Tạp chí Khoa học và Công nghệ Năng lượng
Tạp chí của Trường Đại học Điện lực
ĐÁNH GIÁ ĐẶC TÍNH TỐC ĐỘ BIẾN THIÊN CÔNG SUẤT CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI MÁI NHÀ DƯỚI ĐIỀU KIỆN BỨC XẠ TẠI VIỆT NAM
Biến động công suất phát là một hạn chế đáng kể của các nguồn năng lượng tái tạo, đặc biệt là đối với các hệ thống điện mặt trời. Để đảm bảo sự vận hành ổn định và thân thiện với lưới điện, tốc độ biến thiên công suất (RR) của các nguồn này cần được giới hạn trong phạm vi cho phép. Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu, đánh giá đặc tính biến thiên công suất của hệ thống điện mặt trời mái nhà (PV) dưới điều kiện bức xạ của một ngày có mức biến thiên cao được sử dụng để phân tích nhằm phản ánh đặc trưng biến động nhanh của bức xạ mặt trời trong điều kiện khí hậu Việt Nam. Dữ liệu bức xạ được lựa chọn từ các nguồn quan trắc thực tế phục vụ cho việc tính toán và đánh giá tốc độ biến thiên công suất của công suất phát từ hệ thống điện mặt trời nối lưới (PV) [DT1] nối lưới. Các kịch bản mô phỏng được thiết lập tương ứng với các mức công suất đặt khác nhau của hệ thống PV. Kết quả mô phỏng cho thấy sự biến động của bức xạ mặt trời tại Việt Nam có thể dẫn đến sự thay đổi công suất với giá trị RR đáng kể, trong một số trường hợp vượt quá giới hạn thường được khuyến nghị là 10% công suất đặt trong một phút.
PHÂN TÍCH VÀ HIỆN THỰC FPGA CÁC KỸ THUẬT GÂY NHIỄU RADAR ĐIỂN HÌNH
Trong các hệ thống radar hiện đại, các biện tác chiếng điện tử (Electronic Countermeasures - ECM) khai thác các kỹ thuật gây nhiễu nhằm làm suy giảm hiệu năng xử lý tín hiệu của ra đa đối phương. Từ cả góc độ xử lý tín hiệu và triển khai phần cứng, bài báo này tập trung phân tích và hiện thực một số kỹ thuật gây nhiễu radar điển hình, bao gồm: gây nhiễu tần số Doppler, gây nhiễu tạp âm Doppler và gây nhiễu ra đa xung. Các kỹ thuật này được tích hợp trong một kiến trúc xử lý dựa trên FPGA ở dải trung tần (IF), cho phép triển khai thời gian thực với độ trễ thấp và khả năng tái cấu hình cao. Kiến trúc xử lý dựa trên FPGA này cung cấp một môi trường linh hoạt cho mô phỏng, đánh giá thực nghiệm và huấn luyện trong lĩnh vực xử lý tín hiệu ra đa và tác chiến điện tử, đặc biệt trong các điều kiện hạn chế về khả năng tiếp cận hệ thống phần cứng thực tế. In modern radar systems, electronic countermeasures (ECM) exploit jamming techniques to degrade the signal processing performance of enemy radars. From both a signal processing and hardware implementation perspective, this paper analyzes and implements several typical radar jamming techniques, including Doppler frequency jamming, Doppler noise jamming, and pulse radar jamming. These techniques are integrated into an FPGA-based processing architecture at the intermediate frequency (IF) range, enabling real-time deployment with low latency and high reconfigurability. The FPGA-based processing architecture enables a flexible environment for simulation, experimental evaluation, and training in radar signal processing and electronic warfare, especially under conditions with limited access to actual hardware systems.
ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU VÔ TUYẾN 11 GHz SỬ DỤNG OFDM QUA HỆ THỐNG QUANG KHÔNG DÂY FSO
Bài báo nghiên cứu khả năng truyền dẫn tín hiệu vô tuyến cao tần 11 GHz qua hệ thống quang không dây FSO sử dụng kiến trúc Radio-over-FSO kết hợp kỹ thuật điều chế đa sóng mang trực giao OFDM. Các luồng dữ liệu số được điều chế QPSK–OFDM với tốc độ 10 Gb/s và 20 Gb/s, sau đó được nâng tần lên sóng mang vô tuyến 11 GHz, điều chế lên sóng quang và truyền qua liên kết FSO. Hiệu năng hệ thống được đánh giá thông qua mô phỏng số, khảo sát ảnh hưởng của các tham số chính như công suất phát quang, số lượng sóng mang OFDM, cự ly truyền dẫn và cấu hình nhiều đoạn lặp FSO. Các chỉ tiêu đánh giá bao gồm hệ số chất lượng Q, biên độ vector lỗi (EVM) và xác suất lỗi bit (BER). Kết quả cho thấy sự tồn tại của các miền hoạt động tối ưu theo công suất và số sóng mang OFDM, đồng thời chỉ ra sự suy giảm nhanh chất lượng hệ thống khi cự ly truyền tăng. Các kết quả thu được cung cấp mốc tham chiếu hiệu năng cho các hệ thống Radio-over-FSO sử dụng OFDM đồng thời làm rõ các đánh đổi thiết kế trong các ứng dụng fronthaul và truyền dẫn trung gian băng rộng.
