Luận án Nghiên cứu các phương pháp điều khiển năng lượng cho hệ thống nguồn lai ắc quy - Siêu tụ điện trong ô tô điện

ộng cơ
 Hình 2.13. Đặc tính công suất theo tốc độ 
 Nm Đặc tính mô men tối đa theo tốc độ
 1.200
 1.000
 800
 600
 400
 200
 0
 0 20 40 60 80 100 120 140 160
 km/h 
 Mô men cản tổng Mô men động cơ
 Hình 2.14. Đặc tính mô men tối đa theo tốc độ 
 47 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
 ___________________________________________________________________________ 
 160
 140 72s; 148km/h
 120 28s; 130km/h Tốc độ xe
 100
 80
 60
 Tốcđộ(km/h) 
 40
 20
 0
 0 10 20 30 40 50 60 70 80
 Thời gian (s)
 Hình 2.15. Đặc tính khả năng tăng tốc của xe 
 m/s2 
 3,5
 3,0
 2,5
 2,0
 1,5
 1,0
 0,5
 0,0
 0 20 40 60 80 100 120 140 160
 km/h 
 Hình 2.16. Đặc tính gia tốc tối đa của xe 
 Như vậy, ta có thể rút ra một số tham số quan trọng như sau: 
 - Tốc độ tối đa của xe là: 148 km/h 
 - Thời gian tăng tốc lên tốc độ tối đa: 72 giây 
 Kết quả của mô hình này có thể được sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo về điều 
khiển hệ thống năng lượng của ô tô điện. 
 48 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
___________________________________________________________________________ 
2.6 Mô phỏng hệ thống sử dụng phương pháp biểu diễn EMR 
 Trong phạm vi luận án, tác giả sẽ sử dụng phương pháp biểu diễn EMR để mô phỏng 
kiểm chứng thuật toán của hệ thống. 
 Phương pháp biểu diễn EMR 
 Energetic Macroscopic Representation (EMR) là phương pháp biểu diễn vĩ mô năng 
lượng, được sử dụng phổ biến trong các hệ điện – cơ nhằm mục đích xây dựng, biểu diễn hệ 
thống, phục vụ cho thiết kế điều khiển và mô phỏng kiểm nghiệm. 
 EMR được xây dựng dựa trên những nguyên lý nền tảng sau đây: 
 - Nguyên lý tương tác: Các phần tử trong hệ thống liên kết hai chiều với nhau dựa trên 
 nguyên lý “tác động” (action) và “phản ứng” (reaction). Tích giữa giá trị đại lượng tác 
 động và phản ứng là năng lượng trao đổi giữa các phần tử. 
 - Nguyên lý nhân quả: Tính chất nhân quả tích phân được sử dụng trong EMR, điều này 
 được thể hiện trong các phần tử tích lũy (Accumulation elements), diễn tả mối quan hệ 
 phụ thuộc theo thời gian giữa các biến (cụ thể, biến đầu ra là tích phân của các biến đầu 
 vào). Các phần tử còn lại của phương pháp đều dùng để biểu diễn các mối quan hệ 
 không phụ thuộc vào thời gian. 
 - Nguyên lý nghịch đảo: Được sử dụng trong thiết kế điều khiển, với mong muốn đầu ra 
 bám theo lượng đặt, cấu trúc điều khiển của hệ thống xem như mô hình nghịch đảo của 
 từng phần tử. Có hai loại mô hình nghịch đảo, phụ thuộc vào phần tử EMR. 
 - Mô hình nghịch đảo trực tiếp: áp dụng với các phần tử không có tích lũy 
 - Mô hình nghịch đảo gián tiếp: áp dụng với các phần tử có tích lũy. 
