Luận văn thạc sĩ về tối ưu lịch trình sạc xả xe điện trong hệ thống sạc điện hai chiều

Tài liệu chuyên sâu Tối ưu lịch trình sạc xả cho xe điện trong hệ thống sạc hai chiều, phân tích đa chiều, cung cấp kiến thức nền tảng vững chắc cho

• Tác giả: Trần Nguyên
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Ngọc Điều
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Tối ưu lịch trình sạc xả cho xe điện trong hệ thống sạc hai chiều
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lí do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu của nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Ý nghĩa khoa học
• 1.5. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.6. Nội dung luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 2.1. Chuẩn đầu sạc SAE J1772
• 2.2. Chuẩn sạc CHAdeMO
• 2.3. Chuẩn sạc Combined Charging System (CCS)
• 2.4. Chuẩn sạc Tesla - Tesla Supercharger
• 2.5. Các chuẩn sạc khác
• 2.6. Vấn đề lập lịch trình sạc xả xe điện
• 2.6.1. Lịch trình ngoại tuyến
• 2.6.2. Lịch trình trực tuyến
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH BÀI TOÁN
• 3.1. Mô hình hệ thống V2G
• 3.2. Mô hình lập lịch trình ngoại tuyến
• 3.2.1. Chỉ số, tham số, biến số
• 3.2.2. Hàm mục tiêu
• 3.2.2.1. Hàm mục tiêu kịch bản A.1
• 3.2.2.2. Hàm mục tiêu kịch bản A.2
• 3.2.3. Hàm ràng buộc
• 3.2.3.1. Phương trình điều khiển sạc xả của EV trong hệ thống
• 3.2.3.2. Bất phương trình giới hạn điện năng sạc xả của hệ V2G
• 3.2.3.3. Phương trình tính SOC tại từng thời điểm
• 3.2.3.4. Phương trình tính SOC tại thời điểm 1
• 3.2.3.5. Bất phương trình giới hạn SOC tại từng thời điểm
• 3.2.3.6. Bất phương trình giới hạn trạng thái sạc xả
• 3.2.3.7. Bất phương trình giới hạn thời gian sạc xả
• 3.2.3.8. Phương trình xác định trạng thái sạc xả của EV
• 3.2.3.9. Phương trình giới hạn dung lượng còn thiếu (áp dụng cho kịch bản A.2)
• 3.3. Mô hình lập lịch trình trực tuyến
• 3.3.1. Chỉ số, tham số, biến số
• 3.3.2. Hàm mục tiêu
• 3.3.2.1. Hàm mục tiêu kịch bản B.1
• 3.3.2.2. Hàm mục tiêu kịch bản B.2
• 3.3.3. Hàm ràng buộc
• 3.3.3.1. Phương trình điều khiển sạc xả của EV trong hệ thống
• 3.3.3.2. Bất phương trình giới hạn điện năng sạc xả của hệ V2G
• 3.3.3.3. Phương trình tính SOC tại từng thời điểm
• 3.3.3.4. Phương trình tính SOC tại thời điểm 1
• 3.3.3.5. Bất phương trình giới hạn SOC tại từng thời điểm
• 3.3.3.6. Bất phương trình giới hạn trạng thái sạc xả
• 3.3.3.7. Bất phương trình giới hạn thời gian sạc xả
• 3.3.3.8. Phương trình xác định trạng thái sạc xả của EV
• 3.3.3.9. Phương trình giới hạn dung lượng còn thiếu (áp dụng cho kịch bản B.2)
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP ROLLING HORIZON OPTIMIZATION
• 4.1. Lí do chọn phương pháp RHO
• 4.2. Giới thiệu phương pháp
• 4.3. Áp dụng RHO vào bài toán lịch trình sạc xả EV
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ
• 5.1. Dữ liệu đầu vào
• 5.1.1. Thông tin trạm sạc
• 5.1.2. Thông tin EV vào
• 5.1.3. Chi phí sạc xả EV
• 5.1.4. Thông số khác của hệ thống V2G và lưới điện
• 5.2. Giải mô hình
• 5.3. Kết quả đạt được
• 5.3.1. Lịch trình ngoại tuyến
• 5.3.2. Lịch trình trực tuyến
• 5.4. Đánh giá kết quả
• 5.4.1. So sánh kịch bản A.1 và B.1
• 5.4.2. So sánh kịch bản A.2 và B.2
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Code tạo thông tin EV vào
• Code giải bài toán kịch bản A.1
• Code giải bài toán kịch bản A.2
• Code giải bài toán kịch bản B.1
• Code giải bài toán kịch bản B.2
• Bảng thông tin EV vào
• Bảng kết quả kịch bản A.1 theo thời đoạn t
• Bảng kết quả kịch bản A.1
• Bảng kết quả kịch bản A.2 theo thời đoạn t
• Bảng kết quả kịch bản A.2
• Bảng kết quả kịch bản B.1 theo thời đoạn t
• Bảng kết quả kịch bản B.1
• Bảng kết quả kịch bản B.2 theo thời đoạn t
• Bảng kết quả kịch bản B.2
• PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG
• QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO
• QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC

Tóm tắt

I. Giới thiệu về xe điện và hệ thống sạc hai chiều

Xe điện (xe điện) đang ngày càng trở nên phổ biến trong bối cảnh bảo vệ môi trường và phát triển bền vững. Hệ thống sạc hai chiều (hệ thống sạc) cho phép xe điện không chỉ nhận điện mà còn có thể cung cấp điện cho lưới điện, góp phần quản lý năng lượng hiệu quả. Việc tối ưu hóa lịch trình sạc và xả (lịch trình sạc, lịch trình xả) cho xe điện là rất quan trọng nhằm đảm bảo hiệu suất và tiết kiệm chi phí. Theo báo cáo của Cơ quan Năng lượng Quốc tế, giao thông vận tải đóng góp khoảng 24% lượng khí thải carbon, điều này thúc đẩy nhu cầu phát triển các công nghệ sạc thông minh và hiệu quả hơn. Một trong những phương pháp được đề xuất là phương pháp Rolling Horizon Optimization (tối ưu hóa theo chân trời lăn), giúp tối ưu hóa lịch trình sạc xả trong thời gian thực, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động của hệ thống.

1.1. Công nghệ xe điện

Công nghệ xe điện đang phát triển nhanh chóng với nhiều loại hình khác nhau như Battery Electric Vehicle (BEV) và Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV). Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp giảm lượng khí thải mà còn cải thiện hiệu suất năng lượng. Hệ thống sạc nhanh và thông minh (sạc nhanh, sạc thông minh) đang được nghiên cứu và phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao từ người tiêu dùng. Các trạm sạc hiện đại không chỉ cung cấp năng lượng mà còn có khả năng quản lý và tối ưu hóa quy trình sạc xả, giúp chủ sở hữu xe điện có thể kiếm lợi nhuận từ việc tham gia vào lưới điện thông qua hệ thống V2G (Vehicle to Grid).

II. Tối ưu hóa lịch trình sạc xả

Việc tối ưu hóa lịch trình sạc xả cho xe điện trong hệ thống V2G là một thách thức lớn. Mục tiêu chính là tối ưu hóa lợi ích kinh tế cho chủ sở hữu xe điện, đồng thời đảm bảo rằng hệ thống điện vẫn hoạt động ổn định. Phương pháp Rolling Horizon Optimization (phương pháp RHO) đã được áp dụng để phát triển các mô hình tối ưu hóa cho lịch trình sạc xả. Mô hình này cho phép điều chỉnh các thông số trong thời gian thực, giúp cải thiện hiệu suất sạc và xả. Việc sử dụng các thuật toán tối ưu hóa như Mixed Integer Programming cho lịch trình ngoại tuyến và RHO cho lịch trình trực tuyến giúp so sánh hiệu quả giữa hai phương pháp. Kết quả cho thấy rằng việc tối ưu hóa lịch trình không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

2.1. Mô hình toán học và thuật toán

Mô hình toán học được xây dựng dựa trên các tham số như dung lượng pin, chi phí sạc và doanh thu từ việc xả điện vào lưới. Các hàm mục tiêu được xác định rõ ràng để tối đa hóa lợi ích kinh tế cho chủ sở hữu xe điện. Việc áp dụng các công nghệ như Python và các thư viện tối ưu hóa như Pandas, Pyomo, CPLEX giúp thực hiện các phép tính phức tạp một cách hiệu quả. Kết quả từ mô hình cho thấy rằng việc tối ưu hóa lịch trình sạc xả có thể cải thiện đáng kể hiệu suất kinh tế cho chủ sở hữu xe điện, đồng thời hỗ trợ hệ thống điện trong việc quản lý năng lượng.

III. Đánh giá và ứng dụng thực tiễn

Đánh giá kết quả từ mô hình tối ưu hóa cho thấy rằng phương pháp RHO có thể đạt được các giải pháp gần tối ưu cho lịch trình sạc xả. Kết quả từ các kịch bản thử nghiệm cho thấy rằng lợi ích kinh tế có thể gia tăng đáng kể khi áp dụng phương pháp này. Hệ thống sạc hai chiều không chỉ mang lại lợi ích cho chủ sở hữu xe điện mà còn giúp cải thiện độ ổn định của lưới điện. Việc phát triển các trạm sạc thông minh và tích hợp với hệ thống năng lượng tái tạo sẽ là xu hướng trong tương lai. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc mở rộng mô hình này để áp dụng cho các khu vực khác nhau, từ đó nâng cao tính khả thi và hiệu quả của hệ thống sạc xả xe điện.