Kiên, Trường, Anh, Tráng, Bình Hoàng Trung, Phạm Đức, Nguyễn Hoàng, Trần Minh, Nguyễn Đức
KHUNG HAI TẦNG TRONG MIỀN ĐO NÉN CHO PHÁT HIỆN HIỆN DIỆN VÀ PHÂN LOẠI ĐA LỚP UAV TỪ TÍN HIỆU BỘ ĐIỀU KHIỂN DƯỚI ĐIỀU KIỆN CHỒNG LẤN RF
Trong giám sát phương tiện bay không người lái (UAV) thụ động, việc xác định loại UAV chỉ có ý nghĩa khi hệ thống trước hết phát hiện được liệu đoạn tín hiệu vô tuyến (RF) quan sát có chứa hoạt động liên quan đến UAV hay không. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu hiện nay vẫn xem phát hiện và phân loại UAV như một quy trình suy luận thống nhất, đồng thời chủ yếu khai thác tín hiệu đầy đủ hoặc các biểu diễn giàu thông tin trong miền thời gian-tần số. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất Direct-CSNet (Direct Compressed-Sensing Network), một khung suy luận hai tầng hoạt động trực tiếp trên miền đo nén cho bài toán phát hiện hiện diện và phân loại đa lớp UAV từ tín hiệu của bộ điều khiển trong điều kiện chồng lấn RF. Cụ thể, Tầng 1 thực hiện phát hiện hiện diện UAV từ các phép đo nén, trong khi Tầng 2 chỉ thực hiện phân loại đa lớp đối với các mẫu được Tầng 1 chấp nhận. Cơ chế suy luận có điều kiện này cho phép xây dựng một quy trình gọn nhẹ, định hướng triển khai trên thiết bị biên. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu CardRF cho thấy Tầng 1 đạt độ chính xác 95,56%, F1-score 0,9520 và AUROC 0,9902; trong khi Tầng 2 đạt độ chính xác 83,77% và macro-F1 0,8415. Ở cấp độ toàn hệ thống, phương pháp đề xuất đạt độ chính xác 91,66% và macro-F1 0,8602, đồng thời chỉ chuyển tiếp 46,55% số mẫu đầu vào sang Tầng 2. Ngoài ra, hệ thống đạt độ trễ trung bình 0,1099 ms/mẫu và thông lượng 9102,6 mẫu/giây. Những kết quả này cho thấy suy luận có điều kiện trong miền đo nén là một giải pháp khả thi và hiệu quả cho giám sát UAV dựa trên tín hiệu RF.
Hiếu, Cường, Kiên, Thơm Nguyễn Đăng, Nguyễn Lê, Trần Vũ, Nguyễn Công
PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO ƯỚC LƯỢNG ĐỘ DÀI BƯỚC TRONG HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH CHO NGƯỜI ĐI BỘ
Ước lượng độ dài bước là một thành phần then chốt trong các hệ thống dẫn đường quán tính cho người đi bộ (PDR), do sai số ước lượng có xu hướng tích lũy theo thời gian và làm suy giảm độ chính xác định vị, đặc biệt trong các môi trường không có tín hiệu GNSS. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình học máy dựa trên Extreme Gradient Boosting (XGBoost) được tối ưu nhằm ước lượng độ dài bước một cách chính xác. Mô hình sử dụng cấu hình gọn với các cây quyết định nông, cơ chế điều chỉnh và hàm mục tiêu định hướng theo sai số tuyệt đối trung bình (MAE) nhằm tăng cường tính ổn định trước sự thay đổi của các kiểu dáng đi khác nhau. Thử nghiệm trên một tập dữ liệu công khai cho thấy mô hình đạt MAE là 0,042 m, với phân bố sai số ổn định theo các độ dài bước khác nhau. Phương pháp đề xuất giúp giảm sai số ước lượng độ dài bước khoảng 4–26%, tùy theo phương pháp so sánh, trong cùng điều kiện tập dữ liệu và kịch bản thực nghiệm. Các kết quả này chứng minh rằng mô hình đề xuất cung cấp một giải pháp có tính thực tiễn, chính xác và hiệu quả về mặt tính toán cho các ứng dụng yêu cầu ước lượng độ dài bước chính xác, bao gồm hệ thống PDR, phân tích dáng đi, định vị trong nhà và giám sát sức khỏe bằng thiết bị đeo.
PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CHO PHÁT HIỆN TÍN HIỆU UAV DỰA TRÊN PHỔ STFT VÀ ĐẶC TRƯNG 2D-DCT
Cùng với sự gia tăng nhanh của các ứng dụng UAV trong dân sự và quân sự, phát hiện tín hiệu UAV một cách tin cậy ngày càng cần thiết đối với giám sát phổ tần và an ninh. Trong nghiên cứu này, nghiên cứu đề xuất một phương pháp học máy để phát hiện tín hiệu UAV từ dữ liệu IQ thô. Trước hết, chuỗi IQ được chuyển thành ảnh phổ thời gian - tần số bằng biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT). Tiếp theo, biến đổi cosine rời rạc hai chiều (2D-DCT) được áp dụng nhằm khai thác tính dồn năng lượng, tạo ra biểu diễn gọn hơn với phần lớn thông tin tập trung ở các hệ số bậc thấp. Ma trận hệ số DCT được trải phẳng và chia thành ba cách: 15 đoạn trên 300.000 hệ số, 15 đoạn trên 20.000 hệ số đầu, và 15 đoạn trên 1.333 hệ số đầu. Nghiên cứu cũng phân tích chiến lược chọn hệ số từ 4.096 hệ số đầu, thu hẹp còn 640 hệ số đầu, rồi tiếp tục chọn 5 nhóm nổi bật. Trên mỗi đoạn, 13 đặc trưng thống kê được khảo sát, trong đó nhấn mạnh RMS, giá trị đỉnh, shape factor và harmonic mean. Các vector đặc trưng được phân loại bằng XGBoost, KNN, cây quyết định và SVM, được đánh giá theo Accuracy, Precision, Recall và F1-score. Trên tập kiểm tra độc lập gồm 12.354 ảnh phổ, XGBoost đạt Accuracy 98.8%, cho thấy các hệ số DCT bậc thấp mang thông tin phân biệt mạnh cho bài toán phát hiện nhị phân drone - background với chi phí tính toán thấp.