 Trong trường hợp này, cấu trúc điều khiển cần có thêm các đại lượng đo lường từ hệ 
thống, các bộ điều khiển trong hệ phản hồi vòng kín thông thường 
 Các phần tử cơ bản của EMR 
 Các phần tử cơ bản của EMR sẽ gồm: 
 - Phần tử nguồn (Source elements) dùng để biểu diễn các đối tượng có sự trao đổi năng 
 lượng với hệ thống. Với EMR, phần tử nguồn được biểu diễn bằng một hình ô van màu 
 xanh lá cây với một đầu vào và một đầu ra 
 - Phần tử tích lũy (Accumulation elements) dùng để biểu diễn những đối tượng có sự tích 
 lũy năng lượng. EMR biểu diễn phần tử tích lũy bằng hình chữ nhật màu cam có một 
 đường chéo với hai đầu vào và hai đầu ra. Đặc điểm quan trọng của phần tích lũy là 
 tính chất nhân quả: đại lượng đầu ra là hàm tích lũy của các đại lượng đầu vào 
 - Phần tử biến đổi (Conversion elements) dùng để biểu diễn các đối tượng có thể chuyển 
 đổi năng lượng. Với biến đổi năng lượng cùng thứ nguyên (monophysics conversion) 
 EMR biểu diễn bằng một hình vuông màu cam với hai đầu vào, hai đầu ra và một tín 
 hiệu điều khiển. Với biến đổi năng lượng khác thứ nguyên (multiphysics conversion) 
 thì hình vuông sẽ được thay bằng hình tròn so với cùng thứ nguyên 
 - Phần tử liên kết (Coupling elements) dùng để biểu diễn các đối tượng có vai trò phân 
 phối năng lượng trong hệ thống. Về mặt biểu diễn thì phần tử liên kết chính là tổ hợp 
 của nhiều phần tử biến đổi. 
 Hệ thống mô phỏng dùng EMR của luận án sẽ sử dụng các phần tử như trong Hình 2.17 
 49 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
 ___________________________________________________________________________ 
 Hình 2.17. Các phần tử của ô tô điện biểu diễn bằng EMR 
 Kết nối các phần tử EMR và hoàn thiện hệ thống biểu diễn 
 Sau khi biểu diễn tất cả các đối tượng bằng các phần tử EMR, ta thực hiện bước hoàn 
thiện hệ thống bằng cách ghép nối các phần tử, giải quyết các xung đột (nếu có) và điền đầy 
đủ các đại lượng trên các đường “ action” và “ reaction” 
 Tới đây, ta có thể xác định một số đặc điểm của hệ thống. Chẳng hạn, với trường hợp 
P>0, chiều của dòng năng lượng đi từ “upstream source” đến “downstream source”, ta có: 
 Đường tác động (action – path): 
 Ubat → Utract → EV 
 Usc → Isc → Ich 
 Đường phản ứng (reaction – path): 
 EV → Utract → Ubat 
 Ich → Isc → Usc 
 Đặc biệt, ta cần xác định rõ “tuning path” và “Control path”. Đây sẽ là cơ sở để thiết 
kế hệ thống điều khiển sau này. 
 Thiết kế điều khiển với hệ thống biểu diễn bằng EMR 
 Với hệ thống được biểu diễn bằng EMR, hệ điều khiển được thiết kế dựa trên phương 
pháp: mỗi một phần tử của hệ thống được coi như một hệ thống con và sẽ có một bộ điều khiển 
riêng, được thiết kế dựa trên nguyên lý nghịch đảo. 
 50 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
___________________________________________________________________________ 
 Nguyên lý nghịch đảo trong EMR sử dụng nghịch đảo của mô hình đối tượng để làm 
bộ điều khiển cho chính đối tượng đó. Việc sử dụng công cụ EMR sẽ đảm bảo từng hệ thống 
con điều khiển ổn định thì toàn bộ hệ thống lớn cũng được điều khiển ổn định. Tuy nhiên, việc 
nghịch đảo chỉ có thể áp dụng với đối tượng là chỉ có thành phần tích phân và thành phần quán 
tính. Còn với đối tượng chứa thành phần vi phân thì việc nghịch đảo để điều khiển đối tượng 
là không khả thi. Khi đó, ta cần tổng hợp bộ điều khiển cho đối tượng đó thay vì nghịch đảo 
trực tiếp. Việc thiết kế bộ điều khiển cho từng hệ thống con sẽ giúp làm giảm khối lượng tính 
toán so với việc thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống hoàn chỉnh. Đây là một trong những ưu 
điểm của EMR. 
 Về cơ bản, cấu trúc của cả hệ thống vẫn là cấu trúc điều khiển nối tầng (cascaded 
control). Tuy nhiên, khác với phương pháp thiết kế truyền thống khi ta thiết kế các vòng điều 
khiển từ trong ra ngoài, với EMR, ta thiết kế các bộ điều khiển cho các hệ thống con từ ngoài 
vào trong, với quy ước rằng: khi thiết kế bộ điều khiển cho đối tượng vòng ngoài thì vòng trong
sẽ có hàm truyền G(s) = I. 