3.1. Tương lai của xe điện và hệ thống sạc

Tương lai của xe điện và hệ thống sạc hai chiều là rất hứa hẹn. Sự phát triển của công nghệ sạc nhanh và thông minh sẽ giúp xe điện trở nên phổ biến hơn. Hệ thống V2G sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý năng lượng, giúp giảm tải cho lưới điện trong giờ cao điểm và tối ưu hóa chi phí cho người tiêu dùng. Việc nghiên cứu và phát triển các mô hình tối ưu hóa như RHO sẽ là nền tảng cho sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp xe điện trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), lĩnh vực giao thông vận tải chiếm khoảng 24% tổng lượng phát thải khí nhà kính toàn cầu mỗi năm. Tại các đô thị lớn ở Việt Nam, khí thải từ các phương tiện sử dụng động cơ đốt trong chịu trách nhiệm tới 70% mức độ ô nhiễm không khí. Sự bùng nổ của thị trường xe điện toàn cầu với hơn 14 triệu xe tiêu thụ trong năm 2023, cùng tốc độ tăng trưởng doanh số xe điện tại Việt Nam dự kiến đạt 118% (tương đương 18.000 xe), đang tạo ra áp lực khổng lồ lên hệ thống điện quốc gia. Khi hàng loạt phương tiện cùng sạc vào giờ cao điểm, nguy cơ quá tải lưới phân phối và biến động điện áp là điều khó tránh khỏi.

Nhằm giải quyết bài toán cân bằng phụ tải và hài hòa lợi ích kinh tế, luận văn tập trung nghiên cứu tối ưu hóa lịch trình sạc xả cho xe điện trong hệ thống sạc hai chiều (Vehicle-to-Grid - V2G). Mục tiêu cốt lõi là xây dựng mô hình toán học điều độ thông minh nhằm tối đa hóa lợi nhuận cho chủ phương tiện, cắt giảm chi phí năng lượng và bảo đảm an toàn kỹ thuật cho lưới điện.

Phạm vi nghiên cứu được thiết lập trên không gian bãi đỗ xe thông minh với quy mô 160 xe điện, chia thành 48 chu kỳ thời gian liên tục (mỗi chu kỳ 30 phút trong vòng 24 giờ). Nghiên cứu ứng dụng các thông số kỹ thuật thực tế từ các dòng xe thương mại như VinFast VF e34, VF 6, VF 7 và VF 9 kết hợp cùng biểu giá điện kinh doanh 3 giá của Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN). Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quyết định trong việc giảm thiểu 15% đến 25% công suất đỉnh cục bộ, đồng thời đảm bảo mức dung lượng pin xuất bãi của xe điện luôn đạt trên 95% theo kỳ vọng của khách hàng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết truyền tải điện hai chiều V2G và các tiêu chuẩn sạc quốc tế như CCS Combo 2, CHAdeMO và Type 2 Mennekes. Hệ thống tích hợp các công nghệ trụ sạc nhanh dòng điện một chiều DC công suất 30 kW, cho phép trao đổi năng lượng linh hoạt giữa hệ thống pin lưu trữ trên xe và lưới điện công cộng.

Khái niệm trung tâm trong mô hình là trạng thái nạp của pin (State of Charge - SOC), được giới hạn nghiêm ngặt trong khoảng từ mức tối thiểu 20% đến mức tối đa 100% nhằm chống chai pin. Dung lượng pin khả dụng được chuẩn hóa theo hệ đơn vị tương đối (per-unit) với công suất cơ sở 30 kW và điện năng cơ sở 15 kWh cho mỗi chu kỳ 30 phút.

Mô hình toán học cốt lõi áp dụng phương pháp Quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp (Mixed-Integer Linear Programming - MILP). Mô hình tích hợp các biến nhị phân để khóa trạng thái, triệt tiêu khả năng sạc và xả diễn ra đồng thời tại cùng một thời điểm, kết hợp các hàm mục tiêu kinh tế có tính đến chi phí phạt lũy kế khi không đáp ứng dung lượng pin theo yêu cầu của chủ xe.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu thiết lập cỡ mẫu khảo sát gồm 160 xe điện với các mức dung lượng pin dao động từ 42 kWh (VinFast VF e34) đến 92 kWh (VinFast VF 9). Phương pháp chọn mẫu áp dụng kỹ thuật lấy mẫu phân tầng ngẫu nhiên kết hợp phân phối xác suất thống kê để mô phỏng thời gian xe đến, thời gian xe rời trạm, mức dung lượng ban đầu (asoc) và mức dung lượng mong muốn (dsoc).

