​​​​​​​Xây dựng mô hình lựa chọn công nghệ vệ sinh hệ thống điện mặt trời nhằm bảo đảm tính bền vững và hiệu quả kinh tế tại khu vực miền Nam Việt Nam

Nguyễn Minh Nhật

Khoa Kỹ thuật và Quản lý Công nghiệp,

Trường Công nghệ Văn Lang, Trường Đại học Văn Lang

Email: [email protected]

Dư Triệu Thảo

Khoa Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Văn Lang

Email: [email protected]

Tóm tắt

Điện mặt trời ngày càng khẳng định vai trò then chốt trong bảo đảm an ninh năng lượng và đáp ứng các cam kết giảm phát thải. Tuy vậy, trong quá trình vận hành, hiện tượng bám bẩn trên bề mặt mô-đun có thể làm suy giảm hiệu suất khai thác, khiến việc lựa chọn công nghệ vệ sinh trở thành một quyết định cần xem xét đồng thời nhiều yếu tố kinh tế và kỹ thuật. Nghiên cứu này đánh giá 7 công nghệ vệ sinh mô-đun quang điện theo 6 tiêu chí gồm: Hiệu quả làm sạch, Tác động đến môi trường, Mức độ an toàn, Tiếng ồn, Chi phí vận hành và Vốn đầu tư ban đầu. Khung ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) được áp dụng, trong đó AHP dùng để xác định trọng số tiêu chí và TOPSIS dùng để tổng hợp điểm nhằm xếp hạng các phương án. Kết quả cho thấy vệ sinh cơ học đạt thứ hạng cao nhất; các phương án tiếp theo là phủ lớp chống bám bụi và vệ sinh bằng nước. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất định hướng chuẩn hóa quy trình triển khai kèm theo các yêu cầu an toàn; đồng thời khuyến nghị mở rộng dữ liệu theo vùng và tích hợp mô hình dự báo nhằm nâng cao chất lượng ra quyết định trong các điều kiện vận hành đa dạng.

Từ khóa: AHP, điện mặt trời, MCDM, phát triển bền vững, TOPSIS

Summary

Solar energy is increasingly affirming its pivotal role in ensuring energy security and fulfilling emission reduction commitments. However, during operation, soiling on photovoltaic module surfaces can significantly reduce performance, making the selection of cleaning technologies a decision that requires simultaneous consideration of economic and technical factors. This study evaluates seven photovoltaic module cleaning technologies based on six criteria: Cleaning Effectiveness, Environmental Impact, Safety Level, Noise, Operating Cost, and Initial Investment. A multi-criteria decision-making (MCDM) framework is applied, in which the Analytic Hierarchy Process (AHP) is used to determine criteria weights and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is employed to aggregate scores and rank alternatives. The results indicate that mechanical cleaning achieves the highest ranking, followed by anti-soiling coating solutions and water-based cleaning methods. Based on these findings, the study proposes directions for standardizing implementation procedures and safety requirements, and recommends expanding region-specific data and integrating forecasting models to enhance decision-making quality across diverse operational conditions.

Keywords: AHP, solar energy, MCDM, sustainable development, TOPSIS

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh nhu cầu điện tiếp tục tăng nhanh, gắn liền với quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa nền kinh tế, Việt Nam đặt trọng tâm vào điều chỉnh cơ cấu nguồn điện nhằm hạn chế phát thải và nâng cao tính bền vững của hệ thống. Theo đó, việc phát triển điện mặt trời ngày càng được quan tâm nhờ lợi thế triển khai nhanh và tiềm năng tài nguyên đáng kể. Định hướng chính sách năng lượng quốc gia gần đây tăng cường khẳng định tầm quan trọng của điện mặt trời trong lộ trình phát triển năng lượng sạch (Thủ tướng Chính phủ, 2025). Theo số liệu vận hành hệ thống do Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) công bố, tỷ trọng huy động từ năng lượng tái tạo được cải thiện liên tục trong thời gian qua. Riêng lũy kế 6 tháng đầu năm 2025, sản lượng điện từ năng lượng tái tạo đạt 20,98 tỷ kWh (13,5% cơ cấu huy động), trong đó điện mặt trời đạt 13,63 tỷ kWh (EVN, 2025).

