Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật "Nghiên cứu các phương pháp điều khiển năng lượng cho hệ thống nguồn lai ắc quy - siêu tụ điện trong ô tô điện" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Bùi Đăng Quang dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Tạ Cao Minh tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội (năm 2020), thuộc ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa (Mã số: 9520216).

  • Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu: Trong các ô tô thuần điện (EVs) thương phẩm hiện nay, ắc quy (đặc biệt là pin Li-ion) là thiết bị lưu trữ năng lượng chính nhờ mật độ năng lượng lớn. Tuy nhiên, ắc quy có nhược điểm về mật độ công suất thấp và tốc độ nạp/xả chậm, làm hạn chế khả năng huy động công suất tức thời và thu hồi năng lượng hãm tái sinh. Trong quá trình vận hành thực tế của phương tiện giao thông, chu kỳ tăng tốc và giảm tốc diễn ra liên tục khiến dòng điện nạp/xả biến động mạnh với tần số cao và dòng đỉnh lớn – nguyên nhân chính làm suy giảm nhanh tuổi thọ của ắc quy (thành phần có giá thành cao nhất trên xe). Để giải quyết vấn đề này, việc bổ sung siêu tụ điện (với mật độ công suất cao, chu kỳ sống lớn và khả năng nạp xả dòng điện lớn) tạo thành hệ thống lưu trữ năng lượng lai (Hybrid Energy Storage System - HESS) ắc quy - siêu tụ là hướng đi cần thiết. Vấn đề cốt lõi phát sinh là cần có chiến lược phân phối công suất yêu cầu giữa ắc quy và siêu tụ một cách tối ưu nhằm bảo vệ và nâng cao tuổi thọ của ắc quy.

  • Mục tiêu nghiên cứu:

    1. Thiết kế các bộ điều khiển phân phối dòng năng lượng cho hệ thống nguồn lai ắc quy - siêu tụ nhằm mục tiêu tối đa hóa tuổi thọ ắc quy.
    2. Giảm thiểu các yếu tố gây suy giảm tuổi thọ ắc quy bao gồm tần số dòng điện cao, dòng điện đỉnh (peak current) và tổn hao nội tại bên trong ắc quy.
    3. Xây dựng mô hình mô phỏng thời gian thực (Hardware-in-the-Loop - HIL) và mô hình thực nghiệm thu nhỏ để kiểm chứng thuật toán điều khiển đã thiết kế.

  • Câu hỏi nghiên cứu:

    1. Câu hỏi 1: Cấu trúc mạch lực và phương pháp phối hợp giữa bộ biến đổi DC-DC với các nguồn lưu trữ năng lượng nào là phù hợp nhất cho ô tô điện cỡ trung?
    2. Câu hỏi 2: Làm thế nào để phân tách thành phần dòng điện tần số cao gánh bởi siêu tụ và giữ cho dòng điện ắc quy biến thiên chậm và mượt mà trong điều kiện vận hành thời gian thực?
    3. Câu hỏi 3: Thuật toán kết hợp giữa điều khiển mờ và bộ lọc thông thấp (Fuzzy - LPF) cải thiện chất lượng dòng điện ắc quy ra sao so với các bộ điều khiển đơn lẻ?
    4. Câu hỏi 4: Phương pháp tối ưu bằng giải tích biến phân có khả năng thay thế phương pháp quy hoạch động rời rạc hóa (DP) trong việc tìm nghiệm tối ưu quản lý năng lượng hay không?
    5. Câu hỏi 5: Mức độ đáp ứng và độ chính xác của các thuật toán điều khiển khi được kiểm chứng trên phần cứng thời gian thực Typhoon HIL 402 và hệ thực nghiệm bán phần thu nhỏ đạt được như thế nào?

  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

    • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống quản lý năng lượng (Energy Management) cho hệ nguồn lai ắc quy - siêu tụ trên ô tô điện. Các thiết bị cụ thể được mô hình hóa gồm: Xe ô tô điện Mitsubishi i-MiEV; động cơ đồng bộ nam châm chìm IPM công suất 47 kW; hệ thống ắc quy 50 Ah - 330 V (tương đương 16,3 kWh); module siêu tụ điện Nesscap EMHSR-0062C0-125R0S dung lượng 62 F, điện áp định mức 125 VDC.
    • Phạm vi cấu trúc mạch lực: Cấu trúc bán chủ động (semi-active topology) sử dụng một bộ biến đổi DC-DC hai chiều kết nối siêu tụ với DC bus (điện áp DC bus được giữ cố định bởi hệ thống ắc quy 330 V).
    • Phạm vi chu trình vận hành: Chu trình thử nghiệm chuẩn nội đô châu Âu ECE (Economic Commission for Europe) với thời gian 200 s, chiều dài quãng đường 0,99 km, tốc độ trung bình 18,26 km/h.
    • Giới hạn hệ thống: Tập trung vào tầng điều khiển năng lượng (vòng ngoài cùng); kế thừa các kết quả điều khiển chuyển động và điều khiển động cơ truyền động; không nghiên cứu các vấn đề xe tự hành (autonomous), công nghệ sạc không dây hay cấu trúc biến tần DC-AC mới.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tác giả luận án đã hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về quản lý năng lượng trên xe điện theo từng nhóm phương pháp và cấu trúc hệ thống:

