CHƯƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC DỰ ÁN SAHEP
KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ BIẾN ĐỔI ĐIỆN ỨNG DỤNG TRONG
HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG THÔNG MINH
THỜI GIAN THỰC HIỆN: 2020-2022
Đơn vị chủ trì: Viện Điện
- Hướng NC1 “Nghiên cứu các phương pháp quản lý hệ thống, kỹ thuật biến đổi năng lượng, kĩ thuật kết nối năng lượng linh hoạt để đạt hiệu quả cao cho việc sử dụng năng lượng”.
Các nội dung nghiên cứu được ưu tiên (nhưng không giới hạn) trong hướng nghiên cứu này:
- Nghiên cứu các hệ thống quản lý, giám sát (DCS, SCADA) ứng dụng trong hệ thống năng lượng điện.
- Nghiên cứu các bộ biến đổi, các phương pháp/chiến lược điều khiển/quản lý hệ thống phát điện năng lượng mặt trời để nâng cao hiệu suất biến đổi năng lượng và ổn định của hệ thống.
- Nghiên cứu các kỹ thuật biến đổi/ điều khiển năng lượng điện hiệu suất cao sử dụng các van bán dẫn mới GaN, SiC.
- Nghiên cứu công nghệ truyền điện không dây ứng dụng trong hệ thống sạc điện không dây cho xe điện để nâng cao tính linh hoạt trong việc kết nối cung cấp năng lượng cho các phụ tải di động.
- Nghiên cứu các máy điện hiệu suất cao, các máy điện sử dụng năng lượng tái tạo (gió, mặt trời, biogas,…)
- Hướng NC2“Nghiên cứu về năng lượng cung cấp cho các thiết bị cảm biến có kết nối mạng không dây và internet thông qua các kỹ thuật thu hoạch năng lượng, biến đổi, lưu trữ và kỹ thuật về cảm biến năng lượng thấp để có khả năng tự chủ năng lượng, nâng cao độ linh hoạt và tiết kiệm chi phí cho hệ thống cảm biến”.
- Các nội dung nghiên cứu được ưu tiên (nhưng không giới hạn) trong hướng nghiên cứu này:
- Nghiên cứu các giải pháp thu hoạch năng lượng từ các nguồn có sẵn trong tự nhiên (Ambient energy harvesting-AEH).
- Nghiên cứu các giải pháp truyền năng lượng không dây để giải quyết vấn đề tự chủ năng lượng cho nút cảm biến.
- Nghiên cứu ứng dụng hiệu ứng điện ma sát (triboelectric effect) trong vấn đề tiết kiệm năng lượng của thiết bị và cảm biến.
- Nghiên cứu các giải pháp thiết kế các node cảm biến không dây công suất siêu thấp.
- Hướng NC 3: “Ứng dụng công nghệ xử lý dữ liệu lớn (Big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc điều khiển, quản lý hệ thống năng lượng để nâng cao hiệu quả và giảm thiểu chi phí”
Các nội dung nghiên cứu được ưu tiên (nhưng không giới hạn) trong hướng nghiên cứu này:
- Ứng dụng AI nhận định hành vi sử dụng điện của khách hàng, đánh giá và phân tích tìm ra thông tin dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên các dữ liệu quá khứ.
- Ứng dụng AI và Big data trong quản lý, điều khiển hệ thống phát năng lượng mặt trời.
- Ứng dụng AI trong hệ quản lý nguồn năng lượng lai, hệ thống sạc và quản lý năng lượng thông minh cho EV.
- Ứng dụng AI trong nghiên cứu về hệ thống cảm biến không dây thông minh, có khả năng tự chủ năng lượng để giải quyết bài toán kết nối trong các hệ thống thông minh.