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích MILP kết hợp với thuật toán tối ưu hóa trượt (Rolling Horizon Optimization - RHO) thay vì các thuật toán Heuristic hay Meta-heuristic truyền thống (như GA hay PSO) là để đảm bảo nghiệm tìm được luôn đạt trạng thái tối ưu toàn cục, hạn chế tối đa nguy cơ rơi vào cực trị địa phương.

Mô hình được lập trình và giải quyết thông qua ngôn ngữ Python với thư viện tối ưu hóa Pyomo và bộ giải CPLEX chuyên dụng. Dữ liệu mô phỏng chu kỳ 24 giờ được thực hiện liên tục trong khoảng thời gian từ tháng 09/2023 đến tháng 12/2023, cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm chuẩn xác để phân tích chi tiết hai kịch bản điều độ ngoại tuyến và trực tuyến.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả vượt trội của mô hình sạc xả thông minh qua 4 phát hiện quan trọng:

• Khả năng kiểm soát công suất trạm sạc: Cả hai chế độ ngoại tuyến và trực tuyến đều giữ cho tổng công suất sạc và xả tức thời của 160 xe luôn nằm trong giới hạn an toàn 100% công suất định mức của máy biến áp phân phối, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng quá tải lưới điện trong mọi thời đoạn.
• Đảm bảo độ hài lòng của khách hàng: Trong kịch bản có áp dụng chi phí phạt vi phạm dung lượng pin xuất bãi (Kịch bản A.2 và B.2), tỷ lệ xe điện đạt chính xác mức dung lượng mong muốn khi rời trạm đạt mức ấn tượng 98,5%, tăng 26,2% so với kịch bản không áp dụng chế tài phạt (chỉ đạt 72,3%).
• Hiệu suất tối ưu của thuật toán RHO: Thuật toán điều độ trực tuyến RHO đạt độ chính xác tương đồng lên tới 96,8% so với phương án tối ưu ngoại tuyến lý thuyết. Thời gian tính toán trung bình cho mỗi chu kỳ điều độ 30 phút chỉ mất khoảng 1,2 đến 1,5 giây, hoàn toàn đáp ứng yêu cầu vận hành thời gian thực.
• Hiệu quả kinh tế cho chủ phương tiện: Bằng cách chủ động xả điện lên lưới vào các khung giờ cao điểm (giá bán điện đạt mức cao) và sạc lại vào các khung giờ thấp điểm (giá mua điện thấp), chủ xe có thể tiết kiệm từ 35% đến 48% chi phí sạc hàng ngày, thậm chí tạo ra dòng tiền dương trong các điều kiện đỗ xe dài hạn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự thành công của thuật toán RHO là cơ chế chia nhỏ chu kỳ 48 thời đoạn và cập nhật liên tục danh sách các phương tiện khả dụng trong bãi xe tại mỗi bước thời gian. Khi phát sinh thay đổi bất định về lưu lượng phương tiện ra vào, thuật toán ngay lập tức tái tối ưu hóa cho các bước thời gian còn lại mà không làm phá vỡ cấu trúc vận hành tổng thể.

So với các công bố khoa học trước đây vốn chỉ tập trung vào bài toán sạc một chiều hoặc sử dụng thuật toán bầy đàn (PSO) với mức sai lệch nghiệm dao động từ 8% đến 12%, giải pháp MILP kết hợp RHO trong luận văn này đã kiểm soát sai số dưới mức 3,2%.

Dữ liệu mô phỏng được thể hiện trực quan qua đồ thị phân bố công suất 48 chu kỳ, minh họa rõ nét sự dịch chuyển phụ tải sạc từ các khung giờ cao điểm trưa (10h00 - 12h00) và tối (18h00 - 21h00) sang các khung giờ thấp điểm đêm (23h00 - 04h00). Bảng biểu so sánh dòng tiền giữa các kịch bản khẳng định rằng cơ chế áp phí phạt là công cụ kinh tế hữu hiệu nhất để cân bằng giữa mục tiêu sinh lời của trạm sạc và quyền lợi về dung lượng pin của người dùng.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm đẩy nhanh quá trình thương mại hóa và ứng dụng rộng rãi công nghệ V2G tại Việt Nam, luận văn đưa ra 4 khuyến nghị then chốt:

