Luận án nghiên cứu tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp PV cho xe hai bánh
Nghiên cứu giải pháp tối ưu hoá quá trình điều khiển vận hành trạm sạc solar tích hợp điện mặt trời tại Việt Nam nhằm nâng cao hiệu suất và ứng dụng thực tế.
Electric Power University
Energy Engineering
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
216
Thời gian đọc
33 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tóm tắt nội dung
I. Tổng quan trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam
Trạm sạc tích hợp điện mặt trời là giải pháp năng lượng mới tại Việt Nam. Mô hình này kết hợp điện mặt trời áp mái với trạm sạc xe điện thông minh. Nguồn năng lượng tái tạo cho xe điện được khai thác ngay tại điểm tiêu thụ. Nhờ vậy, áp lực lên lưới điện giảm rõ rệt. Việt Nam cam kết phát thải ròng bằng không tại COP26. Quy hoạch điện VIII thúc đẩy mạnh năng lượng tái tạo. Xe điện hai bánh bùng nổ ở các đô thị lớn. Điện mặt trời áp mái phát triển nhanh sau chính sách giá FIT. Hai xu hướng này gặp nhau ở mô hình trạm sạc tích hợp. Trạm sạc dùng điện mặt trời để nạp pin xe điện ban ngày. Phần điện dư được lưu trữ năng lượng pin (BESS). Hệ thống quản lý năng lượng (EMS) điều phối toàn bộ dòng điện. Giải pháp này cắt giảm chi phí mua điện lưới. Đồng thời, nó hạn chế khí nhà kính từ giao thông. Mô hình phù hợp với bãi đỗ xe, trường học và văn phòng. Đây là nền tảng cho lưới điện thông minh (Smart grid) tương lai.
1.1. Bối cảnh chuyển dịch xe điện và năng lượng sạch
Giao thông đô thị Việt Nam đang đổi thay nhanh. Xe máy điện thay thế dần xe động cơ đốt trong. Nhu cầu sạc tăng cao tại các khu dân cư. Điện mặt trời áp mái cung cấp nguồn năng lượng tái tạo cho xe điện. Sự kết hợp này giảm phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Nó cũng giúp đạt mục tiêu khí hậu quốc gia.
1.2. Vai trò của trạm sạc xe điện thông minh
Trạm sạc xe điện thông minh không chỉ nạp pin. Nó còn đo lường, giám sát và điều khiển công suất. Dữ liệu sạc được thu thập theo thời gian thực. Hệ thống quản lý tải trạm sạc tránh quá tải đường dây. Trạm thông minh phản hồi nhanh với biến động nguồn. Nhờ vậy, hiệu suất sử dụng năng lượng được nâng cao.
1.3. Mục tiêu nghiên cứu tối ưu vận hành
Nghiên cứu hướng tới vận hành trạm sạc hiệu quả nhất. Mục tiêu chính là tối ưu hóa chi phí vận hành. Bài toán cân bằng giữa nguồn mặt trời, pin và lưới. Thuật toán phân bổ công suất được xây dựng rõ ràng. Kết quả mô phỏng kiểm chứng trên nhiều kịch bản thực tế. Mô hình áp dụng tốt cho điều kiện Việt Nam.
II. Kiến trúc và điều khiển trạm sạc tích hợp điện mặt trời
Kiến trúc trạm sạc quyết định hiệu quả vận hành. Có ba dạng điều khiển chính cho trạm sạc xe điện. Kiến trúc tập trung dùng một bộ điều khiển duy nhất. Kiến trúc phân tán chia quyền cho từng trụ sạc. Kiến trúc phân cấp kết hợp ưu điểm của cả hai. Mỗi mô hình phù hợp với quy mô khác nhau. Trạm sạc xe điện thông minh thường chọn kiến trúc phân cấp. Lớp trên điều phối tổng công suất và nguồn năng lượng. Lớp dưới điều khiển từng bộ sạc và xả pin. Hệ thống quản lý năng lượng (EMS) nằm ở trung tâm điều phối. EMS đọc dữ liệu từ điện mặt trời áp mái và pin BESS. Nó quyết định nạp xe từ nguồn nào tại mỗi thời điểm. Ban ngày, trạm ưu tiên dùng điện mặt trời. Khi nắng yếu, pin lưu trữ năng lượng hỗ trợ thêm. Lưới điện chỉ bù phần thiếu hụt còn lại. Cách điều phối này giảm chi phí mua điện giờ cao điểm. Nó cũng tăng hiệu suất sử dụng năng lượng toàn trạm. Kiến trúc tốt là nền tảng cho mọi thuật toán tối ưu.
