Nghiên cứu mô hình sạc năng lượng cho xe điện và phương án bố trí mô hình trên đường phục vụ du lịch tại thành phố Đà Nẵng

 lượng mặt trời để thu năng lượng và kết 
hợp với lưới điện sẵn có để kết nối và cung cấp cho ắc quy 
như Hình 3. Với kết cấu của tấm pin năng lượng mặt trời 
có kích thước (400 mm x 400 mm); đường kính của trụ 
cung cấp năng lượng 200 mm; chiều dài tổng cộng của trụ 
là 1200 mm; kích thước của đế trụ (400 mm x 400 mm x 
20 mm); bên trong được bố trí 4 ắc qui và bộ lưu trữ năng 
lượng được điều khiển bán tự động để chọn chế độ nguồn 
năng lượng khi cần thiết. 
a. Mô hình thực tế cung cấp năng 
lượng cho xe điện được chế tạo 
b. Tấm Pin mặt trời 
c. Bộ chuyển đổi 
d. Bộ kết nối ắc quy 
Hình 3. Mô hình cung cấp năng lượng cho xe điện 
Thời gian sạc là lúc xe điện ngừng chở hành khách hoặc 
đậu đỗ đúng thời điểm cung cấp năng lượng theo quy định 
(được nghiên cứu trong các phương án bố trí của bộ sạc). 
Các giai đoạn sạc điện dựa theo các phương pháp nghiên 
cứu trước đó của báo cáo [7]. Nguồn năng lượng mặt trời 
cung cấp cho xe điện được xây dựng trên cơ sở phân phối 
dòng điện và lựa chọn theo thời gian từ hai nguồn khác 
nhau để cung cấp đến các ắc quy, hai nguồn điện nạp cho 
ắc quy là năng lượng duy nhất không có khí thải trong quá 
trình sử dụng. Mô hình này có nhiều ưu điểm và có khả 
năng cạnh tranh cao đến nhu cầu sử dụng năng lượng trên 
phương tiện giao thông vận tải du lịch như xe điện của Đà 
Nẵng. 
3. Thiết lập phương án bố trí mô hình cung cấp năng 
lượng cho xe điện phục vụ du lịch 
3.1. Xây dựng cơ sở lý thuyết dựa vào phương án bố trí 
mô hình cung cấp năng lượng 
Mô hình cung cấp năng lượng cho xe điện du lịch trên 
địa bàn thành phố Đà Nẵng được đánh giá qua quá trình 
sạc cho ắc quy bên trong xe điện theo các thông số như: số 
lượng xe, số lượng ắc quy, thời gian ra vào sau khi làm việc 
và cung cấp năng lượng. Những điều kiện ban đầu được tối 
ưu hóa là số lượng lớn xe điện hoạt động trong suốt thời 
gian được cung cấp năng lượng, các giá trị của các thông 
số như: số lượng xe được nạp năng lượng tại các nơi có 
trạm sạc, thời gian sạc cho số lượng ắc quy có trong xe, 
thời gian cao điểm khi các xe điện đến nơi sạc và rời đi sau 
khi được cung cấp đầy năng lượng là những giá trị được 
thống kê làm cơ sở lý thuyết. 
Mọi cơ sở đánh giá ban đầu được xuất phát từ quá trình 
phân phối số lượng xe điện và thu nhận vào để sạc tại những 
nơi cung cấp điện, trong phân bố xác suất được dựa theo 
phương pháp của Gaussian và thông kê tối ưu theo phương 
pháp Taguchi. Các giá trị trung bình và phương sai của quá 
trình phân phối được xây dựng phù hợp với điều kiện và các 
số liệu cho phép từ khu vực khảo sát khi dùng xe điện phục 
vụ trên các tuyến đường vận chuyển theo quy định. 
