Dự án này tập trung vào việc phát triển một mô hình thử nghiệm (testbed) trạm sạc xanh mới nhằm thúc đẩy việc áp dụng xe điện (EV) theo hướng bền vững. Dự án tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo (mặt trời, gió) với hệ thống lưu trữ năng lượng bằng pin nhằm giảm sự phụ thuộc vào lưới điện. Một bản sao kỹ thuật số (digital twin) sẽ được thiết kế để mô phỏng và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. Trọng tâm của dự án là phát triển các kỹ thuật sạc thông minh tối ưu, phù hợp với mức độ sẵn có của năng lượng tái tạo, qua đó bảo đảm hạ tầng sạc EV đáng tin cậy và thân thiện với môi trường.

Mục tiêu/Nhiệm vụ nghiên cứu chính:

• Xây dựng một trạm sạc xanh thử nghiệm, chủ yếu sử dụng năng lượng tái tạo, nhằm thu thập dữ liệu thực tế và kiểm chứng các thuật toán điều phối/sơ đồ sạc.
• Xây dựng mô hình song sinh số cho mạng lưới sạc EV thông minh để phục vụ thử nghiệm ảo và tối ưu hóa các kịch bản vận hành.
• Thiết kế và triển khai các kỹ thuật sạc EV thông minh nhằm tối đa hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo, giảm phụ thuộc vào lưới điện, đồng thời giảm chi phí và phát thải CO₂.

Thiết kế và phương pháp nghiên cứu

Dự án được chia thành 4 giai đoạn (Work Packages – WP), triển khai trong vòng ba năm:

• Giai đoạn 1 (WP1): Thiết kế & xây dựng trạm sạc EV thông minh
• Giai đoạn 2 (WP2): Xây dựng mô hình máy tính mã nguồn mở cho hệ thống sạc EV
• Giai đoạn 3 (WP3): Mô hình hóa việc tối ưu sử dụng năng lượng cho sạc EV thông minh dựa trên năng lượng tái tạo
• Giai đoạn 4 (WP4): Kiểm chứng tối ưu hóa hành vi sạc EV trong điều kiện dữ liệu không chắc chắn

WP1: Thiết kế & xây dựng trạm sạc EV thông minh

Mục tiêu: Xác định địa điểm phù hợp, thiết kế trạm sạc EV thông minh và xây dựng mô hình thử nghiệm vật lý.

Các bước thực hiện:

• Khảo sát địa điểm (nguồn năng lượng mặt trời/gió, mức độ gần lưới điện, mô hình sử dụng EV).
• Thiết kế hệ thống năng lượng tái tạo cho trạm sạc EV (pin mặt trời, tuabin gió cỡ nhỏ), hệ lưu trữ năng lượng bằng pin (BESS) và hệ thống sạc EV (sạc AC, DC).
• Xin cấp phép và hoàn thiện các bản thiết kế kỹ thuật.
• Xây dựng trạm sạc EV thông minh và tích hợp hệ thống thu thập dữ liệu, điều khiển.

WP2: Xây dựng mô hình máy tính mã nguồn mở cho hệ thống sạc EV

Mục tiêu: Xây dựng mô hình song sinh số của trạm sạc EV thông minh và phát triển các chiến lược mở rộng mô hình để đại diện cho mạng lưới trạm sạc xanh phân tán trên quy mô thành phố hoặc quốc gia.

Các bước thực hiện:

• Thu thập và phân tích dữ liệu: dữ liệu về mô hình sử dụng EV, hạ tầng sạc, nhu cầu điện và các ràng buộc của lưới điện.
• Lựa chọn công cụ mô phỏng cho hệ thống năng lượng tái tạo, lưu trữ năng lượng và sạc EV: sử dụng hoặc phát triển nền tảng mô phỏng có khả năng xử lý các hệ thống năng lượng tái tạo lai phức tạp và tối ưu dòng công suất theo thời gian thực.
• Phát triển các mô hình phát điện mặt trời và gió dựa trên dữ liệu đặc thù của địa điểm.
• Mô hình hóa hệ thống lưu trữ năng lượng (dung lượng, động học sạc/xả).
• Xây dựng mô hình trạm sạc EV với các mức công suất và mô hình nhu cầu người dùng khác nhau.

WP3: Mô hình hóa tối ưu sử dụng năng lượng cho sạc EV thông minh dựa trên năng lượng tái tạo

Mục tiêu: Thiết kế các kỹ thuật sạc thông minh nhằm tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, ưu tiên năng lượng tái tạo trong khi vẫn đáp ứng nhu cầu sạc EV.

Các bước thực hiện:

• Phát triển các mô hình có xét đến yếu tố không chắc chắn (sản lượng năng lượng, nhu cầu sạc EV, khả năng cung cấp của lưới điện).
• Thiết kế các thuật toán sạc thông minh (ví dụ: giá điện theo thời gian sử dụng, tối ưu lưới điện, V2G – xe điện kết nối lưới).
• Mô phỏng và đánh giá hiệu quả thuật toán trong môi trường song sinh số (các chỉ số: mức độ phụ thuộc lưới điện, tỷ lệ sử dụng năng lượng tái tạo, mức độ hài lòng của người dùng).

WP4: Kiểm chứng tối ưu hóa hành vi sạc EV với dữ liệu không chắc chắn

Mục tiêu: Phân tích dữ liệu từ trạm sạc EV thông minh, so sánh với mô hình song sinh số, đánh giá hiệu quả và rút ra kết luận.

Các bước thực hiện:

• Thu thập dữ liệu thời gian thực về phát điện, sử dụng hệ lưu trữ năng lượng bằng pin và mô hình sạc EV.
• Kiểm chứng độ chính xác của mô hình song sinh số bằng cách so sánh với dữ liệu từ mô hình thử nghiệm vật lý.
• Đánh giá tính khả thi về mặt kinh tế của mô hình trạm sạc xanh so với các trạm sạc truyền thống.
• Phân tích tác động của sạc EV thông minh đối với phát thải CO₂ và hiệu quả vận hành lưới điện.
• Xây dựng báo cáo tổng hợp của dự án để phổ biến và chia sẻ kết quả.