ĐIỀU KHIỂN TỰA TỪ THÔNG CHO ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA Ở VÙNG TỐC ĐỘ THẤP SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID-MỜ
Bài báo trình bày phương pháp điều khiển tựa từ thông (FOC) cho động cơ không đồng bộ ba pha làm việc ở vùng tốc độ thấp, trong đó bộ điều khiển PID-mờ (Fuzzy-PID) được đề xuất nhằm nâng cao chất lượng điều khiển so với bộ PID kinh điển. Trước hết, các bộ điều khiển PID kinh điển cho các mạch vòng dòng điện và tốc độ được thiết kế dựa trên phương pháp Ziegler–Nichols. Sau đó, cấu trúc bộ điều khiển PID-mờ được xây dựng với khả năng hiệu chỉnh online các tham số Kp, Ki và Kd thông qua tập luật mờ và các hàm liên thuộc. Mô hình mô phỏng được thực hiện trên Matlab/Simulink với thông số động cơ chuẩn Siemens. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ PID-mờ cải thiện rõ rệt thời gian đáp ứng, giảm độ quá điều chỉnh và nâng cao độ ổn định của hệ thống, đặc biệt trong các điều kiện tốc độ thấp hoặc tải thay đổi. Điều này chứng minh tính hiệu quả và khả thi của bộ điều khiển PID-mờ trong ứng dụng điều khiển FOC động cơ không đồng bộ ba pha.
TỐI ƯU HAI CẤP NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN THEO PHỤ TẢI VÀ GIÁ ĐIỆN ToU BẰNG THUẬT TOÁN KING COBRA CẢI TIẾN
Bài báo này trình bày một mô hình tối ưu hai cấp (BLO) cho bài toán xác định vị trí và công suất tối ưu của các nguồn điện phân tán (DG) trong hệ thống điện phân phối (DPS), có xét đến phản ứng phụ tải dưới tác động của biểu giá điện theo thời gian sử dụng (ToU). Mô hình cấp trên đại diện cho đơn vị vận hành hệ thống (DSO), hướng đến mục tiêu tối thiểu tổn thất điện năng và chi phí đầu tư, trong khi mô hình cấp dưới phản ánh hành vi người tiêu dùng nhằm tối ưu chi phí điện. Bài toán hai cấp được chuyển thành dạng đơn cấp thông qua điều kiện Karush – Kuhn - Tucker (KKT), cho phép áp dụng hiệu quả các thuật toán metaheuristic. Nghiên cứu sử dụng thuật toán King Cobra cải tiến (IKCA), tích hợp chiến lược Greedy và bước nhảy Lévy nhằm nâng cao khả năng hội tụ và tránh cực trị cục bộ. Mô phỏng trên hệ thống IEEE 33 và 69 nút với dữ liệu phụ tải theo giờ và biểu giá ToU ba mức cho thấy IKCA hiệu quả hơn so với các thuật toán GWO, PSO và GA về tổn thất điện năng, chi phí vận hành và thời gian tính toán. Kết quả cho thấy tiềm năng ứng dụng của mô hình đề xuất trong quy hoạch và vận hành hệ thống điện phân phối hiện đại.
KIỂM SOÁT HIỆN TƯỢNG DAO ĐỘNG CỦA CHẤT LỎNG TRONG QUÁ TRÌNH VẬN CHUYỂN THÔNG QUA QUỸ ĐẠO THAM CHIẾU MỜ DỰA TRÊN TÍNH PHẲNG
Trong quá trình vận chuyển chất lỏng, chất lỏng luôn dao động bên trong thùng chứa. Dao động này ảnh hưởng đáng kể đến hệ thống. Trong nghiên cứu này, để giảm thiểu dao động chất lỏng do rung động của thùng chứa trong quá trình vận chuyển, một quỹ đạo tham chiếu được xây dựng dựa trên đầu ra phẳng của hệ thống. Quỹ đạo tham chiếu này đảm bảo rằng chất lỏng được vận chuyển theo một quỹ đạo với dao động tối thiểu. Đầu ra phẳng được xây dựng thông qua ước lượng mô hình bằng logic mờ, do bản chất hệ thống vận chuyển chất lỏng có phi tuyến tính cao. Cuối cùng, các mô phỏng được trình bày để chứng minh hiệu quả của phương pháp được đề xuất.
ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHẦN TỬ HỮU HẠN ĐỂ TẠO DỮ LIỆU HUẤN LUYỆN CHO MÔ HÌNH AI DỰ ĐOÁN ĐIỆN TRỞ SUẤT BIỂU KIẾN CỦA LỚP ĐẤT PHÂN TẦNG
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới để dự đoán điện trở suất biểu kiến của hệ đất hai lớp bằng cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Bộ dữ liệu gồm 7.600 giá trị điện trở suất biểu kiến được tạo ra thông qua phương pháp phần tử hữu hạn (Finite Element Method – FEM) nhằm mô phỏng đặc tính điện trở suất dưới bề mặt trong cấu trúc đất hai lớp. Bộ dữ liệu bao gồm nhiều tổ hợp khác nhau của điện trở suất các lớp đất (r1, r2) và chiều dày các lớp (l1, l2), từ đó xây dựng tập dữ liệu huấn luyện đa dạng và có tính đại diện cao. Mô hình học máy dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp (Multi-Layer Perceptron – MLP), một dạng của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), được huấn luyện để dự đoán điện trở suất biểu kiến từ các thông số đầu vào. Kết quả cho thấy mô hình MLP đề xuất có khả năng dự đoán điện trở suất biểu kiến với độ chính xác cao, đồng thời giảm đáng kể chi phí tính toán so với các phương pháp khảo sát và tính toán truyền thống. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng kết hợp giữa FEM và AI trong các ứng dụng địa vật lý, đồng thời cung cấp một khuôn khổ hiệu quả để dự đoán điện trở suất dưới bề mặt trong các hệ đất phân lớp.