3.1.1. Thuyết tối ưu trên cơ sở mô hình cung cấp năng 
lượng trong quá trình sạc 
Trong bất kỳ thời gian (t) nào đó được khảo sát, số 
lượng xe điện (S) đã và đang được tập trung vào nơi nạp 
điện để sạc ắc quy trong khoảng thời gian (t) đó. Để xác 
định được số lượng xe điện tập trung vào và rời khỏi trạm 
sạc đặt tại nơi công cộng hoặc lưới điện sử dụng trong 
khoảng thời gian (t), thì tập hợp các phần tử của các xe điện 
được xem xét, đồng thời tổng thời gian sạc điện khi đến và 
dừng lại trong khoản thời gian là (t-1) và (t) được xác định 
bởi các công thức theo báo cáo [8]. 
S = ∑ Sđã	ừ	(k) − ∑ Nờ(k)



 (1) 
Trong đó: t là thời gian được xác định để xe tập trung 
và rời khỏi nơi sạc, S là số lượng xe được xác định trong 
các trường hợp khác nhau và: Sờ(k) =	∗ a: k − 1 <
Từ(a) + Tđỗ(a) ≤ k. Số phần tử của một tập hợp được 
thực hiện trong các trường hợp như: Sđã	ừ(t) là số xe 
điện đã tập trung vào sạc trong thời gian t-1 và t, Nờ(t) là 
số xe điện rời sau khi sạc trong thời gian t-1 và t, Từ, Tđỗ 
là thời gian tương ứng khi xe dừng lại và thời gian xe sạc 
điện, Sđã	ừ	(t), Tđỗ(t) được xác định bằng cách sử dụng 
chức năng phân phối xác suất thống kê được khảo sát từ 
chỗ sạc xe điện. 
Tại khu khảo sát, thực tế hệ thống xe điện được kiểm 
soát trong ngày bởi những người quản lý, các xe điện tập 
trung về nơi cung cấp điện duy nhất trong khoản thời gian 
11 giờ đêm đến 6 giờ sáng. Nhưng không có xe nào về trạm 
sạc sau 10 giờ đêm, do đó giá trị trung bình của phân phối 
là 10 giờ đêm đến 6 giờ sáng. Ngoài ra, các phân bố xác 
suất về nhu cầu năng lượng cần sạc cho ắc quy của hệ thống 
xe điện đi vào bên trong khu vực đỗ xe phụ thuộc vào dung 
lượng nạp của ắc quy Cắc quy và đoạn đường các xe di 
chuyển trong suốt một ngày 24 giờ trong ngày. Năng lượng 
của một xe điện khi đi vào khu vực đỗ xe để sạc ắc quy 
được quy định bởi phương trình sau: Q	ầ(i) =
Cắ	(i). {C − C(i)} với, Cắc quy là sức chứa của ắc quy 
kWh, C phần trăm sức chứa của ắc quy, Cmax là giá trị phần 
trăm lớn nhất để sạc cho ắc quy, Qnhucầu là năng lượng yêu 
cầu sạc cho xe điện trong thời gian i. 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(96).2015, QUYỂN 2 113 
Việc xác định lượng điện cung cấp từ năng lượng mặt 
trời hay lưới điện trong nhà cho ắc quy trong xe điện theo 
phương pháp điều khiển được ứng dụng theo các nghiên 
cứu trước đây như trong báo cáo [9], nó được xét đến tại 
những nơi tập trung xe điện của các khu nghỉ mát, hoặc nhà 
ở. Trong chiến lược kiểm soát chế độ của xe điện, chỉ có 
năng lượng của ắc quy được sử dụng để cung cấp năng 
lượng chính cho động cơ điện cần thiết cũng như năng 
lượng được sạc vào theo yêu cầu. Dựa vào các tiêu chuẩn 
và yêu cầu cũng như các giới hạn cho phép trong điều kiện 
biên, hàm lượng và điện năng cần thiết một giả thuyết hợp 
lý bởi các xe điện được thực hiện trong việc kiểm soát khả 
năng sử dụng và quản lý năng lượng khi chúng hoạt động 
ra và vào nơi được cung cấp năng lượng, do đó, C =
Max	 C, (C − C)


, với; R là tổng số xe điện 
được ước lượng đi ra và vào trong thời gian sạc, L là 
khoảng cách của các trạm sạc điện cho xe trên đoạn đường 
công cộng và Cmin là giá trị nhỏ nhất cho phép của C trong 
một khoản thời gian sạc tối thiểu. PrC = Pr(d) ; C >
C = ∑ Pr(d) ; Cj = Cmin với, (d =
	()
()
).	Thời gian sạc là tối thiểu được xác định giữa 
thời gian đậu xe cần thiết cho toàn bộ thời gian dừng lại 
như được đưa ra bởi phương trình; Ti = 
MinTđậ	(i),
	ầ	()

 và giá trị năng lượng sạc cho 
bình ắc quy trong mỗi giờ được cho bởi công thức [8]: 
Eạ	đệ(i, k) = 
5760	t ≤ k <  + T
Q	ầ − 5760(T − 1)
	0	trường	hợp	khác
 (2) 
Với k = t + T 
Nhu cầu năng lượng cung cấp cho ắc quy của xe điện 
được tính là tổng năng lượng sạc được vào mỗi xe điện 
được ra và vào nơi cung cấp năng lượng và theo công 
thức:	Eạ	total	(t) = ∑ Eạ(m, t); t = 1: 24	giờ: . 
Với điều kiện cần thiết để sạc vào ắc quy là: 0 ≤
Eạ(t) ≤ 5760. S	(t) và Eạ(0) =
Eạ(T) = 0 thì giá trị cần thiết của năng lượng để sạc 
cho ắc quy của tất cả các xe điện trong một ngày làm việc 
được xác định theo công thức sau [8]: 
Eạ(t + 1) = Eạ(t) + 	ầ(t) −
(Eặ	ờ() + Eướ	đệ(t))∆u (3) 
3.1.2. Lập phương án bố trí mô hình cung cấp năng lượng 
tại các tuyến đường tại Đà Nẵng 
Sau khảo sát các tuyến đường phục vụ du lịch trên địa 
bàn thành phố Đà Nẵng, các xe điện sử dụng năng lượng 
mặt trời đang được triển khai để chở hành khách thăm quan 
theo các tuyến đường quanh biển và khu vực phục vụ du 
lịch của Thành phố. Cần đảm bảo cho xe điện hoạt động 
trên địa bàn rộng, số lượng xe lớn, thời gian hoạt động liên 
tục và quãng đường di chuyển dài hơn so với thời gian mà 
năng lượng ắc quy trong xe điện hoạt động. Trên cơ sở của 
bản đồ du lịch thành phố, trong Hình 4 đã đưa ra hai tuyến 
đường là Nguyễn Tất Thành và Võ Nguyên Giáp để bố trí 
mô hình cung cấp năng lượng cho xe điện với số lượng là 
6 địa điểm, gần chỗ các hành khách dừng chân và xe điện 
tạm nghĩ sau thời gian hoạt động. 
Hình 4. Sơ đồ bố trí mô hình sạc điện theo các tuyến đường đi 
của xe điện du lịch ở Đà nẵng 
Mô hình sạc điện được bố trí tương ứng với tổng số 
lượng xe điện trên địa bàn thành phố được triển khai để 
phục vụ khách du lịch, xe điện được cung cấp với phương 
án đầu tiên là những chỗ hay tập trung và là khu vực khách 
có thể dừng chân để thăm quan nhiều nhất để có thời gian 
nạp điện. 
3.2. Kết quả tối ưu quá trình sạc cho xe điện trong điều 
kiện sử dụng hai nguồn năng lượng 
Để tìm điểm tối ưu, bài báo đã sử dụng hai thuật toán 
tương ứng để kiểm soát thời gian sạc của mỗi xe cần thiết 
trong quá trình hoạt động của xe theo các điều kiện cho 
phép của phương pháp. 