Xét theo điều kiện tự nhiên và mức độ khả thi trong khai thác, miền Nam là khu vực có lợi thế rõ rệt nhờ bức xạ cao và số ngày nắng lớn, qua đó cải thiện sản lượng điện tính trên mỗi MWp lắp đặt (Phap và cộng sự, 2020). Song song với đó, việc mở rộng đầu tư vào các dự án có công suất lớn được hỗ trợ bởi quỹ đất phù hợp và năng lực tiếp nhận công suất của lưới điện thông qua hệ thống truyền tải 500 kV (World Bank, 2018). Tuy nhiên, đặc điểm môi trường tại miền Nam có thể làm gia tăng mức độ bám bẩn trên bề mặt mô-đun, dẫn đến suy giảm hiệu suất vận hành, kéo theo tổn thất sản lượng và giảm hiệu quả kinh tế.

Từ bối cảnh trên, lựa chọn công nghệ vệ sinh mô-đun quang điện là một vấn đề cân bằng đánh đổi giữa các mục tiêu liên quan đến hiệu quả làm sạch, chi phí, an toàn lao động và tác động môi trường. Nghiên cứu này áp dụng Khung ra quyết định đa tiêu chí (MCDM). Trong đó, AHP được sử dụng để xác định trọng số của các tiêu chí, và TOPSIS được áp dụng để tổng hợp điểm và xếp hạng các phương án. Nghiên cứu cung cấp bằng chứng và cơ sở tham chiếu hỗ trợ doanh nghiệp lựa chọn giải pháp vệ sinh tối ưu theo điều kiện vận hành thực tế.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Trong hệ thống quang điện, bám bẩn mô-đun là hiện tượng bụi và lớp màng bẩn tích tụ trên bề mặt kính, làm suy giảm lượng bức xạ truyền tới tế bào quang điện, qua đó làm giảm công suất và sản lượng (Mani và Pillai, 2010). Do mức độ bám bẩn và điều kiện vận hành không đồng nhất giữa các địa phương, hiệu quả của các giải pháp vệ sinh biến thiên đáng kể; vì vậy, công nghệ tối ưu cần được xác định tùy theo bối cảnh vận hành, thay vì có thể khái quát thành một lựa chọn duy nhất cho mọi trường hợp. Các phương án phổ biến gồm: (i) Vệ sinh bằng nước có khả năng khôi phục công suất, đồng thời tăng hiệu quả nếu bổ sung chất hoạt động bề mặt (Elnozahy và cộng sự, 2015); (ii) vệ sinh bằng khí, dùng dòng khí cưỡng bức để thổi bụi và làm mát nhưng hiệu quả nhạy với cấu hình và năng lượng phụ trợ (Jiang và cộng sự, 2018); (iii) vệ sinh bằng robot, tăng tự động hóa và giảm rủi ro lao động nhưng đòi hỏi chi phí đầu tư và tương thích kết cấu (Gupta và cộng sự, 2019); (iv) vệ sinh tĩnh điện điện động, dùng điện trường đẩy bụi để giảm phụ thuộc nước và dễ tự động hóa song hiệu quả phụ thuộc đặc tính bụi, độ ẩm và bám dính, đồng thời chi phí ban đầu cao (Faes và cộng sự, 2019); (v) vệ sinh cơ học cho hiệu quả rõ nhưng có nguy cơ mài mòn, trầy xước đồng thời tiềm ẩn rủi ro an toàn trong quá trình làm việc trên cao (Gupta và cộng sự, 2019); (vi) rung siêu âm, có tiềm năng tự động hóa nhưng cần đánh giá tiêu thụ năng lượng, độ bền và chi phí dài hạn (Syafiq và cộng sự, 2018); và (vii) lớp phủ chống bám bụi, giúp giảm tốc độ tích bụi nhưng hiệu quả phụ thuộc độ bền ngoài trời và có thể suy giảm do lão hóa, chu kỳ ướt - khô và tia UV (Hossain và cộng sự, 2022).