Xuan Phuc1,* Thi Thuy Duong1, Van Nam2 and Thi Ngoat1 Nguyen, Nguyen, Ninh, Tran
TỐI ƯU QUỸ ĐẠO VÀ CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN CÓ UAV HỖ TRỢ BẰNG THUẬT TOÁN TÌM KIẾM NGẪU NHIÊN
In this paper, we propose a joint trajectory and transmit power optimization framework for a UAV-assisted communication system employing a Decode-and-Forward (DF) relay protocol. The objective is to maximize the cumulative achievable rate while satisfying instantaneous transmit power and mobility constraints. The UAV moves from a predefined initial position to a fixed destination and acts as an aerial relay between a ground source and destination. A Random Search (RS)-based algorithm is developed to jointly optimize the UAV trajectory and per-step power allocation over discrete time intervals. The proposed approach is compared with a conventional straight-line baseline with fixed maximum transmit power. Simulation results show that the RS-based method improves cumulative spectral efficiency by 14.58% while satisfying all constraints and reducing average transmit power. These results confirm that the proposed framework provides an effective and computationally efficient solution for UAV-assisted wireless communications in environments with position-dependent channel impairments
DEMAND SIDE MANAGEMENT AND DEMAND RESPONSE IMPLEMENTATION STRATEGY FOR VIETNAM: LEARNING FROM INTERNATIONAL BEST PRACTICES AND DEVELOPING CONTEXT-SPECIFIC SOLUTIONS
Nghiên cứu này tổng hợp các quốc gia thành công trong việc thực hiện chương trình DSM/DR bao gồm Mỹ, Ấn Độ, Úc, Nhật Bản và Sing- ga – po để phát triển một chương trình thực hiện phù hợp với bối cảnh Việt Nam. Phân tích cho thấy tiêu thụ năng lượng chủ yếu trong các ngành công nghiệp và tăng trưởng kinh tế nhanh và môi trường pháp lý đã bộc lộ cả cơ hội và thách thức cho việc thực hiện triển khai DSM/DR. Các phát hiện chính chỉ ra rằng Việt Nam có thể tận dụng cấu trúc quản trị tập trung và sự hiện diện mạnh mẽ của các doanh nghiệp nhà nước để thúc đẩy triển khai DSM/DR, đồng thời giải quyết những khoảng trống quan trọng trong cơ sở hạ tầng lưới điện thông minh, khung pháp lý và cơ chế thị trường
ANALYSIS OF THE IMPACT OF HYPERPARAMETERS OF LIGHTGBM MODEL ON SOLAR POWER FORECASTING
Bài báo này trình bày nghiên cứu về ảnh hưởng của một số siêu tham số trong mô hình LightGBM đến độ chính xác dự báo công suất phát điện mặt trời. Các siêu tham số được xem xét bao gồm số lá tối đa của cây quyết định (num_leaves), tốc độ học (learning_rate) và số lượng cây học (n_estimators). Mười kịch bản với các tổ hợp siêu tham số khác nhau đã được thực hiện và so sánh dựa trên các chỉ số sai số: RMSE, MAPE, NMAPE, cũng như thời gian huấn luyện và dự báo. Kết quả cho thấy việc điều chỉnh các tham số này có cải thiện hiệu suất dự báo của mô hình, thể hiện qua giảm nhẹ các sai số dự báo ví dụ MAPE giảm từ 90,67% xuống còn 82,94% khi tăng num_leaves từ 30 lên 60. Tuy nhiên, mức cải thiện không đáng kể, các chỉ số sai số chỉ thay đổi trong biên độ nhỏ giữa các kịch bản. Điều này cho thấy mô hình LightGBM khá bền vững với các siêu tham số trong phạm vi thử nghiệm, và việc tinh chỉnh vừa phải các giá trị num_leaves, learning_rate, n_estimators không đem lại thay đổi đột biến về độ chính xác dự báo
Phạm Mạnh Hải, Nguyễn Tuấn Anh, Vũ Minh Pháp, Nguyễn Ngọc Trung, Vũ Thị Anh Thơ, Nguyễn Hữu Nguyện, Đỗ Quang Hiệp, Nguyễn Đức Quang
DESIGN AND MANUFACTURE OF PUBLIC LIGHTING CONTROL SYSTEMS BASED ON LIGHT INTENSITY MEASUREMENT
Vấn để sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả cho chiếu sáng công cộng nhận được sự quan tâm đặc biệt của Chính phủ, các Bộ, Ngành và địa phương trong cả nước. Việc nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp công nghệ để điều khiển đèn chiếu sáng công cộng nhằm tiết kiệm chi phí là rất cần thiết. Bài báo này trình bày tóm tắt kết quả thiết kế, chế tạo hệ thống điều khiển đèn chiếu sáng công cộng dựa vào đo cường độ ánh sáng nhằm tiết kiệm điện năng, tiết kiệm chi phí trong quá trình vận hành hệ thống chiếu sáng công cộng - một trong những giải pháp hiệu quả đã được ứng dụng trong thực tiễn tại tỉnh Bắc Ninh
BÀI TOÁN UC CHO HỆ THỐNG ĐIỆN TÍCH HỢP HỆ THỐNG LƯU TRỮ NĂNG LƯỢNG HYDROGEN CÓ XÉT TÍNH BẤT ĐỊNH CỦA CÁC NGUỒN NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO VÀ RÀNG BUỘC TỔN THẤT CÔNG SUẤT