 Tổng kết các bước thực hiện phương pháp EMR 
 Bước 1. Hoàn thiện hệ thống biểu diễn các đối tượng bằng các phần tử EMR
 Bước 2. Xác định “tuning path” 
 Bước 3. Biểu diễn sự nghịch đảo từng phần tử hệ thống bằng các phần tử điều khiển 
 và điền đầy đủ các biến điều khiển 
 Bước 4. Xác định “control path” 
 Bước 5. Ước lượng, tính toán các biến cần phản hồi hoặc các biến nhiễu cần bù mà 
 không thể thực hiện đo trực tiếp 
 Bước 6. Thiết kế bộ điều khiển cho từng phần tử 
 Bước 7. Hoàn thiện, mô phỏng và kiểm nghiệm 
 Mô phỏng hệ thống
 Hình 2.18. “tuning path” và “control path” của bộ điều khiển DC-DC và động cơ 
 51 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
 ___________________________________________________________________________ 
 Với các thành phần của hệ thống đã được mô hình hóa từ phần 2.1 đến 2,5 và sử dụng 
công cụ EMR như Hình 2.17, tác giả có được mô hình đối tượng. Bước tiếp theo sẽ là thiết kế 
bộ điều khiển. 
 Như biểu diễn trên Hình 1.22 hoặc Hình 2.19 hệ thống cần thiết lập hai bộ điều khiển 
cho bộ DC-DC và động cơ IPM vì vậy cần xác định “tuning path” và “control path”cho hai 
thành phần này như Hình 2.18 
 Với việc biểu diễn lại hệ thống như trong Hình 2.19 thì bộ điều khiển cần tổng hợp sẽ 
gồm: 
 - Bộ điều khiển dòng điện cho cuộn cảm thay vì phải tổng hợp cả bộ điều khiển cho bộ 
 DC-DC 
 - Bộ điều khiển cho động cơ IPM với hai mạch vòng dòng điện và tốc độ 
 - Bộ điều khiển cho khung xe vì xét theo quan điểm EMR về năng lượng thì khung xe 
 chính là thành phần tích lũy động năng của xe 
 Với hệ thống có quán tính chậm như năng lượng trên ô tô điện (200 giây cho một chu 
trình lái) thì việc đáp ứng điều khiển của các bộ điều khiển (tính bằng mili giây) sẽ gần như tức 
thời, vì vậy ta không cần các bộ điều khiển cao cấp. Trong phạm vi luận án, tác giả tổng hợp 
các bộ điều khiển như sau: 
 - Một bộ PI cho bộ điều khiển dòng điện cho cuộn cảm 
 - Một bộ PI cho bộ điều khiển tốc độ động cơ IPM 
 - Hai bộ PI cho bộ điều khiển dòng điện của động cơ IPM trên hai hệ tọa độ d và q 
 - Một bộ P cho thành phần tích lũy động năng (vì thực tế phần tử này không điều khiển 
 được nên hệ số KP phải sử dụng phương pháp dò) 
 Ngoài ra, để không mất tính tổng quát của hệ thống, như trong Hình 2.19 vẫn xuất hiện 
khâu chiến lược. Đây chính là mục tiêu chính của luận án khi sử dụng các chiến lược khác nhau 
để phân chia công suất cho hai thiết bị lưu trữ năng lượng của hệ thống là siêu tụ và ắc quy. 
 Tiến hành mô phỏng hệ thống để khảo sát đặc tính hệ thống với chu trình thử ECE như 
đã trình bày trong phần 1.4.2 Hình 1.23. Mục tiêu của việc mô phỏng khảo sát hệ thống là xác 
định mức yêu cầu về công suất của xe khi hoạt động với chu trình chuẩn. Công suất yêu cầu 
được sử dụng kết quả để phân tích, đánh giá và thiết kế bộ điều khiển cho quản lý năng lượng. 
 Do chu trình được chọn là chu trình nội đô với quãng đường thử là rất ngắn (0,99 km) 
so với khả năng di chuyển trong một lần sạc của ô tô i-MiEV (160km) và tốc độ hoạt động ở 
vùng thấp nên giả thiết điện áp ắc quy biến động không đáng kể. Khi đó dòng điện yêu cầu ở 
DC link có thể được sử dụng để làm đại diện cho công suất yêu cầu. 