• Nâng cấp hạ tầng trạm sạc hai chiều: Các doanh nghiệp đầu tư trạm sạc cần chủ động phối hợp với các nhà sản xuất thiết bị để chuyển đổi và lắp đặt các trụ sạc DC hai chiều chuẩn CCS Combo 2 với công suất từ 30 kW đến 60 kW, hướng tới mục tiêu phủ sóng ít nhất 500 cổng sạc thông minh tại các đô thị loại I trước năm 2025.
• Ban hành cơ chế giá điện hai chiều linh hoạt: Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) và Cục Điều tiết Điện lực cần sớm hoàn thiện biểu giá điện mua bán hai chiều theo thời gian thực (Time-of-Use). Mức chênh lệch giá giữa khung giờ cao điểm và thấp điểm nên duy trì từ 2,5 đến 3,0 lần nhằm khuyến khích tối thiểu 70% người dùng xe điện sẵn sàng tham gia cung cấp dịch vụ phụ trợ cho lưới điện trong giai đoạn 2024-2026.
• Ứng dụng phần mềm điều độ tự động: Đơn vị quản lý bãi đỗ xe thông minh cần tích hợp thuật toán Rolling Horizon Optimization vào nền tảng quản lý bãi xe trên nền tảng đám mây và ứng dụng di động trong vòng 6 tháng tới, đảm bảo khả năng tương tác dữ liệu tức thời và duy trì độ lệch dung lượng pin dưới 3%.
• Xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật đấu nối quốc gia: Bộ Công Thương và Bộ Giao thông Vận tải cần ban hành bộ quy chuẩn kỹ thuật đồng bộ về an toàn điện và chất lượng điện năng cho các hệ thống V2G nối lưới trước năm 2025, tạo tiền đề pháp lý vững chắc cho việc cắt giảm 10% đến 15% phụ tải đỉnh quốc gia.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn sâu rộng cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Kỹ thuật Điện: Cung cấp khung lý thuyết toán học hoàn chỉnh về mô hình MILP, phương pháp giải thuật RHO trên Python (Pyomo/CPLEX), làm tài liệu tham khảo để mở rộng nghiên cứu sang các hệ thống lưới điện siêu nhỏ (Microgrid) và nguồn năng lượng tái tạo phân tán.
• Các doanh nghiệp phát triển hạ tầng trạm sạc và bãi đỗ xe thông minh: Tiếp cận giải pháp kỹ thuật tối ưu hóa vận hành đồng thời từ 100 đến 300 cổng sạc, giúp tối đa hóa doanh thu dịch vụ sạc xả và giảm thiểu chi phí đầu tư nâng cấp máy biến áp.
• Cơ quan quản lý nhà nước và các công ty điện lực: Nắm bắt các dữ liệu mô phỏng định lượng về hành vi phụ tải của 160 phương tiện, phục vụ công tác dự báo phụ tải, quy hoạch phát triển lưới điện phân phối và xây dựng cơ chế giá điện hỗ trợ xe điện.
• Các nhà sản xuất xe điện và đơn vị cung cấp giải pháp phần mềm năng lượng: Tham khảo các tiêu chuẩn tương thích pin và thuật toán điều khiển để phát triển tính năng quản trị năng lượng thông minh trên ứng dụng xe, giúp khách hàng tiết kiệm đến 40% chi phí vận hành hàng tháng.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống sạc điện hai chiều V2G mang lại lợi ích cụ thể gì cho hệ thống điện?
Hệ thống V2G biến các khối pin xe điện thành các thiết bị lưu trữ năng lượng phân tán linh hoạt. Khi lưới điện chịu tải cao điểm, xe điện xả năng lượng giúp giảm từ 15% đến 25% công suất đỉnh. Trong giờ thấp điểm, xe điện hấp thụ lượng điện năng dư thừa, giúp san phẳng đồ thị phụ tải và nâng cao độ ổn định hệ thống.

Thuật toán Rolling Horizon Optimization (RHO) giải quyết thách thức bất định như thế nào?
Trong thực tế, thời điểm xe vào bãi, thời gian đỗ và mức dung lượng pin ban đầu là các biến số ngẫu nhiên không thể biết trước. Thuật toán RHO chia bài toán thành 48 chu kỳ ngắn, liên tục tiếp nhận dữ liệu xe mới tại từng thời điểm để tái lập lịch trình tối ưu cho các chu kỳ tiếp theo trong vòng 1,5 giây.

Quá trình sạc xả liên tục trong hệ thống V2G có gây chai hỏng pin xe điện không?
Mô hình toán học đã thiết lập các ràng buộc kỹ thuật khắt khe, luôn giữ mức dung lượng pin trong ngưỡng an toàn từ 20% đến 100% dung lượng danh định. Việc kiểm soát dòng sạc xả ở mức công suất danh định 30 kW giúp tối ưu hóa quá trình truyền năng lượng mà không gây quá nhiệt hay làm giảm tuổi thọ tế bào pin.

Chủ xe điện làm thế nào để kiếm được lợi nhuận từ trạm sạc thông minh?
Chủ xe cài đặt mức pin mong muốn khi rời bãi thông qua ứng dụng. Hệ thống tự động điều khiển xe xả điện lên lưới vào các khung giờ cao điểm với mức giá bán cao và thực hiện sạc bù vào khung giờ đêm với giá thấp. Dòng tiền chênh lệch giúp chủ xe bù đắp chi phí gửi xe và sinh lời.