Lựa chọn tổ máy vận hành (UC) là một nhiệm vụ đặc biệt quan trọng trong quá trình vận hành hệ thống điện nhằm đáp ứng nhu cầu của phụ tải, thỏa mãn các ràng buộc kỹ thuật và an toàn, đồng thời cực tiểu chi phí vận hành của toàn hệ thống. Việc lập kế hoạch vận hành trở nên cần thiết hơn khi xuất hiện ngày càng nhiều các loại hình phát điện mới tích hợp trong hệ thống điện bên cạnh các nguồn điện truyền thống, như các nguồn năng lượng tái tạo (RES) hay hệ thống tích trữ năng lượng. RES tuy có ưu điểm là thân thiện với môi trường, nguồn cung gần như vô tận thì vẫn còn tồn tại một số hạn chế, đặc biệt là tính bất định gây ra khó khăn cho việc vận hành hệ thống. Với đa dạng các loại hình phát điện đi kèm theo những đặc tính của chúng, việc xây dựng mô hình tối ưu chi tiết cho bài toán UC là cần thiết. Trong nghiên cứu này, một mô hình lập kế hoạch vận hành ngày tới cho hệ thống điện có tích hợp đa dạng các nguồn phát như nhiệt điện, điện mặt trời, điện gió và hệ thống lưu trữ năng lượng hydrogen (HESS) được xây dựng có xem xét đến tính bất định của RES cùng với việc đánh giá tổn thất công suất trên lưới điện. Nghiên cứu được áp dụng tính toán trên lưới điện IEEE 24 nút giúp nâng cao tính thực tiễn, cũng như chứng minh tính hiệu quả của mô hình được đề xuất
PHÂN TÍCH SO SÁNH KHỦNG HOẢNG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN QUỐC TẾ VÀ BÀI HỌC CHÍNH SÁCH CHO VIỆT NAM
Bài báo này phân tích so sánh ba khủng hoảng thị trường điện tiêu biểu trên thế giới: khủng hoảng Texas 2021 do bão Uri, tình trạng tạm ngừng thị trường điện quốc gia Australia (NEM) năm 2022, và khủng hoảng năng lượng Châu Âu giai đoạn 2021-2023. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tình huống để xác định nguyên nhân, tác động và các biện pháp khắc phục của từng khủng hoảng. Kết quả cho thấy ba khủng hoảng đều xuất phát từ sự kết hợp của yếu tố thời tiết cực đoan, thiết kế thị trường không phù hợp và thiếu hụt cơ chế dự phòng. Khủng hoảng Texas gây thiệt hại 195 tỷ USD và 210 ca tử vong do 48% công suất phát điện mất khả năng hoạt động. Australia phải tạm ngừng toàn bộ thị trường NEM khi giá điện vượt ngưỡng kiểm soát. Châu Âu trải qua khủng hoảng kéo dài với giá điện tăng 1000% do xung đột địa chính trị. Các bài học rút ra bao gồm: cần cải thiện khả năng chống chịu thời tiết cực đoan, thiết kế cơ chế giá phù hợp, phát triển nguồn linh hoạt và tăng cường hợp tác quốc tế. Đối với Việt Nam, nghiên cứu đề xuất lộ trình cải cách thị trường điện theo hướng tăng tính linh hoạt, đa dạng hóa nguồn cung và hoàn thiện khung pháp lý
INVESTIGATION OF THE INFLUENCE OF FLUX BARRIERS ON THE ELECTROMAGNETIC FORCE AND TORQUE IN A SYNCHRONOUS RELUCTANCE MOTOR
Động cơ từ trở đồng bộ (SynRM) là loại động cơ điện hoạt động theo nguyên lý từ trở. SynRM được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau: truyền động công nghiệp, máy bơm và quạt, máy nén, hệ thống HVAC. Tuy nhiên loại động cơ này có nhược điểm là độ rung ồn lớn. Lực điện từ là thành phần chính gây ra rung động cho động cơ. Các thông số điện từ được tính toán nhằm giảm thiểu lực điện từ hướng tâm sẽ làm giảm độ rung và tiếng ồn. Số lượng và kích thước của khe chặn từ thông quyết định biên độ của lực điện từ. Bài viết này nhằm mục đích phân tích mật độ lực và biên độ lực điện từ của động cơ SynRM với 36 rãnh stato và 4 cực rôto. Lực điện từ được phân tích bằng phương pháp phần tử hữu hạn; khảo sát sự ảnh hưởng các kích thước khác nhau của khe chặn từ thông đến lực hướng tâm và độ nhấp nhô mô men của SynRM. Kết quả cho thấy kích thước của khe chặn từ thông là thông số có ảnh hưởng trực tiếp đến lực điện từ và mô men của động cơ SynRM. Khi tối ưu được kích thước khe chặn từ thông thì sẽ cải thiện đáng kể về độ nhấp nhô mô men của động cơ SynRM
A FOURTH-ORDER SIW BANDPASS FILTER WITH OPTIMIZED PASSBAND PERFORMANCE FOR MILLIMETER-WAVE APPLICATIONS
This paper presents the design of a four-order substrate integrated waveguide (SIW) bandpass filter optimized for millimeter-wave wireless applications. SIW technology balances loss, cost, and integration capabilities while achieving high selectivity and a compact form factor in RF/Microwave filter design. Since SIW primarily operates in the dominant TE10 mode, the electric field E has a maximum value located on the vertical central plane and along the propagation direction. Therefore, the central plane can be considered an equivalent magnetic wall. The proposed filter is composed of four SIW resonators connected in series. The simulated results show that the fourth-order SIW filter has a center frequency of 26 GHz with 3 dB bandwidth of about 4.67 GHz. The achieved minimum insertion loss in the passband is 1.1 dB, and return loss is better than 20 dB. The passband ripple is significant reduced to below 1dB, while the out-band rejection is better than 20 dB from 22 to 23.1 GHz which improved the selectivity of the filter. This filter is suitable for millimeter-wave wireless systems such as 5G, automotive radar, and satellite communication due to its high selectivity, low loss, and compact size