2.1. Các kiến trúc điều khiển trạm sạc xe điện
Kiến trúc tập trung dễ triển khai nhưng kém linh hoạt. Một lỗi điều khiển có thể dừng cả trạm. Kiến trúc phân tán bền vững và mở rộng dễ dàng. Mỗi trụ sạc tự ra quyết định độc lập. Kiến trúc phân cấp dung hòa độ tin cậy và hiệu quả. Đây là lựa chọn phù hợp cho trạm sạc quy mô lớn.
2.2. Hệ thống quản lý năng lượng EMS trung tâm
EMS là bộ não của trạm sạc tích hợp. Nó giám sát nguồn mặt trời, pin và lưới điện. EMS phân bổ công suất theo mục tiêu chi phí. Nó cân bằng cung và cầu trong từng phút. Quản lý tải trạm sạc giúp tránh quá tải máy biến áp. EMS cũng kết nối trạm với lưới điện thông minh (Smart grid).
III. Mô hình hóa trạm sạc và lưu trữ năng lượng pin
Mô hình hóa là bước cốt lõi trước khi tối ưu. Trạm sạc gồm nhiều khối chức năng liên kết nhau. Khối pin mặt trời chuyển ánh sáng thành điện một chiều. Bộ chuyển đổi DC-DC tăng áp và dò điểm công suất cực đại. Thuật toán MPPT giữ cho tấm pin hoạt động hiệu quả nhất. Bộ nghịch lưu nối lưới biến điện một chiều thành xoay chiều. Bộ sạc xả hai chiều quản lý dòng pin xe điện. Lưu trữ năng lượng pin (BESS) đóng vai trò đệm năng lượng. BESS nạp khi mặt trời dư và xả khi thiếu. Công nghệ V2G cho phép xe trả điện về trạm. Tuy nhiên, sạc xả nhiều làm pin suy giảm tuổi thọ. Mô hình suy giảm pin được tính toán cẩn thận. Mức xả sâu (DOD) ảnh hưởng trực tiếp đến độ bền pin. Mô hình dài hạn mô phỏng vận hành qua nhiều tháng. Nhờ vậy, bài toán chi phí phản ánh đúng thực tế. Các phương trình được xây dựng rõ ràng và chặt chẽ. Mô hình chính xác giúp thuật toán tối ưu cho kết quả tin cậy. Đây là cầu nối giữa lý thuyết và vận hành thực tế.
3.1. Mô hình điện mặt trời áp mái và MPPT
Pin mặt trời cho công suất thay đổi theo bức xạ. Nhiệt độ cao làm hiệu suất tấm pin giảm. Thuật toán MPPT luôn dò điểm công suất tối đa. Nó giữ cho điện mặt trời áp mái đạt sản lượng cao nhất. Bộ DC-DC boost ổn định điện áp đầu ra. Mô hình này phản ánh đúng nguồn năng lượng tái tạo cho xe điện.
3.2. Mô hình lưu trữ năng lượng pin BESS
BESS lưu phần điện mặt trời chưa dùng hết. Nó cung cấp điện vào giờ cao điểm đắt đỏ. Mô hình tính trạng thái sạc của pin theo thời gian. Mức xả sâu được kiểm soát để bảo vệ pin. Suy giảm pin được đưa vào hàm chi phí. Cách này giúp tối ưu hóa chi phí vận hành dài hạn.