3.2.1. Quá trình sạc điện trong điều kiện tối ưu không có 
thông số kiểm soát 
Hình 5. Mức năng lượng sạc cho ắc quy xe điện khi 
không có kiểm soát 
Bộ cung cấp năng lượng được bố trí tại các nơi khác nhau 
trên các tuyến đường, với các khoảng cách khác nhau, thời 
gian vận chuyển cho phép. Vì thế, để có thể phân tích thì 
chúng ta chia ra hai trường hợp cụ thể là: dùng một xe điện 
để sạc trong khoảng thời gian ra và vào, hơn nữa cũng xét 
đến một số lượng xe điện để sạc theo thời gian khác nhau 
sau khi làm việc trong ngày. Trong Hình 5, thời gian sạc cho 
ắc quy của xe điện được xác định khác nhau, quá trình được 
thực hiện trong bất cứ thời gian nào của 24 giờ trong ngày. 
Giai đoạn sạc điện cho ắc quy, được xem xét là sạc cả ban 
ngày (lúc đang hoạt động) và ban đêm (lúc xe tập trung về 
nơi đậu đỗ). Các giá trị tiêu thụ của năng lượng cho cả ngày 
lẫn đêm cũng được đánh giá dựa vào các nghiên cứu như 
114 Phạm Minh Mận 
trong báo cáo [8]. 
Năng lượng mặt trời được chuyển đổi để đạt được kết 
quả lớn nhất là lúc làm việc trên đường khoản 40 kW đến 
50 kW và lưu trữ để cung cấp cho các xe điện nhiều hơn 
vào ban ngày, tức là từ 6 giờ sáng đến 18 giờ tối hằng ngày. 
Trong trường hợp này, khi cung cấp điện trong thời gian từ 
lúc bắt đầu đến lúc đã đủ năng lượng cho ắc quy, số liệu 
thống kê với khoảng thời gian tập trung hay đỗ xe Tđỗ (i) 
và lượng năng lượng điện được sạc C dùng để tính toán 
thời gian sạc cho ắc quy một cách liên tục mãi đến 5.76 
kW, như bảng dung lượng của ắc quy trong Bảng 1. 
3.2.2. Quá trình sạc điện trong điều kiện tối ưu có thông số 
kiểm soát 
Dung lượng và thời gian cần thiết để sạc cho ắc quy 
trong hệ thống xe điện được tính toán dựa vào các phép đo 
là nạp và xả điện khi cần thiết. Mức năng lượng tối đa để 
nạp được 100% cho ắc quy là rất quan trọng để đáp ứng 
quảng đường vận chuyển, tại lúc điện áp được sạc vào phải 
đạt được các mức có khả năng tối đa và công suất tương 
ứng với các loại ắc quy được sử dụng trong xe. 
Hình 6. Mức năng lượng sạc cho ắc quy xe điện 
khi có thông số kiểm soát 
Theo thuật toán, để điều khiển và kiểm soát khi tối ưu 
được thiết lập thì các tính chất ngẫu nhiên của nguồn năng 
lượng mặt trời thông qua ánh sáng thay đổi theo giờ, thời 
tiết, mùa, và các yếu tố ảnh hưởng khác cũng rất quan 
trọng. Đồng thời, số lượng xe điện ra vào tại khu vực đậu 
đỗ trong suốt thời gian sạc và nhu cầu cần thiết của từng xe 
được cung cấp điện từ năng lượng mặt trời đạt được điểm 
tối ưu. So sánh nguồn năng lượng điện để sạc cho ắc quy 
từ nguồn năng lượng mặt trời và lưới điện khi sử dụng hai 
thuật toán điều khiển thể hiện khá rõ nét trên đồ thị của 
Hình 5 và Hình 6, và mức tiêu thụ của năng lượng mặt trời 
cho xe điện là nhiều nhất. Trên hình cũng cho thấy khả 
năng phân bố của năng lượng và sạc cho xe điện từ năng 
lượng mặt trời và lưới điện là khác nhau. Đánh giá tại các 
điểm tối ưu khi sử dụng năng lượng mặt trời và lưới điện 
đáp ứng nguồn năng lượng cho xe điện được thực hiện trên 
biểu đồ. Tại các nơi sạc cho ắc quy của xe điện, trong 
trường hợp không có thông số kiểm soát của điều kiện tối 
ưu năng lượng điện từ các tòa nhà được sạc đạt đỉnh cao 
hơn nhưng ngược lại khi có kiểm soát các thông số thì mức 
sử dụng năng lượng mặt trời là lớn nhất. 