Khung ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) được vận dụng nhằm chuẩn hóa việc so sánh phương án và làm rõ mức ưu tiên của bên ra quyết định, từ khâu xác định công nghệ, lựa chọn vị trí đến các quyết định vận hành bảo trì trong bối cảnh bền vững (Ghasempour và cộng sự, 2019; Ahmadullah và cộng sự, 2026). Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện có vẫn cho thấy khoảng trống khi chưa tích hợp một cách nhất quán hiệu năng kỹ thuật, chi phí, rủi ro an toàn và tác động môi trường trong một khung đánh giá thống nhất. Nhằm khắc phục hạn chế nêu trên, nghiên cứu này áp dụng tổ hợp AHP-TOPSIS trong khung MCDM để xác lập trọng số tiêu chí và phân hạng các công nghệ vệ sinh theo điều kiện vận hành của các nhà máy điện mặt trời tại miền Nam Việt Nam.

- AHP (Analytic Hierarchy Process) (Saaty, 1980) ước lượng trọng số tiêu chí bằng cách biểu diễn vấn đề dưới dạng phân cấp và khai thác các so sánh từng cặp để rút ra vectơ ưu tiên. Phương pháp này đồng thời cho phép đánh giá mức độ nhất quán của ý kiến chuyên gia, do đó hữu ích trong các bối cảnh có tiêu chí hỗn hợp giữa định lượng và định tính, chẳng hạn an toàn, chi phí và tác động môi trường.

- TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) (Hwang và Yoon, 1981) so sánh các phương án trên cơ sở khoảng cách tới 2 mốc tham chiếu: nghiệm lý tưởng và nghiệm phản lý tưởng. Trong đó, lựa chọn ưu tiên là phương án có mức độ tiệm cận cao nhất với nghiệm lý tưởng, đồng thời có khoảng cách lớn nhất so với nghiệm phản lý tưởng. Quy trình chuẩn hóa giúp TOPSIS xử lý hiệu quả bộ tiêu chí có đơn vị đo không đồng nhất.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phát triển bộ tiêu chí đánh giá

Quá trình xây dựng tiêu chí có tham vấn chuyên gia nhằm tăng tính phù hợp. Nghiên cứu sử dụng 6 tiêu chí chính (GC1-GC6), trình bày tại Bảng 1.

Bảng 1: Các tiêu chí lựa chọn công nghệ vệ sinh mô-đun quang điện

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu

Dữ liệu và nguồn thu thập

Cấu trúc bài toán lựa chọn công nghệ vệ sinh mô-đun quang điện được trình bày trong Hình 1.

Hình 1: Khung AHP-TOPSIS chọn công nghệ vệ sinh mô-đun quang điện

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả

Khảo sát được triển khai với 20 chuyên gia trong lĩnh vực điện mặt trời gồm nhà nghiên cứu, chủ doanh nghiệp và chuyên viên vận hành, bảo trì. Bảng hỏi gồm 2 phần: phần so sánh cặp nhằm suy ra trọng số tiêu chí theo AHP, và phần chấm điểm phương án theo từng tiêu chí để xây dựng ma trận phục vụ tổng hợp và xếp hạng bằng TOPSIS.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Tổng hợp ma trận so sánh cặp và ước lượng trọng số tiêu chí bằng AHP

Trong 20 phản hồi thu thập, 18 phản hồi đạt điều kiện nhất quán của AHP (CR < 0,10) và được sử dụng trong phân tích; 2 phản hồi còn lại bị loại do không đạt yêu cầu nhất quán. Các ma trận so sánh cặp từ nhóm phản hồi hợp lệ được hợp nhất bằng trung bình hình học để tạo ma trận so sánh cặp tổng hợp, trình bày tại Bảng 2.

Bảng 2: Ma trận so sánh cặp đồng thuận

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp

Trên cơ sở kết quả tổng hợp, ma trận so sánh từng cặp được xử lý theo quy trình AHP để suy ra tầm quan trọng tương đối của từng tiêu chí. Nội dung Bảng 3 cung cấp ma trận chuẩn hóa và trọng số tương ứng làm đầu vào cho các bước phân tích tiếp theo.

Bảng 3: Kết quả chuẩn hóa ma trận AHP và trọng số tiêu chí

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp

Chỉ số nhất quán của ma trận đồng thuận được kiểm định thông qua trị riêng lớn nhất, với λ_max = 6,41, tương ứng CI = 0,082. Với RI = 1,24 (n = 6), hệ số nhất quán đạt CR = 0,066, xác nhận các so sánh cặp nằm trong ngưỡng chấp nhận (CR < 0,10).