Hướng nghiên cứu Tác giả, công trình và năm công bố Nội dung và đặc điểm chính
Cấu trúc 3 nguồn (Fuel Cell - Ắc quy - Siêu tụ) Nhóm trường Shahid Beheshti, Iran (2006) [6]; Yildiz Technical University, Thổ Nhĩ Kỳ [7], [13] Sử dụng logic mờ để điều khiển hệ 3 nguồn; tối ưu hóa khó khăn do có nhiều bậc tự do.
Hệ thống lai ắc quy - siêu tụ dùng Logic mờ Đại học Cranfield, Anh [8] Sử dụng bộ điều khiển mờ cho cấu hình HESS ắc quy và siêu tụ tương đồng với xe điện.
Nghiên cứu cấu trúc HESS và mạng nơ-ron GS. Juan W. Dixon, Pontificia Universidad Catolica de Chile [9], [57] Khảo sát hệ ắc quy - siêu tụ trên xe điện; ứng dụng mạng nơ-ron 2 lớp để xác định dòng đặt siêu tụ.
Mô hình EMR, DP, PMP và dải điện áp siêu tụ GS. Alain Bouscayrol (L2EP, ĐH Lille, Pháp), GS. João Pedro F. Trovão (ĐH Sherbrooke, Canada), NCS Nguyễn Bảo Huy [14]-[19] Biểu diễn vĩ mô năng lượng (EMR); quy hoạch động rời rạc hóa (DP); PMP thích nghi thời gian thực; mở rộng dải điện áp làm việc của siêu tụ.
Phân loại cấu trúc kết nối HESS Các công trình tổng quan [2], [20]-[30] Đánh giá 3 cấu trúc: trực tiếp (passive) [20-23], bán chủ động (semi-active) [24-27], và chủ động hoàn toàn (active) [28-30].
Bộ biến đổi DC-DC cho nguồn lai Hori lab, ĐH Tokyo [31]; Haimin Tao (2005, 2006) [32], [33] Buck-boost hai chiều không cách ly [31]; cấu trúc DC-DC hai chiều cách ly nhiều cổng [32, 33].
Phương pháp quản lý năng lượng tiền định (On/Off, Tần số) Phần mềm ADVISOR, Toyota Prius [2], [45], [46]; Tần số LPF/HPF [47]-[51] Chiến lược On/Off theo ngưỡng SoC và công suất; kỹ thuật lọc thông thấp (LPF) tách tần số cao vào siêu tụ cho HEVs, EVs, tàu thủy EHB [47-50].
Tối ưu hóa toàn cục và cận tối ưu (PMP, DP, ECMS, MPC) PMP [60]-[63]; DP [64]-[70]; ECMS [71]-[74]; MPC [75], [76] DP và PMP tối ưu toàn cục offline; ECMS và MPC tiệm cận tối ưu thời gian thực cho tiêu hao nhiên liệu/năng lượng.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án xác định: Mặc dù các phương pháp dựa trên luật (như lọc tần số hoặc logic mờ) có ưu điểm trực quan và dễ thực thi thời gian thực, bộ điều khiển mờ thông thường vẫn để lại thành phần dòng điện biến thiên tần số cao chạy qua ắc quy. Ngược lại, phương pháp tối ưu toàn cục như quy hoạch động (DP) cho nghiệm tham chiếu lý tưởng nhưng đòi hỏi biết trước chu trình tải và khối lượng tính toán quá lớn, không thể thực hiện trực tiếp trong thời gian thực. Do đó, luận án lựa chọn lấp đầy khoảng trống này bằng cách: (1) Đề xuất thuật toán phối hợp giữa bộ điều khiển mờ và bộ lọc thông thấp (Fuzzy + LPF) để loại bỏ triệt để xung dòng tần số cao vào ắc quy trong thời gian thực; (2) Ứng dụng giải tích biến phân để giải bài toán tối ưu đơn mục tiêu với khối lượng tính toán giảm thiểu; (3) Triển khai kiểm chứng thuật toán trên hệ thống mô phỏng thời gian thực HIL cấp tín hiệu (Typhoon HIL 402) và mô hình thực nghiệm bán phần thu nhỏ tại phòng thí nghiệm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết, khái niệm và khung phân tích