4. Kết luận 
Sau khi xây dựng mô hình thực tế và thực hiện phương án 
lý thuyết để bố trí mô hình trên địa bàn thành phố Đà Nẵng. 
Ngoài ra, xác định điểm tốt nhất để cung cấp năng lượng cho 
xe điện phục vụ du lịch, bài báo đã đánh giá khả năng sử dụng 
năng lượng mặt trời hoặc lưới điện để cung cấp cho xe điện 
trong thời gian 24h trong hai trường hợp có và không có thông 
số kiểm soát trong quá trình nghiên cứu. Sau quá trình thiết 
lập mô hình, đánh giá thời gian cung cấp năng lượng theo 
phương pháp Gaussian và Taguchi đến với từng xe điện trong 
quảng đường giới hạn cho phép. Kết quả đã so sách, đánh giá 
và đáp ứng được thời gian và quảng đường cũng như số lượng 
xe điện ra vào trong suốt thời gian nạp năng lượng. Ngoài ra, 
khi phân tích nhu cầu năng lượng cung cấp cả ban ngày (năng 
lượng mặt trời) và ban đêm (lưới điện) cho xe điện trên điều 
kiện ánh sáng mặt trời trong ngày, nghiên cứu cũng đưa ra mô 
hình điều khiển sạc vào ban đêm là tốt nhất và nó được thực 
hiện trong khoảng thời gian bắt đầu từ 11 giờ khuya đến 6 giờ 
sáng ngày tiếp theo. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] P. Tulpule, V. Marano, S. Yurkovich, G. Rizzoni, “Economic and 
environmental impacts of a PV powered workplace parking garage 
charging station”, Apply Energy, số 108, 2013, trang 323–332. 
[2] D.P. Birnnie III, “Solar-to-vehicle (S2V) systems for powering 
commuters of the future”, J Power Sources, số 186, 2009, trang 539–
542. 
[3] H.M. Neumann, D. Schär, F. Baumgartner, “The potential of 
photovoltaic carports to cover the energy demand of road passenger 
transport”, Prog Photovolt: Res Appl, số 20, 2012, trang 639–649. 
[4] Binh Van Doan, Bach Ngoc Nguyen, “The current status and 
renewable energy outlook in Vietnam up to 2030”, In: Presented at 
Asian Renewable Energy Workshop, Chiang Mai, Thailand, 2013, 
trang 16. 
[5] Aoife. Foley, Barry. Tyther, Patrick. Calnan, Brian Ó. Gallachóir, 
“Impacts of electric vehicle charging under electricity market 
operations”, Appl Energy, số 101, 2013, trang 93–102. 
[6] Samveg Saxena, Anand Gopal, Amol Phadke, “Electrical 
consumption of two-, three- and four-wheel light-duty electric 
vehicles in India”, Appl Energy, số115, 2014, trang 582–590. 
[7] Pinak J. Tulpule, Vincenzo Marano, Stephen Yurkovich, Giorgio 
Rizzoni, “Economic and environmental impacts of a PV powered 
workplace parking garage charging station”, Applied Energy, số 
108, 2013, trang 323-332. 
[8] Minh Man Pham, Minh Nhan Pham, Tra Qui Phan, “An 
investigation into green energy-powered vehicles for tourism in 
Vietnam”, Procceding of The 2nd International Conference on Green 
Technology and Sustainable Development 2014, ISBN: 978-604-
73-2817-8, Vol. 1, S1, 58-63. 
[9] Ferreira Joao C, Afonso Joao Luiz. “Towards a collective 
knowledge for a smart electric vehicle charging strategy”. IEEE 3rd 
international conference on communication software and networks 
(ICCSN) 2011, 2011, trang 735–39. 
(BBT nhận bài: 30/07/2015, phản biện xong: 01/10/2015)