Kết quả phân tích trọng số AHP chỉ ra rằng tiêu chí GC1 đứng đầu về mức ưu tiên, kế đến là GC6 và GC5. Điều này phản ánh khuynh hướng của chuyên gia ưu tiên hiệu quả làm sạch, đồng thời coi trọng tính khả thi tài chính thông qua chi phí vận hành cùng vốn đầu tư ban đầu.

Xếp hạng các công nghệ vệ sinh sử dụng mô hình TOPSIS

Kết quả sau chuẩn hóa và gắn trọng số được tổng hợp tại Bảng 4, mô tả mức đánh giá tương đối của từng phương án trên từng tiêu chí theo trọng số thu được từ AHP. Các lợi thế theo tiêu chí được thể hiện rõ: vệ sinh bằng nước nổi bật ở tiêu chí lợi ích GC1 (0,1325); phủ lớp chống bám bụi đạt giá trị thuận lợi nhất ở các tiêu chí chi phí cần tối thiểu hoá, đặc biệt GC2 (0,0269) và GC4 (0,0059); trong khi vệ sinh cơ học có ưu thế rõ ở GC6 (0,0263), cho thấy yêu cầu vốn ban đầu nhỏ hơn so với các phương án còn lại.

Bảng 4: Ma trận đánh giá sau bước chuẩn hóa và gắn trọng số

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp

Việc xác định nghiệm lý tưởng và nghiệm phản lý tưởng theo từng tiêu chí cho thấy các giá trị tối ưu không tập trung ở một phương án duy nhất mà phân tán giữa nhiều phương án (Bảng 5).

Bảng 5: Bộ giá trị lý tưởng và phản lý tưởng dùng trong tính TOPSIS

	GC1	GC2	GC3	GC4	GC5	GC6
	0,1325	0,0269	0,0697	0,0059	0,0374	0,0263
	0,0863	0,0856	0,0503	0,0294	0,0849	0,1013

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp

Cuối cùng, kết quả xếp hạng cuối cùng ở Bảng 6 chỉ ra rằng vệ sinh cơ học xếp hạng 1 với CC_i ​= 0,7209, tiếp theo là phủ lớp chống bám bụi (CC_i ​= 0,6036, hạng 2) và vệ sinh bằng nước (CC_i = 0,5280, hạng 3). Nhóm xếp hạng trung bình gồm vệ sinh bằng robot (0,4570, hạng 4) và vệ sinh bằng khí (0,4444, hạng 5), trong khi rung siêu âm (0,4103, hạng 6) và tĩnh điện (0,3534, hạng 7) có mức ưu tiên thấp hơn trong cấu trúc tiêu chí hiện tại.

Bảng 6: Xếp hạng cuối cùng của 7 phương án vệ sinh mô-đun quang điện

Phương án			CCi	Xếp hạng
Vệ sinh bằng nước	0,0704	0,0788	0,5280	3
Vệ sinh bằng khí	0,0735	0,0588	0,4444	5
Vệ sinh bằng robot	0,0788	0,0663	0,4570	4
Vệ sinh tĩnh điện	0,0962	0,0526	0,3534	7
Vệ sinh cơ học	0,0379	0,0980	0,7209	1
Vệ sinh rung siêu âm	0,0801	0,0557	0,4103	6
Phủ lớp chống bám bụi	0,0588	0,0895	0,6036	2

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp

KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP

Kết quả thu được cho thấy hiệu quả làm sạch là tiêu chí có mức quan trọng cao nhất, tiếp đến là nhóm tiêu chí chi phí, bao gồm chi phí đầu tư ban đầu và chi phí vận hành. Ngược lại, tác động môi trường và tiếng ồn nhận được mức ưu tiên thấp hơn trong bối cảnh vận hành hiện tại. Trên nền trọng số AHP, TOPSIS được triển khai để tổng hợp điểm và xác định thứ hạng các phương án. Kết quả xếp hạng thu được khẳng định vệ sinh cơ học đứng đầu, tiếp theo là phủ lớp chống bám bụi và vệ sinh bằng nước, qua đó phản ánh yêu cầu dung hòa giữa hiệu quả làm sạch, chi phí và các ràng buộc vận hành.