Mô hình nghiên cứu 160 xe có thể mở rộng quy mô cho các bãi xe hàng nghìn phương tiện không?
Hoàn toàn khả thi. Do mô hình MILP kết hợp thuật toán RHO có độ phức tạp tính toán tuyến tính theo từng bước thời gian trượt, hệ thống máy chủ hiện đại có thể xử lý bài toán điều độ cho quy mô trên 1.000 xe điện mà vẫn duy trì thời gian giải toán dưới 5 giây cho mỗi chu kỳ.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học tích hợp hoàn chỉnh cho bài toán điều độ sạc xả xe điện hai chiều V2G ở cả hai hình thức ngoại tuyến và trực tuyến.
• Ứng dụng xuất sắc thuật toán Rolling Horizon Optimization (RHO) trên nền tảng Python/CPLEX, giải quyết triệt để tính bất định của 160 phương tiện với độ chính xác đạt 96,8% so với nghiệm tối ưu toàn cục.
• Thiết lập cơ chế chi phí phạt thông minh, bảo đảm tỷ lệ xe điện đạt dung lượng pin mong muốn khi xuất bãi đạt mức 98,5%, hài hòa lợi ích kinh tế giữa khách hàng và đơn vị vận hành.
• Lộ trình phát triển tiếp theo trong giai đoạn 2024-2026 sẽ tập trung mở rộng mô hình tích hợp đồng thời nguồn điện mặt trời áp mái và hệ thống pin lưu trữ cố định BESS tại trạm sạc.
• Nghiên cứu là tài liệu khoa học giá trị, thúc đẩy quá trình chuyển đổi giao thông xanh và phát triển hạ tầng năng lượng bền vững tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn. Trình bày lí do chọn đề tài, mục tiêu khi chọn đề tài, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài. Chương 2: Giới thiệu thông tin chung về EV, trạm sạc, hệ thống V2G, thực trạng sử dụng EV và trạm sạc, ứng dụng V2G trên thế giới. Giới thiệu vấn đề lập lịch trình sạc xả xe điện, thông tin các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến phương pháp lập lịch trình ngoại tuyến và trực tuyến, tối ưu nhiều mục tiêu trong bài toán sạc xả EV vào lưới điện.

Chương 3: Xây dựng mô hình toán học để lập lịch trình ngoại tuyến và trực tuyến điều khiển sạc xả EV. Chương 4: Giới thiệu phương pháp Rolling Horizon Optimization và hướng áp dụng vào bài toán. Chương 5: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào, cung cấp kết quả giải bài toán tối ưu cho các kịch bản, cả trong mô hình ngoại tuyến và trực tuyến. So sánh, đánh giá kết quả.

Chương 6: Đưa ra kết luận và kiến nghị hướng cải tiến trong tương lai. 5 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN 2. Khái niệm Xe điện, còn được gọi là EV, là một phương tiện giao thông sử dụng một hoặc nhiều động cơ điện để tạo lực đẩy. Xe điện lần đầu xuất hiện từ giữa thế kỷ 19, khi mà điện là phương pháp ưa chuộng cho động cơ xe đường bộ, với sự thoải mái và dễ vận hành hơn xe chạy xăng thời bấy giờ.

Trong thế kỷ 21, xe điện chứng kiến sự trỗi dậy trở lại nhờ vào những tiến bộ công nghệ và nỗ lực tập trung vào năng lượng tái tạo và giảm thiểu tác động của giao thông vận tải lên biến đổi khí hậu, ô nhiễm không khí, và những vấn đề môi trường khác. Khác biệt cơ bản giữa xe điện và xe chạy bằng động cơ đốt trong (như xe chạy xăng hoặc dầu diesel) là nguồn năng lượng sử dụng. Phân loại Có nhiều loại xe điện khác nhau: xe điện hybrid (HEV), xe điện plug-in hybrid (PHEV) và xe điện chạy hoàn toàn bằng pin (BEV). Hình 2-1: Các loại xe điện hiện có trên thị trường [5] BEV - Battery Electric Vehicle: là loại xe hoàn toàn chạy bằng điện và không có động cơ đốt trong.

Xe này cần được sạc từ một nguồn điện ngoại vi, ví dụ như điện lưới. Pin của chúng thường lớn để có thể chạy trong phạm vi dài. 6 Hình 2-2: Hình ảnh minh họa xe BEV [6] HEV - Hybrid Electric Vehicle: đây là loại xe điện có khả năng tiết kiệm nhiên liệu cao, vì chúng bao gồm cả động cơ đốt trong và pin sạc. Loại này hội đủ các thuộc tính tốt nhất bao gồm: thân thiện với môi trường, sử dụng hiệu quả nhiên liệu, đáp ứng nhu cầu kinh tế của người tiêu dùng.

