[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20c%C3%B4ng%20su%E1%BA%A5t{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_điều khiển công suất":48},{"code":4,"data":5,"meta":12},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":47},[],[],[9,24,34],{"publicationId":10,"title":11,"originalTitle":12,"authorNames":13,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":12,"url":21,"doi":22,"summary":23},"666f5033-c75e-400b-94fa-7b1f84e91394","Phát triển thuật toán điều khiển công suất  cho mạng cảm biến không dây công nghiệp đa kết nối động",null,[14,15],"Do Thanh Quan","Tiến Anh Bùi",2,"Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự",true,"2024-12-25",2024,"https:\u002F\u002Fjmst.mod.gov.vn\u002Findex.php\u002Fjmst\u002Farticle\u002Fview\u002F1376","10.54939\u002F1859-1043.j.mst.100.2024.12-21","\u003Cp>Thuật toán tối ưu hóa phân tán được thiết kế để thực thi chức năng \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">điều khiển công suất\u003C\u002Fb> phát tín hiệu cho các nút mạng cảm biến không dây công nghiệp đa kết nối động. Thử nghiệm trong môi trường nhà xưởng có độ nhiễu điện từ cao ghi nhận mức tiết kiệm năng lượng pin đạt 28% trong khi vẫn đảm bảo tỷ lệ chuyển giao gói tin thành công trên 99,4%. Đóng góp nổi bật là kéo dài tuổi thọ vận hành của mạng cảm biến IoT công nghiệp.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":25,"title":26,"originalTitle":12,"authorNames":27,"authorCount":29,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":30,"publishYear":31,"totalCitation":12,"url":32,"doi":12,"summary":33},"7e12f634-26c6-4787-ae59-60113364abd1","CẢI THIỆN ỔN ĐỊNH ĐIỆN ÁP CỦA BỘ CHUYỂN ĐỔI NĂNG MẶT TRỜI BẰNG KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ SỐ CÔNG SUẤT",[28],"Quan Duong Minh",1,"2021-08-26",2021,"https:\u002F\u002Fen.jmst.info\u002Findex.php\u002Fjmst\u002Farticle\u002Fview\u002F1","\u003Cp>Giải pháp nâng cao độ ổn định điện áp cho bộ chuyển đổi năng lượng mặt trời nối lưới ứng dụng kỹ thuật \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">điều khiển công suất\u003C\u002Fb> phản kháng và hệ số công suất thích nghi. Kết quả mô phỏng trên nền tảng MATLAB ghi nhận độ dao động điện áp nút giảm từ 8,5% xuống dưới 1,8% khi bức xạ mặt trời thay đổi đột ngột. Kỹ thuật này giúp các trạm quang điện đáp ứng nghiêm ngặt các quy chuẩn kỹ thuật đấu nối lưới điện quốc gia.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":35,"title":36,"originalTitle":12,"authorNames":37,"authorCount":41,"journalName":42,"vietnamJournal":18,"publishDate":43,"publishYear":44,"totalCitation":12,"url":45,"doi":12,"summary":46},"a0b75708-67e3-49c2-bd11-d9bef0d5577e","Ứng dụng thuật toán mờ thích nghi trong điều khiển máy phát điện gió nhằm giảm dao động công suất",[38,39,40],"Doan Thanh An Le ","Thi Mi Sa Nguyen ","Dinh Nhon Truong ",3,"Journal of Technical Education Science","2018-09-28",2018,"https:\u002F\u002Fjte.edu.vn\u002Findex.php\u002Fjte\u002Farticle\u002Fview\u002F293","\u003Cp>Ứng dụng thuật toán mờ thích nghi điều khiển bộ biến đổi công suất phía lưới GSC của máy phát điện gió nguồn kép DFIG nhằm triệt tiêu dao động \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">điều khiển công suất\u003C\u002Fb> tác dụng và phản kháng khi xảy ra sự cố ngắn mạch. Kết quả mô phỏng trên hệ thống điện 3 máy phát cho thấy thời gian ổn định dao động cơ điện giảm 40% so với bộ điều khiển PI kinh điển. Công trình nâng cao khả năng vận hành xuyên sự cố của trang trại điện gió.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":49,"meta":12},{"id":50,"title":51,"description":52,"content":53,"term":50,"englishTitle":12,"synonyms":12,"definition":12,"discipline":12,"references":12,"faqs":12,"createUser":54,"publishUser":58,"keywords":59,"keywordCount":70,"enrichTopicLink":18,"status":71,"createTime":72,"updateTime":73,"publishTime":74,"linkEnrichedTime":75,"publicationScanTime":76,"contentErrorMessage":12,"viewCount":77,"relateTopics":78},"điều khiển công suất","Điều khiển công suất là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","Điều khiển công suất là quá trình điều chỉnh và duy trì công suất đầu ra của nguồn điện đến giá trị yêu cầu nhằm đảm bảo ổn định điện áp và tần số lưới và tối ưu hiệu suất hoạt động. Hệ thống điều khiển công suất sử dụng PID và P–Q để