ĐẶC TÍNH NHẠY KHÍ NO₂ CỦA CÁC THANH NANO ZnO HÌNH THOI ĐƯỢC TỔNG HỢP BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỦY NHIỆT ĐƠN GIẢN
Trong nghiên cứu này, các thanh nano ZnO hình thoi đã được tổng hợp thành công bằng phương pháp thủy nhiệt đơn giản, hướng đến ứng dụng trong cảm biến khí độc NO2. Cấu trúc tinh thể và hình thái học của vật liệu được xác định thông qua các kỹ thuật nhiễu xạ tia X (XRD), kính hiển vi điện tử quét phát xạ trường (FESEM), đồng thời phân tích diện tích bề mặt theo phương pháp Brunauer–Emmett–Teller (BET), cho thấy diện tích bề mặt riêng của vật liệu tương đối lớn, đạt 8,67 m²/g. Cảm biến khí trên cơ sở thanh nano ZnO hình thoi được chế tạo bằng kỹ thuật nhỏ phủ, cho thấy độ nhạy cao với NO2 trong dải nồng độ thấp từ 0,1 đến 2,0 ppm tại nhiệt độ hoạt động tối ưu 200 °C, cùng độ chọn lọc cao so với các khí gây nhiễu khác. Ngoài ra, cảm biến cũng thể hiện khả năng lặp lại tốt sau 8 chu kỳ chuyển đổi liên tiếp giữa NO₂ và không khí khô mà không có sự suy giảm đáng kể về độ đáp ứng, cho thấy tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống giám sát khí độc NO₂ trong môi trường
PHÂN TÍCH KINH TẾ KỸ THUẬT HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI MÁI NHÀ CHO HỘ GIA ĐÌNH TẠI HÀ NỘI
Bài báo trình bày về một đề xuất loại anten sử dụng cho robot, đối tượng cần định vị nhằm nâng cao độ chính xác cho hệ thống định vị đối tượng trong nhà. Hệ thống sử dụng anten thông minh làm trạm phát trong đó anten thông minh gồm bảy búp sóng. Phương pháp ước lượng vị trí robot trong hệ thống định vị dựa trên phương pháp phân tích mẫu. Bài báo khảo sát loại anten tích hợp cho robot di động và đề xuất loại anten cho robot để đạt được độ chính xác cao. Hệ thống được triển khai thực nghiệm trong phòng có diện tích 6m×6,5m×3,5m và đạt sai số nhỏ tới 0,72m
MULTI-FREQUENCY AIR-TO-GROUND PATH LOSS PREDICTION FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES USING MACHINE LEARNING
Các phương tiện bay không người lái (UAV) đã nổi lên như một giải pháp tiềm năng cho các hệ thống truyền thông không dây hiện đại nhờ tính linh hoạt, khả năng di chuyển và triển khai dễ dàng. Tuy nhiên, để đảm bảo khả năng liên lạc tin cậy giữa không trung và mặt đất (A2G), cần có mô hình kênh truyền chính xác nhằm hỗ trợ kiểm soát công suất truyền và lập kế hoạch hệ thống hiệu quả. Nghiên cứu này đề xuất một khung mô hình dự đoán suy hao đường truyền đáng tin cậy cho các liên kết A2G dựa trên các kỹ thuật học máy, cụ thể là thuật toán hồi quy K-Nearest Neighbors (KNN). Mô hình được huấn luyện và đánh giá trên một bộ dữ liệu công khai, tập trung vào môi trường đô thị và được thử nghiệm với ba tần số sóng mang: 1 GHz, 2 GHz và 5.8 GHz. Kết quả so sánh với các mô hình A2G truyền thống cho thấy phương pháp đề xuất đạt sai số chuẩn thấp hơn và khoảng tin cậy hẹp hơn. Những kết quả này cho thấy khả năng dự đoán suy hao đường truyền chính xác của mô hình, làm nổi bật tiềm năng ứng dụng của nó trong việc nâng cao độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống truyền thông dựa trên UAV, đặc biệt là trong môi trường đô thị mật độ cao
GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ĐỊNH VỊ CHO ROBOT DI ĐỘNG TRONG NHÀ
MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG RUNG ĐỘNG ĐẾN ƯỚC LƯỢNG GÓC NGHIÊNG CỦA QUADROTOR SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN VÀ CẢM BIẾN MPU6050