  1. Đặc tính mặt phẳng Ragone (Ragone Plane): Cơ sở lý thuyết phân tích mối quan hệ nghịch đảo giữa mật độ công suất ($W/kg$) và mật độ năng lượng ($Wh/kg$) của các thiết bị lưu trữ năng lượng. Ắc quy có mật độ năng lượng cao nhưng mật độ công suất thấp; siêu tụ có mật độ công suất lớn (lên tới $1.000\ W/kg$, dòng nạp xả đến $1.800\ A$) nhưng mật độ năng lượng thấp.
  2. Phương pháp biểu diễn vĩ mô năng lượng (Energetic Macroscopic Representation - EMR): Công cụ đồ họa hướng cấu trúc dựa trên nguyên lý tương tác năng lượng và quan hệ nhân quả (causality), cho phép mô hình hóa trực quan hệ thống truyền động và năng lượng phức hợp, từ đó xây dựng cấu trúc điều khiển nghịch đảo (tuning path và control path).
  3. Lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Logic Control): Khung suy luận mờ gồm các khối mờ hóa biến đầu vào (dòng điện yêu cầu $I_{tract}$, trạng thái nạp siêu tụ $SoC_{SC}$), luật hợp thành Mandani và khối giải mờ trọng tâm để xác định dòng điện đặt cho ắc quy ($I_{bat_ref}$).
  4. Lý thuyết quy hoạch động (Dynamic Programming - DP): Dựa trên nguyên lý tối ưu Bellman và phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman, giải bài toán tối ưu phân phối công suất theo chiều ngược thời gian để tìm quỹ đạo điều khiển tối ưu toàn cục.
  5. Lý thuyết giải tích biến phân (Calculus of Variations): Phương pháp toán học giải bài toán cực trị của phiếm hàm mục tiêu có điều kiện ràng buộc nhằm xác định quy luật biến thiên tối ưu của dòng điện ắc quy.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Mô hình hóa toán học:
    • Động lực học chuyển động ô tô: Thiết lập phương trình vi phân chuyển động theo định luật II Newton: $$\frac{dV}{dt} = \frac{F_t - F_\Sigma}{M_v}$$ Trong đó, tổng lực cản $F_\Sigma = F_R + F_{wind} + F_{qt} + F_G$, với lực cản lăn $F_R = f(M+m)g\cos\alpha$ và lực cản gió $F_{wind} = \frac{1}{2}\rho C_d A_f (V + V_{wind})^2$.
    • Động cơ đồng bộ nam châm chìm (IPM): Phương trình điện áp stator và mô men điện từ trên hệ tọa độ quay đồng bộ $d-q$: $$T_e = \frac{3}{2} p_p \left[ \Psi_f i_{sq}^e + (L_d - L_q) i_{sd}^e i_{sq}^e \right]$$
    • Ắc quy: Xây dựng mô hình mạch điện tương đương kết hợp phương trình Peukert ($I^n \cdot t_{cut} = C$).
    • Siêu tụ điện và Bộ biến đổi DC-DC: Mô hình hóa siêu tụ bằng sơ đồ mạch tương đương RC và bộ biến đổi buck-boost hai chiều bằng mô hình giá trị trung bình (average model).
  • Mô phỏng số học: Thiết lập toàn bộ mô hình động lực học, máy điện và các bộ điều khiển trên nền tảng MATLAB/Simulink theo chu trình chuẩn ECE.
  • Mô phỏng thời gian thực HIL và Thực nghiệm:
    • Xây dựng hệ thống HIL cấp tín hiệu trên thiết bị Typhoon HIL 402 nạp mô hình thời gian thực của xe i-MiEV và ghép nối với card xử lý tín hiệu số DSP bên ngoài.
    • Thiết kế hệ thống thực nghiệm bán phần thu nhỏ gồm vi điều khiển DSP TMS32F28069M, mạch công suất DC-DC nhiều nhánh interleaved, module siêu tụ Maxwell 56 F / 16,2 VDC và bình ắc quy thí nghiệm để thu thập dạng sóng PWM và dòng điện thực tế qua Oscilloscope và máy tính.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN

Chương 1 trình bày tổng quan về các dòng xe điện (HEVs, FCEVs, EVs), nhấn mạnh ưu nhược điểm của từng loại. Xe thuần điện EVs sử dụng ắc quy được xác định là hướng đi thương mại trọng tâm nhưng gặp rào cản về mật độ công suất và tuổi thọ ắc quy khi chịu tải động lực học biến thiên mạnh.