 52 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
___________________________________________________________________________ 
 Hình 2.19. Mô hình mô phỏng xe ô tô điện i-MiEV bằng EMR 
 Hình 2.20. Tốc độ đặt và tốc độ thực của xe trong mô phỏng trong hai chu trình ECE 
 53 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
 ___________________________________________________________________________ 
 Hình 2.21. Dòng điện yêu cầu của xe ô tô điện i-MiEV hoạt động với hai chu trình ECE 
 Kết quả thu được trên Hình 2.20 cho thấy tốc độ thực đã bám với tốc độ đặt vì vậy có 
thể kết luận các bộ điều khiển vòng trong đã hoạt động tốt và dòng điện yêu cầu của xe ô tô 
điện i-MiEV hoạt động với chu trình lái ECE như trên Hình 2.21 là đủ tin cậy. 
 Như đã trình bày ở trên, việc quản lý năng lượng trong phạm vi luận án về bản chất là 
phân chia công suất cho hai thiết bị lưu trữ năng lượng của hệ thống là siêu tụ và ắc quy. Do 
đã giả thiết là điện áp ắc quy biến động không đáng kể nên việc phân chia công suất có thể coi 
là phân chia dòng điện yêu cầu thành hai hướng đi vào siêu tụ và ắc quy. Như vậy, cơ sở để 
thiết kế các bộ điều khiển quản lý năng lượng là phân chia dòng điện yêu cầu trong Hình 2.21 
cho hai thiết bị lưu trữ năng lượng của hệ thống thông qua hệ số điều chế của bộ DC-DC hai 
chiều. 
2.7 Kết luận chương: 
 Quá trình mô hình hóa là một bước quan trọng để xây dựng bộ điều khiển dòng năng 
lượng. Trong chương này, tác giả đã xây dựng mô hình mô phỏng các thành phần cấu thành hệ 
thống gồm: 
 - Động lực học ô tô điện 
 - Động cơ IPM 
 - Ắc quy 
 - Siêu tụ 
 - Bộ dc-dc 
 54 
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
___________________________________________________________________________ 
 Các mô hình được xây dựng dựa trên các mô hình toán. Bằng việc xây dựng đầy đủ mô 
hình động lực học của xe và thiết kế các bộ điều khiển vòng trong, tác giả đã khảo sát được 
yêu cầu về năng lượng của xe trong một chu trình chuẩn của mô hình được lựa chọn. Quá trình 
xây dựng mô hình toán học được thực hiện trên nền tảng là phần mềm Matlab/Simulink. Kết 
quả của quá trình mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện là dòng điện 
yêu cầu của xe ô tô điện i-MiEV hoạt động với chu trình lái ECE trong Hình 2.21. Đây là cơ 
sở để tiến hành các công việc tiếp theo của luận án gồm: 
 - Tiếp tục sử dụng mô hình để thiết kế các bộ điều khiển thời gian thực cho hệ thống quản 
 lý năng lượng trong ô tô điện. Việc tạo giá trị đặt cho dòng điện đi vào siêu tụ thông 
 qua hệ số điều chế của bộ DC-DC được thực hiện bởi khâu chiến lược trong Hình 2.19. 
 - Sử dụng kết quả mô phỏng về dòng điện yêu cầu để thiết kế các bộ điều khiển tối ưu 
 cho hệ thống quản lý năng lượng trong ô tô điện 
 - Xây dựng hệ thống mô phỏng thời gian thực kiểu Hardware-in-the-loop tổng thể cho ô 
 tô điện. 
 Các kết quả nghiên cứu của chương này được công bố trong các bài báo sau: 
 - Những kết quả nghiên cứu về động lực học ô tô điện được công bố trong công trình số 
 (16). 
 - Những kết quả nghiên cứu về động cơ IPM được công bố trong công trình số (3) và (8). 
 - Những kết quả nghiên cứu về siêu tụ được công bố trong công trình số (13) và (15) 
 - Những kết quả nghiên cứu về bộ biến đổi DC-DC được công bố trong công trình số (6), 
 (9), (12) và (14). Các kết quả nghiên cứu liên quan đến bộ biến đổi DC-DC là cơ sở để 
 tác giả có hướng nghiên cứu tiếp theo khi phối hợp các hệ thống điện tử công suất phục 
 vụ cho việc quản lý hệ thống năng lượng trên ô tô điện. 