Trong các hệ thống quadrotor thương mại hiện nay, các bo mạch điều khiển thường được tích hợp sẵn dưới dạng hộp đen, hạn chế khả năng tùy biến và tối ưu trong các ứng dụng đặc thù hoặc điều kiện vận hành khắc nghiệt. Nhằm giải quyết vấn đề này và hướng tới việc làm chủ công nghệ điều khiển, nhóm tác giả đề xuất một mô hình thực nghiệm triển khai trên giá quay ba trục, cho phép khảo sát động lực học và thiết kế bộ điều khiển cho các kênh điều khiển góc của mô hình quadrotor. Thông qua quá trình này, các tham số điều khiển được xác định để phục vụ cho việc ổn định và điều khiển góc quay. Góc quay được đo bằng cảm biến MPU6050 – một cảm biến phổ biến tích hợp gia tốc kế và con quay hồi chuyển – và xử lý bởi vi điều khiển STM32F303CCT6 chi phí thấp. Ngoài ra, hệ thống thực nghiệm còn được sử dụng để điều chỉnh các tham số của bộ lọc Kalman, qua đó đánh giá hiệu quả của thuật toán trong các điều kiện vận hành thực tế. Mô hình có thể được ứng dụng trong thiết kế, phát triển bộ điều khiển tùy biến, cũng như phục vụ đào tạo và nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển bay không người lái
HỆ THỐNG ĐIỀU HƯỚNG TẤM PIN MẶT TRỜI TỰ ĐỘNG TÍCH HỢP THEO DÕI VÀ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG IOT
Hệ thống điều hướng tấm pin mặt trời tự động tích hợp theo dõi và điều khiển sử dụng IOT là một hệ thống giám sát và điều khiển thông minh dành cho tấm pin năng lượng mặt trời, được phát triển nhằm tối ưu hóa hiệu suất thu nhận bức xạ mặt trời thông qua cơ chế điều chỉnh hai trục tự động. Hệ thống sử dụng vi điều khiển Arduino Uno R3 kết hợp với ESP8266 để thu thập dữ liệu từ các cảm biến, truyền thông qua giao thức MQTT và giám sát thời gian thực trên nền tảng HiveMQ Cloud. Cơ cấu định hướng tấm pin được điều khiển bởi hai servo SG90 dựa trên dữ liệu từ 4 cảm biến ánh sáng quang trở, cho phép hệ thống tự động định vị theo hướng ánh sáng mạnh nhất (chế độ Auto). Ngoài ra, hệ thống hỗ trợ chế độ điều khiển thủ công (Manual) thông qua giao diện Node-RED Dashboard, cho phép người dùng điều chỉnh trực tiếp góc nghiêng trục X và Y qua các thanh trượt.Hệ thống điều hướng tấm pin mặt trời sử dụng 7 loại cảm biến môi trường và hiệu suất: DHT11 (nhiệt độ, độ ẩm), TSL2561 (cường độ ánh sáng), MPU6050 (góc nghiêng), VEML6070 (tia UV), INA3221 (điện áp, dòng điện và công suất tức thời của 2 tấm pin Tĩnh và Tự Động hướng tới ánh sáng mạnh nhất), nhằm cung cấp dữ liệu toàn diện về điều kiện môi trường và hoạt động của hệ thống. Dữ liệu được đóng gói theo chuẩn JSON và truyền qua giao tiếp UART giữa Arduino và ESP8266, đảm bảo khả năng mở rộng và tích hợp với các hệ thống giám sát IoT khác. Hệ thống được thiết kế nhỏ gọn, tiêu tốn năng lượng thấp và dễ triển khai, phù hợp với các ứng dụng giáo dục, nghiên cứu IoT, cũng như phát triển các giải pháp năng lượng thông minh và bền vững trong thực tiễn
SO SÁNH MỘT SỐ LOẠI MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO SIÊU NGẮN HẠN CÔNG SUẤT PHÁT CỦA TUA BIN GIÓ: ÁP DỤNG CHO NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ THÁI HÒA, BÌNH THUẬN
Bài báo này đề xuất so sánh 3 loại mạng nơ ron nhân tạo bao gồm mạng nơ ron truyền thẳng – MLP, mạng nơ ron RBF, mạng nơ ron Elman để dự báo siêu ngắn hạn công suất phát của tua bin gió. Sau khi chạy thử nghiệm trên số liệu của tua bin gió 5MW của nhà máy điện gió Thái Hòa, Bình Thuận cho kết quả mạng nơ ron truyền thẳng – MLP đảm bảo được tốc độ tính toán và sai số tốt nhất. Nghiên cứu này giúp đưa ra phương pháp phù hợp cho bài toán dự báo siêu ngắn hạn công suất phát của tua bin gió trong trường hợp giới hạn năng lực tính toán của máy tính và số liệu đầu vào
TRAJECTORY TRACKING OF A MOBILE ROBOT USING A MAMDANI FUZZY LOGIC CONTROLLER UNDER DISTURBANCE
Bài báo này trình bày một chiến lược điều khiển mờ nhằm mục tiêu bám quỹ đạo cho robot di động dẫn động vi sai hoạt động trong môi trường có nhiều bất định. Một hệ suy luận mờ kiểu Mamdani được thiết kế với ba bộ điều khiển mờ độc lập để hiệu chỉnh sai số bám theo về vị trí và phương hướng. Bộ điều khiển sử dụng các hàm thành viên dạng tam giác cùng với một tập luật suy luận gọn nhẹ nhằm đảm bảo tính đơn giản và hiệu quả tính toán. Hiệu suất của phương pháp đề xuất được đánh giá thông qua mô phỏng trong cả hai điều kiện: không có nhiễu và có nhiều nhiễu. Trong trường hợp danh định, robot bám sát quỹ đạo hình sin đã được định trước với sai số xác lập nhỏ. Khi chịu tác động của các nhiễu bên ngoài, bộ điều khiển mờ vẫn duy trì khả năng bám quỹ đạo chính xác và tín hiệu điều khiển bị giới hạn, thể hiện độ bền vững và khả năng thích nghi cao. Phương pháp này không phụ thuộc vào mô hình động lực học chính xác của robot, từ đó tăng tính khả thi khi triển khai trong thực tế. Các kết quả thu được khẳng định tiềm năng của điều khiển mờ như một giải pháp hiệu quả cho bài toán dẫn đường robot di động trong điều kiện bất định
EVALUATING THE PERFORMANCE OF MACHINE LEARNING MODELS IN CARDIOVASCULAR RISK PREDICTION