  • Phân tích thiết bị lưu trữ năng lượng: So sánh pin Li-ion (mật độ năng lượng cao, tự xả thấp nhưng tuổi thọ nạp xả khoảng 1.500 chu kỳ) và siêu tụ (mật độ công suất $1.000\ W/kg$, tuổi thọ lên tới $1.000.000$ chu kỳ, hiệu suất 95%, dòng phóng $1.800\ A$).
  • Phân tích cấu trúc hệ thống lưu trữ năng lượng lai (HESS):
    1. Cấu trúc trực tiếp (Passive topology): Ắc quy và siêu tụ mắc song song trực tiếp vào DC bus; không cần bộ biến đổi và bộ điều khiển nhưng không kiểm soát được dòng năng lượng và khó nâng điện áp DC bus.
    2. Cấu trúc bán chủ động (Semi-active topology): Ắc quy đấu trực tiếp vào DC bus, siêu tụ kết nối qua một bộ DC-DC hai chiều; cho phép điều khiển dòng điện linh hoạt, giảm phụ thuộc điện áp siêu tụ, phù hợp xe cỡ trung.
    3. Cấu trúc chủ động (Active topology): Cả ắc quy và siêu tụ đều nối qua các bộ DC-DC riêng biệt; điều khiển tối ưu toàn diện nhưng phần cứng và thuật toán phức tạp, cồng kềnh. Luận án lựa chọn cấu trúc bán chủ động.
  • Động cơ và biến đổi công suất: Đánh giá động cơ IPM vượt trội về hiệu suất, mật độ công suất và mô men từ trở so với động cơ không đồng bộ và động cơ DC. Bộ DC-DC buck-boost hai chiều không cách ly được lựa chọn vì tính đơn giản và hiệu suất cao.
  • Khảo cứu các phương pháp quản lý năng lượng: Phân chia thành nhóm dựa trên luật điều khiển (On/Off, LPF/HPF, Fuzzy Logic, Mạng nơ-ron) và nhóm tối ưu hóa (PMP, DP, ECMS, MPC). Xác định mục tiêu điều khiển là giảm tần số dòng điện, giảm dòng đỉnh và tổn hao nội của ắc quy trên chu trình chuẩn ECE.
Thông số chu trình chuẩn nội đô ECE Giá trị Đơn vị
Thời gian toàn chu trình 200 s
Quãng đường di chuyển 0,99 km
Tốc độ trung bình 18,26 km/h
Gia tốc tăng tốc tối đa 1,06 m/s²
Gia tốc giảm tốc tối đa -0,83 m/s²
Gia tốc tăng tốc trung bình 0,64 m/s²
Gia tốc giảm tốc trung bình -0,75 m/s²
Thời gian dừng xe 64 s
Số lần dừng xe trong chu trình 3 lần

Chương 2: MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN

Chương 2 tập trung xây dựng mô hình toán học giải tích chi tiết cho toàn bộ các phần tử cấu thành hệ thống ô tô điện Mitsubishi i-MiEV.

  • Mô hình động lực học ô tô điện: Tính toán các thành phần lực cản tác động lên xe khi chuyển động trên đường cứng.
Thông số động lực học xe Mitsubishi i-MiEV Ký hiệu Giá trị Đơn vị
Tổng trọng lượng xe $M$ 1450 kg
Diện tích cản gió chính diện $A_f$ 2,37 m²
Bán kính bánh xe $R$ 0,285 m
Mật độ không khí $\rho$ 1,1839 kg/m³
Hệ số cản khí động học $C_d$ 0,35 -
Công suất cực đại động cơ $P$ 47 kW
Tỷ số truyền lực chính $i$ 6,066 -
  • Mô hình hóa động cơ IPM trên hệ tọa độ $d-q$:
Thông số kỹ thuật động cơ IPM xe i-MiEV Ký hiệu Giá trị Đơn vị
Công suất định mức $P$ 47 kW
Điện áp DC link định mức $V_{DC}$ 330 V
Điện trở dây quấn stator $R$ 0,012 $\Omega$
Điện cảm dọc trục $d$ $L_d$ 0,14 mH
Điện cảm ngang trục $q$ $L_q$ 0,21 mH
Số đôi cực $p_p$ 4 đôi cực
Từ thông nam châm vĩnh cửu rotor $\Phi$ ($\Psi_f$) 0,06 Wb

Từ phương trình mô men (2.10), do $L_q > L_d$ ($0,21\ mH > 0,14\ mH$), động cơ IPM sinh ra thành phần mô men từ trở $\frac{3}{2} p_p (L_d - L_q) i_{sd}^e i_{sq}^e$ bên cạnh mô men cơ bản $\frac{3}{2} p_p \Psi_f i_{sq}^e$, làm tăng đáng kể tổng mô men phát động so với động cơ SPM cùng kích thước.