Đối với HEV, pin được sạc bởi một động cơ đốt trong thứ hai và phanh hồi sinh. Do đó, chúng không cần phải được kết nối với lưới điện để sạc. Hình 2-3: Hình ảnh minh họa xe HEV [6] 7 PHEV - Plug-in Hybrid Electric Vehicle: là loại kết hợp động cơ đốt trong và động cơ điện, có thể được tiếp nhiên liệu từ cả lưới điện hoặc tại trạm xăng. Dung lượng pin của chúng lớn hơn HEV, đó là lý do chính khiến chi phí cao hơn so với HEV.

Hình 2-4: Hình ảnh minh họa xe PHEV [6] Một trong những vấn đề chính cản trở việc mua EV là bị giới hạn phạm vi di chuyển. Mọi người đã quen với động cơ đốt trong có thể chạy gần 600-700 km trước khi tiếp nhiên liệu. Khách hàng dùng động cơ đốt trong có thể bơm nhiên liệu mỗi tuần một lần, nhưng pin của EV thì có thể cần sạc lại mỗi ngày một lần. Thực trạng Trong thời gian gần đây, thị trường EV đang ngày càng mở rộng, số lượng xe bán ra trên toàn cầu đạt 2,3 triệu xe trong quý I năm 2023, và ước đạt 14 trong cả năm 2023 [7].

Số lượng EV tăng lên đồng nghĩa sẽ cần nhiều điện hơn từ lưới điện để sạc. Chủ EV sẽ sạc phương tiện của họ tại nhà, cơ quan hoặc các hạ tầng sạc công cộng. Điều này sẽ gây ra một sự bùng nổ lớn trong mạng lưới điện. Khái niệm Trạm sạc xe điện, còn được gọi là EV charging, là nơi cung cấp năng lượng điện cho các phương tiện giao thông vận hành bằng điện như xe ô tô điện, xe máy điện, xe buýt điện.

Trên phạm vi toàn cầu, có khoảng 2,7 triệu điểm sạc công cộng tính đến cuối năm 2020, tăng 50% so với giai đoạn 2015-2019. Phân loại Bảng 2-1: Phân loại trạm sạc theo chuẩn đầu sạc Cấp 1 Cấp 2 Sạc nhanh DC Đầu sạc Điện áp 120 VAC 208 – 240 208 – 240 VAC VAC Công suất sạc 1 kW 7 – 19 kW 7 – 19 kW Thời gian sạc 5 – 6 giờ 1 – 2 giờ 1 – 2 giờ xe PHEV Thời gian sạc 40 – 50 giờ 4 – 10 giờ 4 – 10 giờ xe BEV Quãng đường 3 – 8 km 16 – 32 km 16 – 32 km đi được với mỗi giờ sạc Nơi lắp đặt Nhà Nhà, văn Công cộng phòng hoặc công cộng 9 2. Chuẩn đầu sạc SAE J1772 Thường được gọi là đầu sạc J, là chuẩn sạc phổ biến và chủ yếu ở Bắc Mỹ và Nhật Bản, dùng cho sạc cấp độ 1 (Level 1) và cấp độ 2 (Level 2). Thiết kế đầu sạc có 5 chân để sạc AC.

Trong đó, ba chân chính kết nối AC pha 1 (L1), AC trung tính (N) và bảo vệ nối đất (PE); hai chân nhỏ hơn có chức năng xác nhận trạng thái (PP - Proximity Pilot), và giao tiếp đảm bảo an toàn giữa EV và trạm sạc (CP - Control Pilot). Chuẩn sạc CHAdeMO Là một trong những chuẩn sạc DC nhanh đầu tiên, phổ biến ở Nhật Bản và được sử dụng bởi các hãng như Nissan và Mitsubishi. CHAdeMO là bộ sạc sử dụng dòng điện một chiều DC thay vì dòng điện xoay chiều AC. Bộ sạc DC cắt giảm đáng kể thời gian sạc nên nó được đặt tên theo cụm từ tiếng Nhật “ocha demo ikagadesu”, có nghĩa là sạc nhanh như uống một tách trà.

Chuẩn sạc Combined Charging System (CCS): Combo 1 là một phiên bản sửa đổi của SAE J1772 nên còn có tên gọi là SAE Combo, trong khi CCS Combo 2 dựa trên chuẩn Mennekes của châu Âu. Chuẩn sạc Tesla - Tesla Supercharger: Đây là hệ thống sạc nhanh độc quyền của Tesla, cung cấp sạc nhanh cho các mẫu xe của hãng này. Bộ siêu tăng áp Tesla có thể mang lại tốc độ sạc nhanh hơn nhiều so với các trạm sạc J1772 tiêu chuẩn. Các chuẩn sạc khác - Type 2 (Mennekes): phổ biến ở châu Âu, sạc Level 2 và sạc nhanh DC.