điều tiết công suất thật và phản kháng, ổn định điện áp, giảm tổn thất và tối ưu hệ số công suất. ","\u003Ch2>Khái niệm điều khiển công suất\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Điều khiển công suất (power control) là quá trình điều chỉnh lượng công suất đầu ra của nguồn điện hoặc thiết bị cơ điện để đáp ứng yêu cầu vận hành ổn định, tối ưu về hiệu suất và độ tin cậy. Trong hệ thống điện, điều khiển công suất giúp duy trì điện áp và tần số trong giới hạn cho phép, tránh dao động quá mức hoặc mất cân bằng công suất giữa sản lượng và phụ tải (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fdocument\u002F8108246\">IEEE Smart Grid\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ở cấp độ thiết bị, biến tần (inverter) và bộ điều khiển động cơ (motor drive) sử dụng các thuật toán điều khiển công suất để tối ưu hóa mô-men xoắn, giảm {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ti%C3%AAu%20hao%20n%C4%83ng%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%22%7D}} và kiểm soát {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nhi%E1%BB%87t%20%C4%91%E1%BB%99%20ho%E1%BA%A1t%20%C4%91%E1%BB%99ng%22%7D}}. Ứng dụng phổ biến bao gồm hệ thống HVAC, bơm công nghiệp và phương tiện điện.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Mục tiêu của điều khiển công suất bao gồm:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Ổn định điện áp và tần số trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22l%C6%B0%E1%BB%9Bi%20%C4%91i%E1%BB%87n%20ph%C3%A2n%20ph%E1%BB%91i%22%7D}}.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Giảm {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%95n%20th%E1%BA%A5t%20%C4%91i%E1%BB%87n%20n%C4%83ng%22%7D}} và tối ưu hệ số công suất.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Bảo vệ thiết bị khỏi quá tải và dao động bất ổn.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Phân loại điều khiển công suất\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Điều khiển công suất được chia thành hai thành phần chính: điều khiển công suất chủ động (P-control) và điều khiển công suất phản kháng (Q-control). Điều khiển P tập trung vào điều chỉnh công suất thật (real power) nhằm ổn định tần số lưới và đáp ứng nhanh biến động phụ tải, trong khi điều khiển Q điều chỉnh công suất phản kháng để duy trì điện áp ổn định tại điểm nối (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nrel.gov\u002Fdocs\u002Ffy14osti\u002F60903.pdf\">NREL Report\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phương pháp điều khiển kết hợp P–Q (dual control) cho phép tối ưu hóa đồng thời cả công suất thật và phản kháng, giúp giảm tổn thất truyền tải và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%E1%BA%A3i%20thi%E1%BB%87n%20ch%E1%BA%A5t%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%22%7D}} điện áp. Trong lưới điện thông minh, thuật toán PQ management tích hợp với SCADA\u002FDMS để phân bổ công suất theo mục tiêu kinh tế và kỹ thuật.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>P-control:\u003C\u002Fstrong> điều chỉnh công suất thật, ảnh hưởng đến tần số.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Q-control:\u003C\u002Fstrong> điều chỉnh công suất phản kháng, ảnh hưởng đến điện áp.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>PQ-control:\u003C\u002Fstrong> điều khiển đồng thời P và Q để cân bằng hệ thống.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Các thành phần chính trong hệ thống điều khiển công suất\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hệ thống điều khiển công suất điển hình bao gồm các thành phần sau:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Thành phần\u003C\u002Fth>\u003Cth>Chức năng chính\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ví dụ công nghệ\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Cảm biến và thiết bị đo\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đo dòng, điện áp, công suất, góc pha\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Anemometer, PMU, smart meter\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Bộ chuyển đổi và xử lý tín hiệu\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Lọc, số hóa và truyền dữ liệu đo đạc\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>PLC, RTU, ADC\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Bộ điều khiển trung tâm\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Chạy thuật toán điều khiển, ra lệnh thiết bị công suất\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>DCS, SCADA, Energy Management System\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Thiết bị chấp hành\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Biến đổi công suất theo lệnh: điều khiển tải, inverter\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>IGBT inverter, thyristor, AVR\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>Giao thức truyền thông như IEC 61850, Modbus và DNP3 đảm bảo kết nối tin cậy giữa cảm biến, bộ điều khiển và thiết bị chấp hành trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%E1%BA%A1ng%20l%C6%B0%E1%BB%9Bi%20ph%C3%A2n%20ph%E1%BB%91i%22%7D}} và trạm biến áp (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwebstore.iec.ch\u002Fpublication\u002F6025\">IEC 61850\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Các phương pháp điều khiển\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Phương pháp điều khiển công suất truyền thống bao gồm PID (Proportional–Integral–Derivative) với công thức:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u(t) = K_p e(t) + K_i \\int_0^t e(\\tau)\\,d\\tau + K_d \\frac{de(t)}{dt}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó e(t) là sai lệch giữa công suất đo được và giá trị đặt, các hệ số Kp, Ki, Kd được hiệu chỉnh để đảm bảo độ ổn định và đáp ứng nhanh.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phương pháp hiện đại bao gồm:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Model Predictive Control (MPC):\u003C\u002Fstrong> sử dụng mô hình toán học dự báo động thái hệ thống và tối ưu hóa lệnh điều khiển theo khoảng thời gian dự báo.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Linear Quadratic Regulator (LQR):\u003C\u002Fstrong> phương pháp {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}}, cân bằng giữa sai số và công suất điều khiển.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Adaptive Control:\u003C\u002Fstrong> tự động điều chỉnh tham số điều khiển theo biến đổi tải và môi trường vận hành.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Các thuật toán học máy (machine learning) và điều khiển phân tán (distributed control) đang được nghiên cứu để xử lý lưới điện phức tạp, phân tán nguồn và tích hợp {{topic|%7B%22topic%22%3A%22n%C4%83ng%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%20t%C3%A1i%20t%E1%BA%A1o%22%7D}} với biến động cao.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Mô hình toán học của hệ thống công suất\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mô hình toán học là cơ sở cho thiết kế và phân tích điều khiển công suất. Động cơ điện, biến tần và máy phát điện đều có thể được biểu diễn qua hàm truyền.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ với bộ điều khiển công suất của động cơ một chiều:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">G(s)=\\frac{P_{\\text{out}}(s)}{U_{\\text{in}}(s)}=\\frac{K}{\\tau s+1}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó K là tỷ số khuếch đại, τ là hằng số thời gian. Với máy phát xoay chiều, phương trình swing mô tả cân bằng mô men:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">M\\frac{d^2\\delta}{dt^2}+D\\frac{d\\delta}{dt}=P_m-P_e\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó M là mô men quán tính, D là hệ số giảm chấn cơ bản, P_m và P_e lần lượt là công suất cơ học cấp vào và công suất điện chuyển đổi.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phân tích ổn định tĩnh dựa trên bài toán luồng công suất (power flow) giải hệ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20phi%20tuy%E1%BA%BFn%22%7D}}:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P_i = \\sum_{j=1}^N |V_i||V_j|(G_{ij}\\cos\\theta_{ij}+B_{ij}\\sin\\theta_{ij})\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phân tích ổn định động (small-signal stability) đòi hỏi tuyến tính hóa quanh điểm hoạt động và đánh giá trị trị riêng của ma trận hệ thống.