3.3. Mô hình suy giảm pin và công nghệ V2G
Công nghệ V2G cho phép xe điện trả điện về lưới. Mỗi chu kỳ sạc xả làm pin hao mòn dần. Mô hình ước lượng chi phí suy giảm theo từng chu kỳ. Chi phí này so sánh với lợi ích kinh tế thu được. Vận hành tối ưu giữ cân bằng giữa hai yếu tố. Kết quả bảo vệ pin và vẫn tiết kiệm chi phí.
IV. Thuật toán phân bổ công suất sạc và quản lý tải
Phân bổ công suất là trái tim của vận hành tối ưu. Trạm sạc phục vụ nhiều xe điện cùng lúc. Tổng công suất bị giới hạn bởi nguồn và đường dây. Thuật toán chia điện hợp lý cho từng xe điện. Quản lý tải trạm sạc tránh vượt ngưỡng máy biến áp. Dữ liệu đầu vào gồm thông số xe đạp và xe máy điện. Hồ sơ phụ tải thông thường được thu thập đầy đủ. Hồ sơ công suất điện mặt trời thay đổi theo giờ trong ngày. Thuật toán ưu tiên dùng nguồn mặt trời rẻ và sạch. Khi nắng yếu, pin lưu trữ năng lượng hỗ trợ. Lưới điện chỉ bù phần còn thiếu sau cùng. Bài toán được đưa về dạng tối ưu có ràng buộc. Mục tiêu là giảm tổng chi phí vận hành. Ràng buộc gồm giới hạn công suất và trạng thái pin. Dự báo nhu cầu sạc giúp thuật toán chủ động hơn. Trạm biết trước lượng xe và thời điểm cao điểm. Nhờ vậy, công suất được phân bổ mượt mà. Hiệu suất sử dụng năng lượng toàn trạm tăng rõ rệt. Thuật toán này nền tảng cho điều khiển thời gian thực.
4.1. Dữ liệu đầu vào và dự báo nhu cầu sạc
Mỗi loại xe điện có dung lượng pin riêng. Thời gian sạc khác nhau theo từng dòng xe. Hồ sơ phụ tải cho thấy giờ cao điểm trong ngày. Dự báo nhu cầu sạc ước lượng số xe sắp đến. Dữ liệu mặt trời được lấy theo bức xạ thực tế. Đầu vào chính xác giúp thuật toán ra quyết định tốt.
4.2. Quản lý tải trạm sạc và phân bổ công suất
Thuật toán chia công suất theo mức ưu tiên. Xe sắp rời trạm được nạp nhanh hơn. Quản lý tải trạm sạc giữ tổng công suất dưới ngưỡng. Nguồn mặt trời và pin được dùng trước lưới điện. Cách này giảm chi phí mua điện giờ cao điểm. Hiệu suất sử dụng năng lượng nhờ vậy tăng cao.
V. Tối ưu hóa chi phí vận hành theo chân trời lùi
Tối ưu hóa chi phí vận hành cần khung điều khiển động. Nghiên cứu dùng khung chân trời lùi (receding horizon). Mỗi bước, trạm giải bài toán cho khoảng thời gian ngắn. Sau đó, trạm cập nhật dữ liệu và giải lại. Bài toán được xây dựng dạng quy hoạch toàn phương. MATLAB giải bài toán này nhanh và chính xác. Hàm mục tiêu giảm tổng chi phí mua điện. Nó cũng tính chi phí suy giảm pin lưu trữ. Khung chân trời lùi thích ứng với biến động nguồn. Mây che làm điện mặt trời áp mái giảm đột ngột. Thuật toán điều chỉnh ngay phân bổ công suất. Nhiều kịch bản thực tế được mô phỏng đầy đủ. Trạm sạc tại trường đại học có nhu cầu ban ngày cao. Trạm tại văn phòng có giờ cao điểm buổi sáng. Trạm tại chung cư tải nặng vào buổi tối. Trạm tại nhà máy vận hành liên tục cả ngày. Mỗi trường hợp cho kết quả tiết kiệm rõ ràng. Hệ thống quản lý năng lượng (EMS) phối hợp nhịp nhàng nguồn và tải. Tối ưu hóa chi phí vận hành đạt mức cao nhất. Mô hình chứng minh tính khả thi tại Việt Nam.