Các bệnh tim mạch (CVD) là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây ra bệnh tật và tử vong trên toàn thế giới, do đó việc dự đoán chính xác nguy cơ mắc bệnh tim mạch là rất quan trọng cho công tác phòng ngừa và điều trị hiệu quả. Nghiên cứu này nhằm đánh giá hiệu quả của một số thuật toán học máy có giám sát trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim mạch dựa trên bộ dữ liệu gồm các đặc trưng lâm sàng và nhân khẩu học. Sáu mô hình phổ biến được sử dụng — Random Forest, XGBoost, Logistic Regression, Support Vector Classifier (SVC), K-Nearest Neighbors (KNN), và Decision Tree — được kiểm tra dựa trên khả năng dự đoán rủi ro và các chỉ số đánh giá quan trọng như độ chính xác, độ chính xác truy xuất (precision), độ bao phủ (recall), điểm F1 và đường cong ROC (AUC). Dữ liệu được xử lý trước bằng các kỹ thuật chuẩn hóa và biến đổi, chẳng hạn như chuyển đổi phân vị (Quantile Transformation) và chuẩn hóa chuẩn (Standard Scaling), nhằm đảm bảo hiệu suất tối ưu cho mô hình. Kết quả đưa ra so sánh chi tiết hiệu suất của các mô hình, qua đó thể hiện điểm mạnh và hạn chế của từng mô hình trong dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim mạch. Phát hiện của nghiên cứu nhấn mạnh các mô hình có hiệu suất tốt nhất trong việc xác định các cá nhân có nguy cơ cao, từ đó hỗ trợ các chuyên gia y tế ưu tiên can thiệp sớm. Nghiên cứu cũng thảo luận về vai trò rộng lớn hơn của học máy trong y tế, đặc biệt là trong dự đoán và phòng ngừa bệnh tật
HỆ THỐNG SWIPT-NOMA TRUYỀN DẪN D2D HỖ TRỢ KẾT NỐI 6G: TĂNG CƯỜNG TỐC ĐỘ TRUYỀN TẢI VÀ CẢI THIỆN HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG
Bài báo này nghiên cứu việc tích hợp kỹ thuật Truyền tải thông tin và năng lượng đồng thời (SWIPT) vào mạng 6G hỗ trợ các hệ thống UAV, sử dụng công nghệ Đa truy nhập phi trực giao (NOMA) và truyền thông thiết bị tới thiết bị (D2D). Mô hình hệ thống được đề xuất nhằm tối ưu hóa thông lượng và hiệu suất năng lượng (EE) thông qua việc tối ưu phân bổ công suất, thu hoạch năng lượng và quản lý nhiễu. Bài toán tối ưu đa mục tiêu được xây dựng với các ràng buộc thực tế như tính di động của UAV và bất định kênh truyền. Để giải quyết bài toán này, một thuật toán lai kết hợp giữa học tăng cường sâu (DRL) và tối ưu hóa lồi được phát triển. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống đạt được mức cải thiện tích cực về hiệu suất năng lượng và thông lượng so với mạng UAV dựa trên OMA truyền thống. Nghiên cứu này góp phần xây dựng nền tảng quan trọng cho các hệ thống UAV 6G bền vững và hiệu suất cao trong tương lai
PHÂN TÍCH SÓNG HÀI DÒNG ĐIỆN CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI ÁP MÁI MỘT PHA 15 KW THEO SỰ BIẾN ĐỔI CỦA BỨC XẠ MẶT TRỜI VÀ NHIỆT ĐỘ TẤM PIN Ở VIỆT NAM
Bài báo nghiên cứu tích toán sóng hài của hệ thống điện mặt trời áp mái một pha 15 kW theo sự biến đổi của bức xạ mặt trời và nhiệt độ tấm pin. Mô hình mô phỏng được xây dựng dựa trên bộ theo dõi điểm công suất cực đại sử dụng phương pháp nhiễu loạn và quan sát (P&O) và bộ điều khiển tỉ lệ cộng hưởng. Sóng hài được tính toán cho các trường hợp nhiệt độ tấm pin và bức xạ mặt trời khác nhau. Kết quả tính toán được so sánh với giới hạn về sóng hài dòng điện theo quy định tại Thông tư số 05/2025/TT-BCT ngày 01 tháng 02 năm 2025 của Bộ Công thương: Quy định hệ thống truyền tải điện, phân phối điện và đo đếm điện năng để đưa ra một số khuyến nghị
NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG GIẢM THỜI GIAN ĐÓNG LẠI MỘT PHA TRÊN ĐƯỜNG DÂY TRUYỀN TẢI BẰNG KHÁNG BÙ NGANG VÀ DAO ĐÓNG CẮT NHANH
Bài báo thực hiện mô hình hóa và mô phỏng các giải pháp nhằm giảm thời gian đóng lặp lại của máy cắt tự động đóng lại một pha trên đường dây truyền tải điện 500 kV bằng EMTP-RV. Trong nghiên cứu có sử dụng mô hình hồ quang nhằm thực hiện mô phỏng động hồ quang dựa trên phương pháp cân bằng nhiệt và có tính đến giá trị điện áp đánh thủng U50% của điện môi khí. Hai giải pháp nhằm giảm thời gian tồn tại của hồ quang thứ cấp được nghiên cứu là sử dụng kháng trung tính bù ngang và dao đóng cắt nhanh (HSGS) đặt tại 2 đầu đường dây. Các giải pháp cho phép giảm thời gian đóng lặp lại tương ứng là 0,77 s và 0,2 s; điện áp phục hồi TRV tương ứng là 58,3 kV và 14,8 kV khi sử dụng kháng trung tính và HSGS, đảm bảo đóng lại thành công SPAR. Kết quả mô phỏng với mô hình đề xuất cho phép quan sát quá trình quá độ của dòng điện, điện áp hồ quang thứ cấp khi xảy ra hiện tượng ngắn mạch một pha trên đường dây truyền tải