 55 
 Thiết kế các bộ điều khiển cho hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
 ___________________________________________________________________________ 
 Chương 3: THIẾT KẾ CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ 
 THỐNG NĂNG LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN 
 Như đã trình bày ở phần 1.4.2, trong phạm vi luận án, tác giả sẽ tập trung nghiên cứu 
bốn phương pháp điều khiển áp dụng cho bộ quản lý năng lượng cho ô tô điện là: Phương pháp 
dựa trên tần số, điều khiển mờ, phương pháp quy hoạch động (DP) và phương pháp biến phân. 
Chương này sẽ thiết kế bộ điều khiển dựa trên bốn phương pháp trên và thêm một phương pháp 
tổ hợp giữa điều khiển mờ và phương pháp dựa trên tần số. 
3.1 Điều khiển dòng năng lượng cho ô tô điện theo tần số 
 Như đã trình bày ở phần 1.3, phương pháp điều khiển dòng năng lượng cho ô tô điện 
theo tần số dựa trên hằng số thời gian của mỗi thiết bị lưu trữ năng lượng để phân phối dòng 
năng lượng. Phương pháp này dựa trên cơ sở dữ liệu đã có của một chu trình điển hình để phân 
tích off-line để chọn hằng số thời gian. Về bản chất bộ điều khiển của phương pháp này khá 
đơn giản chỉ sử dụng một bộ lọc thông cao (LPF) hoặc thông thấp (HPF) để lọc tín hiệu đo 
thành tín hiệu đặt. Phương pháp dựa trên tần số phân phối dòng điện với tần số thích hợp đến 
từng thiết bị lưu trữ năng lượng, mục tiêu của phương pháp là gia tăng tuổi thọ ắc quy. Cơ sở 
lý luận của phương pháp này dựa trên lý thuyết Ragone plots. 
3.1.1 Lý thuyết Ragone - cơ sở lựa chọn tần số cắt 
 Như đã trình bày ở phần 1.2.2 Theo [3, 4], thiết bị lưu trữ năng lượng có ba tham số 
được cho là quan trọng nhất gồm: mật độ năng lượng, mật độ công suất và hằng số thời gian 
như biểu diễn trên Hình 3.1 
 Hình 3.1. Đặc tính Ragone của các thiết bị lưu trữ năng lượng 
 Dựa trên mật độ năng lượng và mật độ công suất có thể thấy trong phạm vi luận án, 
thiết bị có mật độ năng lượng cao là ắc quy li-ion được coi là nguồn chính (main-source) cung 
cấp năng lượng cho hệ thống, thiết bị có mật độ công suất cao được coi là nguồn phụ trợ (sub-
 56 
 Thiết kế các bộ điều khiển cho hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
___________________________________________________________________________ 
source) hỗ trợ nguồn chính trong các trường hợp cần huy động công suất lớn mà nếu nguồn 
chính phải huy động sẽ ảnh hưởng đến tuổi thọ thậm chí không thể huy động như quá trình 
tăng tốc và hãm tái sinh. Hiệu suất sử dụng của thiết bị phụ thuộc vào điểm làm việc và mỗi 
thiết bị có đường đặc tính năng lượng-công suất gọi là Ragone plots. Mức độ ảnh hưởng của 
công suất huy động có thể thấy trên Hình 3.2, Hình 3.3 
 Hình 3.2. Đặc tính Ragone của ắc quy [4] 
 Hình 3.3. Đặc tính Ragone của tụ điện [4] 
 Tuy nhiên, trong phần này tham số được quan tâm nhất là hằng số thời gian của hai 
thiết bị lưu trữ năng lượng được sử dụng là ắc quy li-ion và siêu tụ. 
 Cũng theo [3, 4], thiết bị lưu trữ năng lượng hoạt động hiệu quả và có tuổi thọ cao khi 
hoạt động với biến động năng lượng hằng số thời gian cao hơn hằng số thời gian của chính nó. 