5.1. Khung chân trời lùi và quy hoạch toàn phương
Khung chân trời lùi giải bài toán theo từng cửa sổ. Nó liên tục cập nhật khi có dữ liệu mới. Quy hoạch toàn phương cho lời giải tối ưu nhanh. MATLAB xử lý hàng nghìn biến trong vài giây. Hàm mục tiêu nhắm vào tối ưu hóa chi phí vận hành. Ràng buộc bảo đảm an toàn cho pin và lưới điện.
5.2. Mô phỏng vận hành tại các trạm thực tế
Bốn kịch bản đại diện được mô phỏng chi tiết. Trạm đại học, văn phòng, chung cư và nhà máy. Mỗi nơi có hồ sơ tải và nhu cầu khác nhau. Kết quả cho thấy chi phí điện giảm đáng kể. Điện mặt trời áp mái và pin BESS phối hợp tốt. Hiệu suất sử dụng năng lượng cao ở mọi kịch bản.
5.3. Kiểm chứng thời gian thực và kết nối Smart grid
Đáp ứng thời gian thực được kiểm chứng trên bàn thử nghiệm. Bàn thử mô phỏng sạc và xả pin thực tế. Kết quả khớp với mô hình mô phỏng trước đó. Trạm phản hồi nhanh với biến động nguồn và tải. Kết nối lưới điện thông minh (Smart grid) mở rộng khả năng điều phối. Mô hình sẵn sàng triển khai cho thị trường Việt Nam.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (216 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộTHE MINISTRY OF INDUSTRY AND TRADE ELECTRIC POWER UNIVERSITY VAN NGUYEN NGOC A RESEARCH ON OPTIMAL SOLUTIONS FOR CONTROL AND OPERATION OF PHOTOVOLTAIC INTEGRATED CHARGING STATIONS IN VIETNAM DISSERTATION: ENERGY ENGINEERING Hanoi - 2023 THE MINISTRY OF INDUSTRY AND TRADE ELECTRIC POWER UNIVERSITY VAN NGUYEN NGOC A RESEARCH ON OPTIMAL SOLUTIONS FOR CONTROL AND OPERATION OF PHOTOVOLTAIC INTEGRATED CHARGING STATIONS IN VIETNAM Field: Energy engineering Code: Pilot DISSERTATION: ENERGY ENGINEERING SUPERVISOR ASSOC. DUC NGUYEN HUU Hanoi - 2023 i DECLARATION I hereby declare that this is my original research work. The cited information in the dissertation has been properly referred and the sources are clearly indicated. The data and research results presented in this thesis are truthful and have not been published in any other scientific work.
Hanoi, 10th August 2023 Supervisor Ph. Duc Nguyen Huu Van Nguyen Ngoc ii AKNOWLEDGEMENTS I would like to express my sincere gratitude to the supervisor, Assoc. Duc Nguyen Huu, for his supervision, support, and encouragement throughout the course of my research. He has motivated and inspired my research and was constantly supportive of my endeavors.
His profound expertise and insightful advice had been invaluable in my research. Under his supervision, I not only built my research skills but learnt a lot of interpersonal skills as well. I am deeply appreciative of the Electric Power University's leadership, the Postgraduate Training Department, the Faculty of Energy Technology, and the Electrical Engineering Faculty, as well as professors, colleagues … who had provided me assistance and motivation during the research. I had the opportunity of collaborating with numerous fellow students and engineers throughout my Ph.