  • Mô hình hóa ắc quy, siêu tụ và bộ DC-DC:
    • Mô hình ắc quy kết hợp điện trở trong và phương trình tích phân dòng nạp $Q = \int I dt$.
    • Mô hình siêu tụ dựa trên quan hệ điện áp - điện dung - điện trở nội tương đương $ESR$.
    • Mô hình trung bình của bộ biến đổi buck-boost hai chiều kết nối siêu tụ với DC bus 330 V.
  • Mô phỏng EMR toàn hệ thống: Xây dựng sơ đồ khối EMR trên MATLAB/Simulink kết nối giữa các khối nguồn, khối chuyển đổi năng lượng và tải động lực học. Kết quả mô phỏng trên 2 chu trình chuẩn ECE liên tiếp xác nhận tốc độ thực của xe bám sát hoàn toàn đồ thị tốc độ đặt, thiết lập chính xác biên dạng dòng điện yêu cầu $I_{tract}$ làm đầu vào cho các thuật toán quản lý năng lượng ở Chương 3.

Chương 3: THIẾT KẾ CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN

Chương 3 thiết kế, mô phỏng và đánh giá so sánh các thuật toán quản lý năng lượng trên chu trình ECE.

  • Điều khiển dựa trên tần số (Frequency-based control): Sử dụng bộ lọc thông thấp (LPF) để tách dòng điện yêu cầu $I_{tract}$. Tần số cắt được lựa chọn dựa trên đặc tính mặt phẳng Ragone. Thành phần tần số thấp được cấp bởi ắc quy ($I_{bat_ref} = LPF(I_{tract})$), còn thành phần tần số cao và xung nhọn biến thiên nhanh do siêu tụ đảm nhiệm qua bộ DC-DC ($I_{SC_ref} = I_{tract} - I_{bat_ref}$). Kết quả mô phỏng cho thấy ắc quy được giải phóng khỏi các xung phóng/nạp tức thời.
  • Điều khiển bằng phương pháp mờ (Fuzzy Logic Control): Xây dựng bộ điều khiển mờ 2 đầu vào ($I_{tract}$ và trạng thái nạp siêu tụ $SoC_{SC}$) và 1 đầu ra ($I_{bat_ref}$). Tập luật suy luận mờ phân phối dòng điện hợp lý theo các trạng thái tăng tốc, chạy đều, hãm tái sinh và mức năng lượng dự trữ trong siêu tụ. Tuy nhiên, phân tích phổ cho thấy dòng điện ắc quy sau bộ điều khiển mờ vẫn còn chứa một số thành phần dao động tần số cao.
  • Đề xuất thuật toán mờ kết hợp bộ lọc thông thấp (Fuzzy + LPF): Tác giả đề xuất đưa tín hiệu dòng điện đặt ắc quy tạo ra từ bộ điều khiển mờ đi qua thêm một bộ lọc thông thấp LPF. Cấu trúc kết hợp này tận dụng khả năng ra quyết định theo luật của điều khiển mờ đồng thời triệt tiêu triệt để các sóng hài bậc cao, giúp dạng sóng dòng điện ắc quy trở nên mượt mà nhất trong nhóm điều khiển thời gian thực.
  • Điều khiển tối ưu bằng quy hoạch động (Dynamic Programming - DP): Rời rạc hóa thời gian chu trình ECE và biến trạng thái ($SoC_{SC}$, dòng điện). Giải bài toán tối ưu ngược từ $t = 200\ s$ về $t = 0\ s$ với hàm mục tiêu cực tiểu hóa tổn hao năng lượng và biến thiên dòng điện ắc quy. Kết quả quy hoạch động được sử dụng làm chuẩn đối sánh (benchmark) tối ưu toàn cục.
  • Đề xuất phương pháp tối ưu đơn mục tiêu bằng giải tích biến phân: Xây dựng phiếm hàm Lagrange cho bài toán phân bổ dòng điện với các điều kiện biên và ràng buộc cân bằng năng lượng siêu tụ. Thuật toán biến phân tìm ra quỹ đạo dòng điện đặt cho ắc quy tối ưu mà không cần chia lưới trạng thái phức tạp như DP, rút ngắn đáng kể thời gian tính toán.
  • Tổng hợp và so sánh kết quả:
Phương pháp quản lý năng lượng Dòng đỉnh ắc quy ($I_{max}$) Độ biến thiên dòng điện ($di/dt$) Tổn hao năng lượng nội tại Khả năng thực thi thời gian thực
Hệ thống chỉ dùng Ắc quy (gốc) Rất cao Rất lớn Lớn nhất Thời gian thực
Dựa trên tần số (LPF) Giảm mạnh Nhỏ Giảm đáng kể Thời gian thực trực tiếp
Điều khiển Mờ (Fuzzy) Giảm Trung bình Giảm Thời gian thực trực tiếp
Mờ kết hợp LPF (Đề xuất) Thấp nhất (nhóm luật) Rất nhỏ và mượt Giảm sâu Thời gian thực trực tiếp
Quy hoạch động (DP) Tối ưu toàn cục Rất nhỏ Cực tiểu hóa Không (Chỉ tính Offline)
Giải tích biến phân (Đề xuất) Tiệm cận tối ưu DP Nhỏ Tiệm cận DP Tính toán nhanh (Ngoại tuyến/Bán online)

