EcoCharge: Mạng lưới sạc 350kW
Thiết kế hệ thống điện và giao diện điều khiển trung tâm cho trạm sạc lỏng (liquid-cooled) hiệu suất cao nhất Việt Nam.
Kiến trúc sư hệ thống trạm sạc nhanh 150kW+ và tối ưu hóa logic điều khiển Pin Lithium cho kỷ nguyên di chuyển xanh.
Tôi là Kevin, một kỹ sư tận tâm trong việc giải quyết "nỗi lo phạm vi" (range anxiety). Với nền tảng Điện - Điện tử công suất, tôi tập trung vào việc thu hẹp khoảng cách giữa hạ tầng điện lưới và hệ năng lượng lưu động.
Hành trình của tôi bắt đầu từ việc nghiên cứu các bộ chuyển đổi AC/DC hiệu suất cao, tiến tới lãnh đạo các nhóm phát triển trạm sạc siêu nhanh (High-Power Charging - HPC). Tôi tin rằng tương lai của xe điện không chỉ nằm ở viên pin, mà ở trí tuệ nhân tạo ẩn sau hệ thống quản lý năng lượng.
Senior EV Engineer tại SparkNode. Chịu trách nhiệm thiết kế logic BMS cho dòng SUV hạng sang mới.
Dẫn dắt dự án ChargeCore, lắp đặt thành công mạng lưới sạc 150kW đầu tiên tại 12 tỉnh thành miền Bắc.
Kỹ sư Firmware tại TechCharge Lab. Tối ưu hóa giao thức giao tiếp EV-EVSE (ISO 15118).
Phát triển nhúng với RTOS, MicroC/OS cho hệ thống thời gian thực, quản lý các tác vụ critical trong BMS.
Thành thạo giao thức OCPP 2.0.1 và chuẩn ISO 15118 để tối ưu giao tiếp sạc thông minh.
MATLAB/Simulink cho việc mô hình hóa pin Lithium-Ion và dự báo tuổi thọ State of Health (SOH).
Thiết kế hệ thống điện và giao diện điều khiển trung tâm cho trạm sạc lỏng (liquid-cooled) hiệu suất cao nhất Việt Nam.
Thuật toán học máy dự đoán tình trạng chai pin và đề xuất dòng xả tối ưu dựa trên thói quen lái xe của người dùng.
Bo mạch chủ tích hợp điều khiển động cơ, quản lý năng lượng và telematics cho dòng xe hai bánh nội địa.
Giao thức đặt trước trạm sạc và quản lý chi phí nạp năng lượng hộ gia đình tích hợp điện mặt trời mái nhà.
Khả năng của Kevin trong việc tối ưu giao thức giao tiếp giữa xe và trạm là rất hiếm thấy. Dự án EcoCharge không thể thành công nếu thiếu logic BMS của anh ấy.
Kevin sở hữu kiến thức chuyên sâu về an toàn cháy nổ trong BMS. Một kỹ sư cực kỳ có trách nhiệm với các giải pháp mà mình thiết kế ra.
Tôi ấn tượng với cách Kevin áp dụng Machine Learning vào dữ liệu xả nạp pin thực tế. Điều này đã kéo dài tuổi thọ đội xe buýt điện của chúng tôi thêm 15%.
Bạn đang có dự án về lưu trữ năng lượng (ESS) hay sạc điện xe? Hãy để chuyên gia cùng tham vấn với bạn.