- GB/T: chuẩn sạc quốc gia của Trung Quốc, dùng cho cả sạc AC và DC. - SAE J2954: là chuẩn đầu tiên cho sạc không dây, cho phép sạc an toàn và hiệu quả lên đến 11 kW qua không gian không khí, đạt hiệu suất lên đến 94%. 10 Type 2 (Mennekes) GB/T AC GB/T DC Hình 2-5: Các chuẩn đầu sạc khác 2. Thực trạng Trạm sạc xe điện tại Việt Nam và trên thế giới đang phát triển nhanh chóng, với nhiều loại hình khác nhau bố trí tại nhiều vị trí như nhà riêng, bãi gửi xe chung cư, hoặc bãi gửi xe công cộng ở các trung tâm thương mại phục vụ cho nhu cầu đa dạng của người dùng.

Hình 2-6: Mô hình trạm sạc ô tô điện ở trạm dừng cao tốc (Nguồn: VinFast) Ở Việt Nam, VinFast là một trong những hãng đi đầu trong việc phát triển hệ thống trạm sạc, với hơn 150.000 cổng sạc trải dài khắp cả nước. Trạm sạc của VinFast có nhiều loại từ sạc thường đến sạc nhanh và siêu nhanh, với thời gian sạc dao động từ khoảng 60 phút cho trụ sạc nhanh ô tô DC 30kW đến khoảng 23,4 phút cho trụ sạc siêu nhanh ô tô DC 150kW. Các trạm sạc này được lắp đặt ở nhiều địa điểm khác nhau, từ trung tâm thương mại đến các tuyến cao tốc và quốc lộ. EVlink Pro DC cung cấp các phiên bản 120 – 150 và 180 kW.

[9] Hình 2-8: Trụ sạc của Schneider Electric [9] Ngoài ra, EV One cũng cung cấp trụ sạc từ thương hiệu ABB, với nhu cầu sạc tại nhà có công suất từ 3 kW đến 24 kW, quy mô doanh nghiệp có các trụ sạc công suất từ 50 kW cho đến 360 kW. [10] 12 Hình 2-9: Trụ sạc của ABB [10] Một trong những doanh nghiệp trong nước cũng đang tích cực chạy đua nghiên cứu và cho ra đời các trạm sạc đáp ứng chất lượng, tiêu chuẩn quốc tế là Tổng công ty Điện lực Miền Trung (EVNCPC) thuộc Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN), với sản phẩm trạm sạc nhanh cho xe ô tô điện. Sản phẩm này đạt Top 10 sản phẩm Make in Viet Nam hạng mục sản phẩm số tiềm năng. Hình 2-10: Trụ sạc của EVNCPC (Nguồn: EVNCPC) 13 Đến nay, Trung tâm Sản xuất thiết bị đo điện tử Điện lực miền Trung đã lắp đặt trạm sạc cho 13 Công ty Điện lực thành viên và hợp tác thử nghiệm trạm sạc xe điện kết nối với hệ thống điện mặt trời với Tổng công ty Dầu Việt Nam (PVOIL).

Trạm sạc nhanh cho xe ô tô với các tính năng: Nhiều chế độ sạc, sạc song song 2 vòi cùng một lúc, thiết kế theo hướng module hóa, hỗ trợ tiêu chuẩn sạc khác nhau, kết nối cổng thanh toán VNPay, quản lý mạng lưới trạm sạc và trạng thái hoạt động. [11] Nhìn chung, hệ thống trạm sạc đang ngày càng phát triển và mở rộng để phục vụ tốt hơn cho người dùng xe điện, từ trạm sạc trong khu vực đô thị đến trạm sạc trên các tuyến đường quốc lộ và cao tốc. Khái niệm Hệ thống V2G, viết tắt của "Vehicle-to-Grid", là công nghệ sử dụng cổng sạc hai chiều cho phép xe điện không chỉ nhận điện từ lưới để sạc mà còn có thể xả năng lượng trở lại lưới điện. Điều này được thực hiện thông qua một hệ thống giao tiếp giữa EV và lưới, nơi xe điện có thể nhận biết thông tin lưới điện, thông tin điều khiển và thực hiện truyền phần điện dư thừa vào lưới khi cần thiết.

Thực trạng Một trong những cách để đối phó với sự gia tăng EV trong lưới, biên độ tải đỉnh tăng và giữ ổn định lưới điện là ứng dụng công nghệ V2G. Trong một hệ thống V2G, EV sẽ được sử dụng để quản lý phụ tải điện bằng cách tham gia như các đơn vị lưu trữ năng lượng và lấy năng lượng từ lưới điện trong giờ thấp điểm, và sẽ xả và cung cấp điện trở lại lưới điện trong giờ cao điểm.