Nói cách khác là tần số biến động năng lượng càng cao thì ảnh hưởng càng xấu đến khả năng 
làm việc cũng như tuổi thọ của thiết bị lưu trữ năng lượng. Vì vậy tác giả quan tâm đến hằng 
 57 
 Thiết kế các bộ điều khiển cho hệ thống năng lượng trong ô tô điện 
 ___________________________________________________________________________ 
số thời gian của từng thiết bị lưu trữ năng lượng và lấy đó làm cơ sở thiết kế chiến lược quản 
lý năng lượng. Như vậy, tần số sẽ là cơ sở để thiết kế chiến lược điều khiển 
3.1.2 Một số công bố về áp dụng phương pháp điều khiển dựa trên tần số cho 
 quản lý năng lượng trên ô tô điện 
 Phương pháp điều khiển dựa trên tần số thường dựa trên các bộ lọc thông thấp (Low 
Pass Filter – LPF) hoặc thông cao (High Pass Filter – HPF) để tạo giá trị đặt cho bộ điều khiển 
thiết bị lưu trữ năng lượng. Đây là phương pháp rất hiệu quả và đơn giản dựa trên đặc điểm về 
hằng số thời gian của thiết bị lưu trữ năng lượng. Do đặc điểm của từng thiết bị lưu trữ năng 
lượng, chiến lược phân phối dòng năng lượng sẽ dựa vào tần số dòng điện phụ tải yêu cầu để 
tách các thành phần dòng điện phù hợp để đưa về thiết bị lưu trữ năng lượng. Ví dụ đối với hệ 
HESS sử dụng siêu tụ và ắc quy thì dòng điện có tần số cao và biến thiên lớn sẽ được điều 
khiển để đưa đưa vào siêu tụ, các dòng điện có tần số thấp và biến thiên nhỏ sẽ được đưa vào 
ắc quy. 
 Năm 2009, trong [89] chiến lược này đã được áp dụng cho hệ thống năng lượng sử 
dụng fuel-cell, ắc quy và siêu tụ với hai bộ LPF để tách thành phần dòng điện có tần số phù 
hợp đưa vào ắc quy và fuel-cell còn thành phần còn lại sẽ được siêu tụ đảm nhận. Công bố này 
được kiểm chứng bằng thực nghiệm có xét đến khả năng huy động công suất của siêu tụ trong 
cả hai chiều dương và âm tuy nhiên không đề cập đến cơ sở để chọn băng thông (bandwidth) 
cho cả hai bộ LPF. Tương tự như trên, nhưng trong [90] vào năm 2012, các tác giả cũng sử 
dụng fuel-cell, ắc quy và siêu tụ nhưng lại chia làm hai cấu hình (topology) với fuel-cell và ắc 
quy là hai nguồn chính của hai cấu hình và trong cả hai cấu hình đều sử dụng siêu tụ làm nguồn 
phụ trợ. Và cũng như trong công bố trên, các kết quả được kiểm chứng bằng thực nghiệm có 
xét đến khả năng huy động công suất của siêu tụ trong cả hai chiều dương và âm tuy nhiên 
không đề cập đến cơ sở để chọn băng thông (bandwidth) cho cả hai bộ LPF. 
 Để nâng cấp bộ điều khiển đến năm 2015 trong [27] đã sử dụng công cụ thích nghi để 
điều chỉnh hằng số thời gian của bộ LPF theo giá trị điện áp siêu tụ trong hệ HESS sử dụng ắc 
quy li-ion và siêu tụ theo nguyên tắc điện áp siêu tụ cao (tức là còn đầy) thì điều chỉnh theo 
hướng huy động nhiều năng lượng từ siêu tụ và ngược lại. Tuy nhiên, nhóm tác giả cũng chưa 
trình bày nguyên tắc để đưa ra công thức chọn hằng số thời gian theo điện áp siêu tụ cũng như 
chưa xét đến trường hợp hãm tái sinh. 
 Theo hướng tối ưu cho bộ LPF, năm 2017 trong [28] nhóm tác giả ở Pháp đã sử dụng 
thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO-Particle Swarm Optimization) để tối ưu hóa cả kích thước 
hệ thống và tìm giá trị tối ưu cho bộ LPF. Nhóm tác giả có đề cập đến việc điều khiển thời gian 
thực tuy nhiên, với thuật toán quá phức tạp này nhóm tác giả mới dừng lại ở mô phỏng trên 
MATLAB. 
 Không chỉ thành công trong xe điện, thuật toán đơn giản và hiệu quả này còn được áp 
dụng tr