XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT TRẠM SẠC TỐI ƯU CHO XE ĐIỆN TẠI VIỆT NAM
Từ khóa
DOI:
https://doi.org/10.34238/tnu-jst.15785Tóm tắt
Sự phát triển nhanh chóng của xe điện tại Việt Nam đã đặt ra nhu cầu cấp thiết về việc tối ưu hóa và khai thác hiệu quả hạ tầng trạm sạc. Bài báo đề xuất một hệ thống khuyến nghị trạm sạc xe điện nhằm hỗ trợ người dùng xác định các điểm sạc phù hợp trong quá trình di chuyển thực tế. Phương pháp nghiên cứu dựa trên mô hình tối ưu hóa đa tiêu chí, trong đó các trạm sạc ứng viên được đánh giá dựa trên 3 yếu tố chính gồm khoảng cách di chuyển, tổng thời gian bao gồm thời gian di chuyển và thời gian sạc, và chi phí ước tính. Hệ thống tích hợp dịch vụ VietMap API để thu thập dữ liệu lộ trình và tình trạng giao thông theo thời gian thực, đồng thời xem xét các ràng buộc kỹ thuật như khả năng tương thích với cổng sạc và mức pin hiện tại của phương tiện. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng tạo ra danh sách Top-K trạm sạc tối ưu, đồng thời đáp ứng cả sở thích của người dùng và các ràng buộc vận hành. Giải pháp góp phần nâng cao trải nghiệm sử dụng xe điện và hỗ trợ phát triển giao thông xanh bền vững trong bối cảnh các hệ thống giao thông thông minh tại Việt Nam.Lượt tải
Tài liệu tham khảo
D. Lee, D. S. Kim, B. J. Chung, and Y. M. Chung, "Recommendation of Electric Vehicle Charging Stations in Driving Situations Based on a Preference Objective Function," World Electric Vehicle Journal, vol. 16, no. 4, 2025, Art. no. 192.
Vietnam Prime Minister, "Decision No. 876/QD-TTg dated July 22, 2022 approving the Action Program on green energy transition and carbon emission reduction of the transport sector," (in Vietnamese), 2022. [Online]. Available: https://vanban.chinhphu.vn/. [Accessed May 15, 2026].
T. Q. Vu, H. M. Ha, and T. H. Vu, "Electric Vehicle Charging Stations Placement Optimization in Vietnam Using Mixed-Integer Nonlinear Programming Model," arXiv preprint arXiv:2412.16025, 2025. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2412.16025. [Accessed May 15, 2026].
D. Wang, W. Zheng, and H. Zhou, "Robust Optimization for Electric Vehicle Routing Problem Considering Time Windows Under Energy Consumption Uncertainty," Applied Sciences, vol. 15, no. 2, 2025, Art. no. 761.
K. Rajesh, E. Jain, and P. Kotecha, "A Multi-Objective Approach to the Electric Vehicle Routing Problem," arXiv preprint arXiv:2208.12440, 2022. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2208. 12440. [Accessed May 15, 2026].
Q. H. Vu, C. D. Tran, and T. T. B. Huynh, "A Greedy Search Based Evolutionary Algorithm for Electric Vehicle Routing Problem," Applied Intelligence, vol. 53, no. 3, pp. 2908-2922, 2023.
W. Zhang et al., "Intelligent Electric Vehicle Charging Recommendation Based on Multi-Agent Reinforcement Learning," In Proc. of the Web Conference 2021 (WWW ’21), 2021, pp. 1-12.
O. O. Ademulegun, P. MacArtain, B. Oni, and N. J. Hewitt, "Multi-Stage Multi-Criteria Decision Analysis for Siting Electric Vehicle Charging Stations within and across Border Regions," Energies, vol. 15, no. 24, 2022, Art. no. 9396.
M. Mahdy, A. S. Bahaj, P. Turner, N. Wise, A. S. Alghamdi, and H. Hamwi, "Multi Criteria Decision Analysis to Optimise Siting of Electric Vehicle Charging Points—Case Study Winchester District, UK," Energies, vol. 15, no. 7, 2022, Art. no. 2497.
L. Anthopoulos and P. Kolovou, "A Multi-Criteria Decision Process for EV Charging Stations' Deployment: Findings from Greece," Energies, vol. 14, no. 17, 2021, Art. no. 5441.
G. Sierpiński, M. Staniek, and M. J. Kłos, "Decision Making Support for Local Authorities Choosing the Method for Siting of In-City EV Charging Stations," Energies, vol. 13, no. 18, 2020, Art. no. 4682.