I am sincerely grateful for their valuable contribution. Lastly, I would like to thank my wife and my beloved family. Their unconditional love had been invaluable in maintaining my dedication and enthusiasm during the research. Hanoi, 10th August 2023 Ph.
Candidate Van Nguyen Ngoc iii TABLE OF CONTENTS DECLARATION .ii TABLE OF CONTENTS. vi LIST OF TABLES .vii LIST OF FIGURES. Motivation for research .1 COP26 and PDP VIII – the commitments of Vietnam to sustainable development .2 The transition to electric two-wheeler mobility in Vietnam’s urbans .3 Rooftop solar power development in Vietnam and its impacts .4 PV-integrated charging stations – A solution for both E2W and rooftop solar development. Research goals, scope, and research questions.
Research contributions and outline of the thesis .10 CHAPTER I: OVERVIEW OF ELECTRIC VEHICLE CHARGING STATIONS – ARCHITECTURES AND CONTROL ALGORITHMS.1 Charging station architectures.1 Centralized control architecture .2 Decentralized control architecture .3 Hierarchical control architecture .4 Proposal of E2W charging station architecture .2 EV charging station control algorithms .1 Algorithms focus on technical aspects .2 Algorithms focus on economic objectives .23 iv CHAPTER II: MODELING OF PV-INTEGRATED ELECTRIC- TWOWHEELER CHARGING STATIONS.2 Charging station block diagram .1 PV module and PV array .3 DC-DC boost converter and maximum power point tracking (MPPT) algorithm .4 Grid-tie inverter .5 Bi-directional charger/discharger .4 Long-term model .35 CHAPTER III: CHARGING POWER ALLOCATION ALGORITHM FOR E2W CHARGING STATIONS .2 Input data requirements.1 Electric bike and electric motorcycle specifications .3 Conventional load profile .4 Solar power output profile .5 Battery degradation - A crucial consideration of V2G technology .3 Charging power allocation algorithm for E2Ws .1 Mathematical formulation of the algorithm.61 CHAPTER IV: OPTIMAL CHARGING ALGORITHM BASED ON RECEDING HORIZON FRAMEWORK .2 Mathematical formulation, control framework and algorithm flowchart .2 Quadratic Programming with MATLAB.3 Receding horizon framework .3 Case study and simulation results .1 Charging station at university .2 Office charging station .3 Apartment charging station .4 Charging station at factory.104 CHAPTER V: REALTIME RESPONSES OF E2W CHARGING AND PRACTICAL VERIFICATION .2 Real-time charging/discharging simulation .3 Testing workbench set up .1 The technical scope of the test bench .2 Test bench design and operation.3 Test bench set up. 124 LIST OF PUBLICATIONS. 126 vi ABBREVIATIONS No. Abbreviation English Vietnamese Hệ thống tích trữ năng 1 BESS Battery energy storage system lượng bằng ắc quy 2 DOD Depth of discharge Mức xả sâu 3 DSM Demand side management Quản lý nhu cầu điện Người vận hành hệ 4 DSO Distributed system operator thống phân phối 5 E2W Electric Two-wheeler Xe điện hai bánh 6 EV Electric vehicle Xe điện 7 EVCS Electric vehicle charging station Trạm sạc xe điện 8 EVG Electric vehicle group Nhóm xe điện 9 FIT Feed-in-tariff Biểu giá FIT 10 G2V Grid to vehicle Lưới tới xe điện 11 GHG Greenhouse gas Khí nhà kính 12 HEV Hybrid electric vehicle Xe điện lai 13 ICE Internal combustion engine Động cơ đốt trong 14 OP Optimization problem Bài toán tối ưu 15 PCC Point of common coupling Điểm kết nối 16 PDF Probability density function Hàm mật độ xác suất 17 PDP Power development plan Quy hoạch điện 18 PEV Plug-in electric vehicle Xe điện có cắm sạc 19 PHEV Plug-in hybrid electric vehicle Xe điện lai có cắm sạc 20 PV Photovoltaic Quang điện Quy hoạch toàn 21 QP Quadratic programming phương 22 RES Renewable energy source Nguồn tái tạo Người vận hành hệ 23 SO System operator thống 24 SOC State of charge Trạng thái sạc 25 TOU Time of use Thời điểm sử dụng 26 UI User interface Giao diện người dùng 27 V2G Vehicle to grid Xe điện tới lưới 28 VIS Vehicle information system Hệ thống thông tin xe vii LIST OF TABLES Table 1.1 Classification of charging station problems .1 PV panel specifications .1 The family of L-category vehicles .4 Load variance in four different scenarios .1 Load variance in different scenarios.2 Arrival/ departure time probability distribution parameters .3 Load variance in different scenario .4 Arrival/ departure time probability distribution parameters .5 Load variance in different scenarios.6 Arrival/ departure time probability distribution parameters .7 Load variance in different scenarios.8 Arrival/ departure time probability distribution parameters .9 Load variance in different scenarios .2 Battery pack specifications .3 Micro grid tie inverter specifications .4 Specifications of boost/buck converters .5 Specifications of solar inverter and solar panel .117 viii LIST OF FIGURES Figure 1 Private vehicle ownership in Vietnam and other countries .2 Figure 2 Traffic congestion in Hanoi .2 Figure 3 The fifteen most polluted cities in Southeast Asia in 2018 .3 Figure 4 Map of average daily global horizontal irradiance (GHI) in Vietnam .4 Figure 5 Top 10 countries by PV installed capacity in 2020 .4 Figure 6 A PV-integrated E2W charging station.6 Figure 7 Charging station block diagram.1 Charging station architecture.1 Charging station block diagram.2 The one-diode model and Thevenin equivalent circuit .3 PV panel model.4 The equivalent circuit model of a battery .6 DC-DC boost converter block .7 Flowchart of P&O algorithm .9 Flowchart of INC algorithm .10 Transformation to the 𝑑𝑞 coordinate system.12 Control signal block for generating PWM signals.13 PWM signal generation and the inverter power circuit.14 Bi-directional charger .1 Arrival/departure distribution function - trip home .2 Probability densities of home arrival and departure times .3 Probability densities of workplace arrival and departure times .4 Arrival/departure distribution function (shift operation) .5 Flowchart of stage 1 algorithm .6 Flowchart of stage 2 algorithm .7 Flowchart of stage 3 algorithm .8 Initial SOC distribution.9 Non-EV load profile.10 PV power profile in a typical day of months.11 Total load profile after stage 1 implementation.12 Load variance in four scenarios .13 Smart charging power profile.14 Group charging power profile in January.15 Group charging power profile in June.16 Individual charging pattern for group 9 .17 Individual charging pattern for group 1 .18 Profiles of a typical E2W in groups in January.19 Profiles of a typical E2W in groups in June .1 Scheduling and implementing timeline.2 Illustration of receding horizon time window .3 Flowchart of the algorithm.4 Average charging pattern .5 Max rate charging pattern .6 Total load profile in scenarios 1, 2, 3 .7 Charging profile – RHC based algorithm (scenario 4.8 Total load profile – RHC based algorithm (scenario 4.9 Charging profile – RHC based algorithm (scenario 4.10 Total load profile – RHC based algorithm (scenario 4.11 Load variance in different cases .12 Load variance in the two proposed algorithms .13 Average charging pattern .14 Max rate charging pattern .15 Total load profile in scenarios 1, 2, 3.16 Charging profile – RH algorithm scenario 4.17 Total load profile – RH algorithm scenario 4.18 Charging profile – RH algorithm scenario 4.19 Total load profile – RH algorithm scenario 4.20 Load variance in different scenarios .21 Average charging pattern .22 Max rate charging pattern .23 Total load profile in scenarios 1, 2, 3 .24 Charging profile – RH algorithm scenario 4.25 Total load profile – RH algorithm scenario 4.26 Charging profile – RH algorithm scenario 4.27 Total load profile – RH algorithm scenario 4.28 Load variance in different scenario .29 Average charging pattern .30 Max rate charging pattern .31 Total load profile in scenarios 1, 2, 3 .32 Charging profile – RH algorithm scenario 4.33 Total load profile – RH algorithm scenario 4.34 Charging profile – RH algorithm scenario 4.35 Total load profile – RH algorithm scenario 4.36 Load variance in different scenario .37 Average