghiệm kiểm chứng thành công khả năng đáp ứng thời gian thực của phương tiện đối với các lệnh điều độ sạc, xả và đảo chiều công suất V2G.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất từ luận án:

  • Đối với các bãi đỗ xe quy mô lớn tại trường đại học, công sở, khu đô thị và nhà máy, cần triển khai hệ thống trạm sạc tập trung tích hợp điện mặt trời mái nhà và áp dụng giải thuật điều khiển thông minh để tự tiêu thụ tối đa nguồn điện sạch tại chỗ.
  • Cần hoàn thiện các quy chuẩn kỹ thuật cho bộ sạc hai chiều và cơ chế khuyến khích kỹ thuật để xe điện hai bánh tham gia cung cấp dịch vụ hỗ trợ lưới điện (V2G) trong các khung giờ cao điểm của hệ thống.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản luận án đã nêu rõ các giới hạn phạm vi nghiên cứu:

  • Luận án chưa xem xét chế độ vận hành độc lập (island mode) của trạm sạc khi xảy ra sự cố mất điện lưới phân phối.
  • Chưa thực hiện bài toán điều độ công suất nguồn tổng thể của toàn hệ thống điện và chưa thực hiện tối ưu hóa quy mô công suất lắp đặt của mảng pin mặt trời (optimal PV sizing).
  • Nghiên cứu đặt giả định dữ liệu dự báo bức xạ mặt trời và phụ tải thông thường đã có sẵn với độ chính xác cao; chưa tích hợp trực tiếp mô hình dự báo thời tiết thời gian thực vào thuật toán.
  • Quy mô kiểm chứng thực nghiệm phần cứng mới dừng lại ở cấp độ bàn thử nghiệm phòng thí nghiệm (test bench), chưa triển khai thử nghiệm thực địa trên bãi đỗ xe thực tế có hàng trăm xe điện hai bánh kết nối đồng thời.

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể phát triển từ văn bản gồm:

  • Mở rộng thuật toán điều khiển để trạm sạc có khả năng chuyển đổi liền mạch sang chế độ vận hành độc lập (islanded microgrid) khi lưới điện mất điện.
  • Tích hợp bài toán tối ưu hóa đồng thời quy mô công suất điện mặt trời và dung lượng hệ thống pin lưu trữ trạm (BESS) kết hợp với phụ tải xe E2W.
  • Phát triển các giải thuật dự báo thích nghi tích hợp sai số thời tiết trực tiếp vào vòng lặp điều khiển chân trời lùi.
  • Mở rộng kiến trúc điều khiển phân cấp để phối hợp vận hành mạng lưới nhiều trạm sạc E2W trong toàn đô thị.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên môn hữu ích cho nhiều đối tượng trong lĩnh vực kỹ thuật năng lượng và giao thông điện hóa:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật Năng lượng, Kỹ thuật Điện, Hệ thống Điện: Có thể tham khảo chi tiết phương pháp xây dựng mô hình toán học và mô phỏng trên MATLAB/Simulink đối với mảng pin quang điện 1 diode, thuật toán MPPT (P&O, INC), pin Li-ion mạch Thevenin, bộ nghịch lưu nối lưới trên hệ tọa độ $dq$, bộ biến đổi Buck/Boost hai chiều, cùng phương pháp thiết lập bài toán tối ưu hóa quy hoạch toàn phương (QP) trong khung chân trời lùi (RHC).
  • Giảng viên và cán bộ nghiên cứu: Có thể sử dụng cấu trúc thiết kế và quy trình vận hành bàn thử nghiệm thực nghiệm (test bench) sử dụng giao thức Modbus RTU tại Chương V làm tài liệu tham khảo cho việc xây dựng các phòng thí nghiệm vi lưới (microgrid) và trạm sạc xe điện.
  • Các đơn vị vận hành lưới điện phân phối (DSO), đơn vị gom sạc và nhà hoạch định chính sách năng lượng: Luận án cung cấp luận cứ khoa học và giải pháp kỹ thuật cụ thể để hiện thực hóa mục tiêu phát triển điện mặt trời mái nhà tự sản tự tiêu của Quy hoạch điện VIII gắn liền với lộ trình chuyển đổi giao thông xanh tại các đô thị Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao luận án lựa chọn kiến trúc điều khiển tập trung thay vì kiến trúc phân tán cho trạm sạc xe điện hai bánh (E2W)?
Đối với ô tô điện, mức tiêu thụ điện lớn nên đơn vị gom sạc có thể dùng tín hiệu giá điện (như TOU) trong kiến trúc phân tán để khuyến khích chủ xe tự thay đổi giờ sạc. Tuy nhiên, xe điện hai bánh có dung lượng pin và mức tiêu thụ điện rất nhỏ (5-15 Wh/km), chi phí sạc mỗi lần thấp nên tín hiệu giá không đủ hấp dẫn để thay đổi hành vi người dùng. Do đó, trạm sạc E2W cần bộ điều khiển tập trung để chủ động lập lịch sạc cho xe; người dùng chỉ cần cung cấp thời gian rời trạm và trạng thái sạc yêu cầu.