Chương 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG THỜI GIAN THỰC CHO HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN

Chương 4 thực hiện việc kiểm chứng các thuật toán quản lý năng lượng trên nền tảng phần cứng mô phỏng thời gian thực và mô hình thực nghiệm vật lý thu nhỏ.

  • Phân loại mô phỏng Hardware-In-the-Loop (HIL): Phân tích 3 cấp độ mô phỏng HIL trong công nghiệp ô tô: HIL cấp tín hiệu (Signal-level HIL), HIL cấp công suất (Power-level HIL) và HIL cấp cơ khí (Mechanical-level HIL). Luận án tập trung xây dựng HIL cấp tín hiệu và mô hình thu nhỏ.
  • Hệ thống mô phỏng HIL cấp tín hiệu trên Typhoon HIL 402:
    • Nhúng mô hình toán học thời gian thực của xe điện i-MiEV, hệ ắc quy 330 V, siêu tụ 62 F / 125 V, bộ biến đổi DC-DC và động cơ IPM vào phần cứng chuyên dụng Typhoon HIL 402.
    • Ghép nối HIL 402 với board mạch điều khiển ngoài chứa chip DSP thông qua các kênh giao tiếp tín hiệu tương tự (Analog I/O) và tín hiệu số (Digital I/O).
    • Chạy mô phỏng thời gian thực theo chu trình ECE: Ghi nhận chính xác các đáp ứng tốc độ xe, dòng điện yêu cầu $I_{tract}$, dòng điện phóng/nạp của siêu tụ và dòng điện ổn định của ắc quy.
    • Phân tích phổ tần số tại $f = 0,05\ Hz$: Dữ liệu thực nghiệm xác nhận thành phần dòng điện tần số cao hoàn toàn được chuyển hướng qua siêu tụ, dòng điện ắc quy được là phẳng, chứng minh tính đúng đắn của thuật toán điều khiển trong môi trường thời gian thực.
  • Xây dựng mô hình mô phỏng HIL thu nhỏ (Reduced-Scale HIL):
    • Phần cứng thực nghiệm: Thiết kế và chế tạo mạch điều khiển trung tâm sử dụng card vi điều khiển Texas Instruments DSP TMS32F28069M; mạch lực sử dụng bộ biến đổi DC-DC nhiều nhánh song song (Interleaved DC-DC Converter) nhằm giảm đập mạch dòng điện; module siêu tụ Maxwell 56 F / 16,2 VDC; nguồn ắc quy thực nghiệm và mạch đo dòng/áp chuyên dụng.
    • Kết quả thực nghiệm: Quan sát tín hiệu phát xung PWM điều khiển các van công suất trên dao động ký (Oscilloscope); đo đạc dòng điện các nhánh van interleaved ở cả chế độ nạp và xả của siêu tụ; dữ liệu truyền thông nối tiếp thời gian thực về máy tính hiển thị dòng điện tổng bám sát giá trị dòng điện đặt và độ đập mạch dòng qua siêu tụ ở mức rất thấp.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận và học thuật

  1. Thuật toán điều khiển kết hợp Mờ và Bộ lọc thông thấp (Fuzzy Logic + LPF): Đề xuất cấu trúc điều khiển phân phối năng lượng mới trong miền thời gian thực, khắc phục triệt để nhược điểm tồn đọng thành phần dòng dao động tần số cao của bộ điều khiển mờ truyền thống, giúp bảo vệ tối đa tuổi thọ ắc quy.
  2. Thuật toán tối ưu hóa bằng phương pháp biến phân (Calculus of Variations): Ứng dụng thành công giải tích biến phân vào bài toán quản lý năng lượng đơn mục tiêu cho hệ nguồn lai ắc quy - siêu tụ trên xe điện, mang lại công cụ giải tích tối ưu có tốc độ tính toán nhanh hơn so với phương pháp quy hoạch động rời rạc hóa truyền thống.