charging pattern .38 Max rate charging pattern .39 Total load profile in scenarios 1, 2, 3 .40 Charging profile – RH algorithm scenario 4.41 Total load profile – RH algorithm scenario 4.42 Charging profile – RH algorithm scenario 4.43 Total load profile – RH algorithm scenario 4.44 Load variance in different scenarios .1 Typical total charging profile.2 Total charging current at 5.6 kW charging power command .3 Charging response when power command changes from 5.4 Total charging power at charging commands of 5.5 PV power, grid power, conventional load and charging load .6 SOC and battery voltage of a typical E2W.7 Test bench block diagram .8 Testing workbench design .10 Single phase grid-tie inverter .11 Boost/Buck converter .12 Solar inverter and solar panel .13 Modbus RTU connection .14 Test bench set up.15 Real-time charging response .16 Real-time discharging response .17 Real-time charge to discharge response.
Motivation for research 1.1 COP26 and PDP VIII – the commitments of Vietnam to sustainable development At the COP26 conference, Vietnam made strong commitments and responsible contributions to tackle global climate change. Accordingly, Vietnam has committed to bring net emissions to zero by the middle of the century and joined the Global Coal to Clean Power Transition Statement. In line with these commitments, the government has outlined a comprehensive roadmap with eight key tasks aiming at achieving sustainable and low-emission economic development [143]. These tasks involve promoting the transition from fossil fuel to green/clean renewable energy sources (RESs), reducing greenhouse gas (GHG) emissions in energy, transportation, and other sectors.
Notably, the reduction in the use of fossil fuel vehicles, the encouragement of electric vehicle (EV) research, EV development and adoption are also promoted. The Ministry of Transport needs to study the feasibility of phasing out fossil fuel vehicles by 2040 and develop a roadmap for the transition to clean energy transportation. Worth mentioning, on 15th May 2023, the Vietnamese government adopted the Power Development Plan VIII (PDP VIII), showing a strong commitment towards decarbonization. The PDP VIII sets a new RES development direction by increasing the amount of renewable power generation capacity (i., up to 48 percent of the total capacity by 2030, and 65.8-71 percent by 2050) while significantly reducing coal power share in the electricity distribution plan (i., from 20 percent of the total capacity to 0 percent by 2050).
The PDP VIII no longer prioritizes grid-connected solar power projects. It strongly promotes the development of solar energy for self-consumption (i., solar power on rooftops of residential houses and buildings for on-site consumption, without injection into the electricity grid). Specifically, it sets a target of 50 percent of 2 office buildings and residential houses using rooftop solar power for self- consumption by 2030. The commitments at COP26 and the PDP VIII demonstrate the Vietnamese government's determination toward sustainable development across various sectors, especially energy and transportation.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam" nghiên cứu về vấn đề gì?
Nghiên cứu giải pháp tối ưu hoá quá trình điều khiển vận hành trạm sạc solar tích hợp điện mặt trời tại Việt Nam nhằm nâng cao hiệu suất và ứng dụng thực tế.
Luận án "Tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Electric Power University. Năm bảo vệ: 2023.
Luận án "Tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam" thuộc chuyên ngành Energy Engineering. Danh mục: Năng Lượng & Môi Trường.
Luận án "Tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam" có bao nhiêu trang?
Luận án "Tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam" có 216 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Tối ưu vận hành trạm sạc tích hợp điện mặt trời Việt Nam" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.