2. Thuật toán phân bổ công suất sạc 3 giai đoạn trong Chương III giải quyết khó khăn tính toán khi có hàng trăm xe sạc cùng lúc như thế nào?
Thay vì giải bài toán tối ưu hóa đồng thời với số lượng biến số khổng lồ cho từng phương tiện đơn lẻ (gây quá tải tính toán), thuật toán chia quy trình thành 3 giai đoạn: Giai đoạn 1 giải bài toán tối ưu tổng thể để tìm biểu đồ công suất chung cho toàn trạm sạc; Giai đoạn 2 phân bổ công suất trạm theo từng khe thời gian về các nhóm xe (đã gom nhóm theo nhu cầu năng lượng); Giai đoạn 3 phân bổ chi tiết từ nhóm xuống từng xe riêng lẻ. Quy trình này triệt tiêu việc phải giải bài toán tối ưu ràng buộc lặp lại nhiều lần cho từng xe.

3. Khung chân trời lùi (Receding Horizon Framework) ở Chương IV đóng vai trò gì trong việc tối ưu hóa vận hành trạm sạc?
Khung chân trời lùi giải bài toán tối ưu quy hoạch toàn phương (QP) theo một cửa sổ thời gian trượt về phía trước nhưng chỉ áp dụng lệnh điều khiển cho bước thời gian tức thời hiện tại. Cách tiếp cận này cho phép hệ thống liên tục cập nhật trạng thái sạc thực tế của pin và tiếp nhận các dữ liệu mới nhất, qua đó bù đắp hiệu quả các sai số dự báo phát xạ điện mặt trời cũng như xử lý được sự bất định về thời gian đến và rời trạm thực tế của các phương tiện.

4. Bàn thử nghiệm thực nghiệm (test bench) trong Chương V gồm những thành phần phần cứng chính nào?
Bàn thử nghiệm thực tế được xây dựng trong phòng thí nghiệm bao gồm: mảng pin mặt trời và bộ nghịch lưu năng lượng mặt trời; bộ nghịch lưu nối lưới một pha; các bộ biến đổi Buck/Boost đóng vai trò bộ sạc/xả hai chiều; bộ pin lưu trữ Lithium-ion thực tế; và hệ thống mạng truyền thông công nghiệp Modbus RTU kết nối trao đổi dữ liệu đo lường và tín hiệu điều khiển.

5. Luận án đặt ra những giới hạn kỹ thuật cụ thể nào đối với hệ thống nguồn điện mặt trời tích hợp?
Văn bản quy định rõ phạm vi nghiên cứu: trạm sạc được cấp điện phối hợp từ mảng điện mặt trời mái nhà và lưới điện phân phối; nghiên cứu không giải quyết bài toán vận hành ở chế độ cô lập độc lập với lưới (island mode); không tối ưu hóa điều độ nguồn phát tổng thể của hệ thống điện; không thực hiện bài toán tối ưu kích thước công suất lắp đặt pin mặt trời (optimal PV sizing); và giả định chuỗi số liệu dự báo công suất phát quang điện đã có sẵn với độ tin cậy cần thiết.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Văn Ngọc Ngọc đã giải quyết bài toán điều khiển và vận hành tối ưu trạm sạc xe điện hai bánh tích hợp nguồn điện mặt trời mái nhà trong bối cảnh quá độ năng lượng và giao thông xanh tại Việt Nam. Bằng việc đề xuất thuật toán phân bổ công suất 3 giai đoạn theo nhóm và thuật toán tối ưu hóa quy hoạch toàn phương dựa trên khung chân trời lùi, công trình cung cấp giải pháp làm phẳng phụ tải tổng, lấp đầy đáy phụ tải ban đêm và cắt giảm công suất đỉnh thông qua chế độ sạc thông minh kết hợp V2G. Toàn bộ các mô hình toán học và giải thuật điều khiển đã được kiểm chứng tính khả thi và đáp ứng thời gian thực thông qua mô phỏng trên các trường hợp đô thị điển hình và thử nghiệm trên bàn phần cứng thực tế trong phòng thí nghiệm.