Đóng góp mới về mặt kỹ thuật và thực tiễn

  1. Xây dựng hoàn chỉnh bộ mô hình toán học và cấu trúc mô phỏng EMR cho hệ thống động lực học và năng lượng của xe điện Mitsubishi i-MiEV.
  2. Thiết lập thành công hệ thống mô phỏng thời gian thực phần cứng trong vòng lặp (HIL) cấp tín hiệu trên thiết bị Typhoon HIL 402 kết hợp board vi điều khiển DSP ngoài, tạo nền tảng kiểm thử tin cậy cho các thuật toán quản lý năng lượng xe điện tại Việt Nam.
  3. Chế tạo thành công mô hình thực nghiệm HIL bán phần thu nhỏ sử dụng vi điều khiển TMS32F28069M, bộ biến đổi interleaved DC-DC và siêu tụ Maxwell 56 F / 16,2 VDC, chứng minh khả năng thực thi thực tế của hệ thống điều khiển nguồn lai.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Áp dụng cấu trúc nguồn lai bán chủ động (semi-active) với một bộ biến đổi DC-DC hai chiều cho các dòng xe điện cỡ trung để tối ưu hóa giữa hiệu năng và chi phí sản xuất.
  • Tích hợp thuật toán điều khiển mờ kết hợp lọc thông thấp vào bộ điều khiển trung tâm (ECU/VCU) của xe điện thương phẩm do thuật toán không đòi hỏi biết trước chu trình đường đi và có khối lượng tính toán nhẹ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của luận án:

    1. Các thuật toán tối ưu toàn cục (quy hoạch động DP và giải tích biến phân) chủ yếu được giải ở chế độ ngoại tuyến (offline) dựa trên chu trình lái xe chuẩn biết trước (chu trình ECE).
    2. Mô phỏng thời gian thực trên Typhoon HIL 402 mới dừng lại ở cấp tín hiệu (Signal-level HIL), chưa triển khai được ở cấp công suất đầy đủ (Full-scale Power HIL) với bộ pin và siêu tụ công suất thực 47 kW.
    3. Mô hình thực nghiệm vật lý mới ở quy mô thu nhỏ (Reduced-scale) với siêu tụ 16,2 VDC và chưa được thử nghiệm vận hành trực tiếp trên xe thực tế ngoài đường giao thông.

  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:

    1. Phát triển các thuật toán điều khiển tối ưu thích nghi thời gian thực (Adaptive Real-time Control) hoặc điều khiển dự báo mô hình (MPC) kết hợp nhận dạng điều kiện giao thông và vận hành ngẫu nhiên.
    2. Nâng cấp hệ thống thực nghiệm lên mức HIL cấp công suất (Power HIL) với tải động lực học thực tế.
    3. Bổ sung các thuật toán ước lượng trực tuyến trạng thái nạp (SoC) và trạng thái sức khỏe (SoH) của cả ắc quy và siêu tụ trong quá trình quản lý năng lượng dài hạn.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng thụ hưởng:

    • Nghiên cứu sinh, học viên cao học, giảng viên: Chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, Kỹ thuật ô tô, Điện tử công suất và Hệ thống truyền động điện.
    • Kỹ sư R&D: Các trung tâm nghiên cứu và doanh nghiệp phát triển hệ thống quản lý năng lượng (BMS/EMS), trạm sạc và xe điện.
    • Cơ quan quản lý và hoạch định tiêu chuẩn: Tham khảo dữ liệu kiểm thử chu trình ECE phục vụ xây dựng định mức tiêu chuẩn năng lượng phương tiện giao thông điện.

  • Các nội dung đáng tham khảo chuyên sâu:

    • Phương pháp mô hình hóa có cấu trúc EMR áp dụng cho các hệ thống chuyển đổi năng lượng phức hợp (Chương 2).
    • Quy trình thiết kế bộ điều khiển mờ kết hợp lọc LPF và thuật toán giải tích biến phân trong bài toán tối ưu năng lượng (Chương 3).
    • Kỹ thuật ghép nối, cấu hình phần cứng thời gian thực Typhoon HIL 402 với kit vi điều khiển DSP TMS32F28069M và thiết kế mạch biến đổi interleaved DC-DC (Chương 4).