Về giải pháp, doanh nghiệp có thể lựa chọn vệ sinh cơ học như giải pháp nền cho hoạt động vận hành, đồng thời cần chuẩn hóa quy trình triển khai gắn với các yêu cầu an toàn, đào tạo thao tác và tăng cường kiểm soát rủi ro trong quá trình thực hiện. Tại những khu vực có yêu cầu nghiêm ngặt về môi trường và kiểm soát tiếng ồn, phủ lớp chống bám bụi là phương án đáng cân nhắc nhằm làm chậm tốc độ tích bụi và giảm tần suất vệ sinh. Với nhà máy quy mô lớn, nên triển khai thí điểm robot hoặc vệ sinh bằng khí theo phân khu để xác định mức độ phù hợp hiện trường, hiệu quả làm sạch và chi phí vòng đời trước khi mở rộng. Hướng nghiên cứu tiếp theo là mở rộng dữ liệu theo không gian và thời gian, phản ánh khác biệt theo vùng và theo mùa, bổ sung phân tích nhạy cảm dựa trên các kịch bản vận hành, đồng thời tích hợp dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo để tối ưu lịch vệ sinh theo mức suy giảm sản lượng và điều kiện bám bẩn thực tế.

Tài liệu tham khảo:

1. Ahmadullah, M., Zaray, A. H., Khpalwak, H., Irshad, A. S. (2025). An AHP-TOPSIS-based strategic framework for selecting photovoltaic dust cleaning techniques in arid regions. Next Research, 4, 101208.

2. Elnozahy, A., Abdel-Rahman, A. K., Ali, A. H. H., Abdel-Salam, M., & Ookawara, S. (2015). Performance of a PV module integrated with standalone building in hot arid areas as enhanced by surface cooling and cleaning. Energy and Buildings, 88, 100-109.

3. Faes, A., Petri, D., Champliaud, J., Geissbühler, J., Badel, N., Levrat, J., et al. (2019). Field test and electrode optimization of electrodynamic cleaning systems for solar panels. Progress in Photovoltaics: Research and Applications, 27, 1020-1033.

4. Ghasempour, R., Alhuyi Nazari, M., Ebrahimi, M., Ahmadi, M. H., & Hadiyanto, H. (2019). Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Approach for Selecting Solar Plants Site and Technology: A Review. International Journal of Renewable Energy Development, 8(1), 15-25.

5. Gupta, V., Sharma, M., Pachauri, R. K., & Dinesh Babu, K. N. (2019). Comprehensive review on effect of dust on solar photovoltaic system and mitigation techniques. Solar Energy, 191, 596-622.

6. Hossain, M. I., Ali, A., Bermudez Benito, V., Figgis, B., & Aïssa, B. (2022). Anti-soiling coatings for enhancement of PV panel performance in desert environment: a critical review and market overview. Materials, 15(20), 7139.

7. Hwang, C.-L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications-A state-of-the-art survey (Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186). Springer-Verlag.

8. Jiang, Y., Lu, L., Ferro, A. R., & Ahmadi, G. (2018). Analyzing wind cleaning process on the accumulated dust on solar photovoltaic (PV) modules on flat surfaces. Solar Energy, 159, 1031-1036.

9. Mani, M., & Pillai, R. (2010). Impact of dust on solar photovoltaic (PV) performance: Research status, challenges and recommendations. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14(9), 3124-3131.

10. Phap, V. M., Binh, D. V., & Nam, N. H. (2020). On the design and experiment of renewable energy center in Vietnam. Energy Systems Research, 3(3), 12-17.

11. Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill.

12. Syafiq, A., Pandey, A. K., Adzman, N. N., & Abd, N. (2018). Advances in approaches and methods for self-cleaning of solar photovoltaic panels. Solar Energy, 162, 597-619.

13. Tập đoàn Điện lực Việt Nam - EVN (2025). Tình hình hoạt động 6 tháng đầu năm 2025, mục tiêu nhiệm vụ công tác tháng 7 năm 2025. https://www.evn.com.vn/d/vi-VN/news/Tinh-hinh-hoat-dong-6-thang-dau-nam-2025-muc-tieu-nhiem-vu-cong-tac-thang-7-nam-2025-60-142-503554

14. Thủ tướng Chính phủ (2025). Quyết định số 768/QĐ-TTg ngày 15/4/2025 phê duyệt Điều chỉnh Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia thời kỳ 2021-2030, tầm nhìn đến năm 2050.

15. World Bank (2018). Vietnam: Achieving 12 GW of Solar PV Deployment by 2030. Washington, DC: World Bank.