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao hệ thống lưu trữ năng lượng trên ô tô điện cần kết hợp ắc quy với siêu tụ điện?
    Trả lời: Ắc quy có mật độ năng lượng cao giúp xe đi được quãng đường dài nhưng mật độ công suất thấp và tốc độ nạp xả chậm, dễ bị tổn hại tuổi thọ khi xe tăng tốc hoặc hãm tái sinh liên tục. Siêu tụ có mật độ công suất lớn ($1.000\ W/kg$), tuổi thọ nạp xả cao ($1.000.000$ lần) và chịu được dòng điện lớn ($1.800\ A$). Việc kết hợp tạo thành hệ nguồn lai HESS giúp siêu tụ gánh các xung công suất đỉnh và dòng điện tần số cao, từ đó bảo vệ và kéo dài tuổi thọ cho ắc quy.

  2. Vì sao tác giả lựa chọn cấu trúc bán chủ động (semi-active topology) thay vì cấu trúc trực tiếp hay chủ động hoàn toàn?
    Trả lời: Cấu trúc trực tiếp không có bộ biến đổi nên không thể kiểm soát được dòng phân phối và khó nâng áp DC bus. Cấu trúc chủ động dùng 2 bộ DC-DC cho phép điều khiển độc lập hoàn toàn nhưng phần cứng phức tạp, cồng kềnh và đắt tiền. Cấu trúc bán chủ động (ắc quy giữ DC bus, siêu tụ nối qua 1 bộ DC-DC hai chiều) vừa cho phép điều khiển chủ động dòng phân phối bằng thuật toán tối ưu, vừa giảm phụ thuộc điện áp siêu tụ, cân bằng tốt giữa hiệu năng và chi phí cho dòng xe điện cỡ trung.

  3. Thuật toán kết hợp Mờ và Lọc thông thấp (Fuzzy + LPF) mang lại ưu điểm gì vượt trội?
    Trả lời: Bộ điều khiển mờ truyền thống phân phối dòng điện linh hoạt theo kinh nghiệm nhưng phân tích phổ cho thấy dòng điện ắc quy vẫn bị lẫn các thành phần sóng hài tần số cao. Việc bổ sung bộ lọc thông thấp LPF ở đầu ra của bộ mờ giúp triệt tiêu triệt để các xung dao động tần số cao này, đảm bảo dòng điện chạy vào ắc quy luôn biến thiên chậm và mượt mà trong điều kiện điều khiển thời gian thực.

  4. Tại sao phương pháp quy hoạch động (DP) không thể áp dụng trực tiếp để điều khiển xe điện trong thời gian thực?
    Trả lời: Phương pháp quy hoạch động (DP) đòi hỏi phải biết trước toàn bộ thông tin trạng thái vận hành của chu trình tải trong tương lai và quá trình tính toán tối ưu Bellman phải thực hiện quét ngược từ điểm kết thúc về thời điểm ban đầu ($t = 0$), đồng thời tiêu tốn rất lớn tài nguyên tính toán, do đó DP chỉ được dùng để tính toán ngoại tuyến (offline) tạo giá trị chuẩn đối sánh.

  5. Hệ thống thực nghiệm và mô phỏng thời gian thực trong luận án sử dụng các thiết bị phần cứng cụ thể nào?
    Trả lời: Hệ thống gồm thiết bị mô phỏng thời gian thực chuyên dụng Typhoon HIL 402 nạp mô hình xe i-MiEV, kit vi điều khiển xử lý tín hiệu số DSP Texas Instruments TMS32F28069M, module siêu tụ điện Maxwell 56 F / 16,2 VDC, mạch biến đổi DC-DC đa nhánh interleaved, hệ thống ắc quy thí nghiệm và dao động ký hiển thị dạng sóng.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Bùi Đăng Quang đã giải quyết bài toán quản lý năng lượng cho hệ thống nguồn lai ắc quy - siêu tụ trên ô tô điện Mitsubishi i-MiEV nhằm mục tiêu gia tăng tuổi thọ ắc quy. Bằng phương pháp mô hình hóa EMR, tác giả đã đề xuất thành công hai thuật toán điều khiển mới là phương pháp mờ kết hợp bộ lọc thông thấp (Fuzzy + LPF) cho điều khiển thời gian thực và phương pháp giải tích biến phân cho bài toán tối ưu năng lượng. Toàn bộ các thuật toán và mô hình đã được kiểm chứng tính đúng đắn và khả năng ứng dụng thực tế thông qua hệ thống mô phỏng thời gian thực Typhoon HIL 402 và mô hình thực nghiệm bán phần thu nhỏ dùng DSP TMS32F28069M. Kết quả nghiên cứu đóng góp cơ sở khoa học và giải pháp kỹ thuật phục vụ việc phát triển các hệ thống điều khiển quản lý năng lượng trên phương tiện giao thông điện.