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Thu thập và xử lý tín hiệu đo lường\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Cảm biến đo điện áp, dòng điện và góc pha cung cấp dữ liệu đầu vào cho bộ điều khiển. Phasor Measurement Units (PMU) đo đồng bộ pha với tần số lấy mẫu cao (30–60 mẫu\u002Fgiây), hỗ trợ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22gi%C3%A1m%20s%C3%A1t%20v%C3%A0%20%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%22%7D}} real-time (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nist.gov\u002Fpublications\u002Fphasor-measurement-units-pmus\">NIST PMU\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Lọc tín hiệu là bước quan trọng để loại bỏ nhiễu: bộ lọc Kalman và bộ lọc thông thấp (low-pass filter) dùng để ước lượng giá trị thực của điện áp và công suất.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Bộ lọc Kalman:\u003C\u002Fstrong> ước lượng trạng thái hệ thống dưới nhiễu và sai số đo.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Bộ lọc thông thấp:\u003C\u002Fstrong> loại bỏ dao động tần số cao không mong muốn.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Dữ liệu sau lọc được đồng bộ thời gian qua GPS, đưa vào bộ tính toán state estimation để xác định trạng thái hệ thống (voltage magnitude, phase angle) và dự báo phụ tải.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng trong lưới điện và hệ thống năng lượng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong lưới truyền tải và phân phối, điều khiển công suất giữ vai trò điều chỉnh tap changer của máy biến áp, ổn định điện áp tại các nút quan trọng. Hệ thống SCADA\u002FDMS dùng thông tin này để tự động điều chỉnh và phân bổ công suất hiệu quả.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Tích hợp năng lượng tái tạo đòi hỏi điều khiển công suất linh hoạt. Bộ điều khiển inverter của pin mặt trời và turbine gió phải điều chỉnh P–Q để đáp ứng dao động nguồn và điều kiện lưới (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nrel.gov\u002Fdocs\u002Ffy14osti\u002F60903.pdf\">NREL Report\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong microgrid và chế độ đảo (islanding), thuật toán điều khiển phân tán cho phép mỗi nguồn nhỏ tự quản lý công suất, duy trì cân bằng nội bộ và kết nối lại an toàn với lưới chính.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Thách thức và xu hướng nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Độ trễ truyền thông (communication latency) và an ninh mạng (cybersecurity) là hai thách thức lớn khi điều khiển phân tán. Các giao thức mới như IEC 61850-90-5 và TLS\u002FDTLS được áp dụng để giảm trễ và bảo vệ dữ liệu (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwebstore.iec.ch\u002Fpublication\u002F6025\">IEC 61850\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Blockchain trong giao dịch công suất và cân bằng thị trường điện đang được nghiên cứu để tạo hồ sơ giao dịch minh bạch, phi tập trung và không thể giả mạo (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.iea.org\u002Freports\u002Fblockchain-in-power-and-energy-systems\">IEA Report\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trí tuệ nhân tạo và học máy hỗ trợ dự báo phụ tải và điều khiển tiên đoán (predictive control). Các mô hình deep learning dùng dữ liệu lịch sử để tối ưu chiến lược P–Q theo thời gian thực, giảm tổn thất và chi phí vận hành.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Chỉ tiêu đánh giá hiệu suất điều khiển công suất\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hiệu suất điều khiển được đánh giá qua các tiêu chí chính:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Thời gian đáp ứng (settling time):\u003C\u002Fstrong> thời gian hệ thống ổn định sau biến cố.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Độ vượt quá (overshoot):\u003C\u002Fstrong> mức công suất vượt giá trị đặt tối đa.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Biến động (oscillation):\u003C\u002Fstrong> biên độ dao động công suất trong quá trình điều chỉnh.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Độ tin cậy (reliability):\u003C\u002Fstrong> tỉ lệ thời gian hệ thống hoạt động bình thường không có sự cố.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Chỉ số efficiency (hiệu quả năng lượng) và power factor (hệ số công suất) cũng là thước đo quan trọng cho hệ thống công suất, đặc biệt khi tích hợp động cơ và biến tần.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\u003Cul>\u003Cli>IEEE Power & Energy Society. \u003Ci>Guide for Smart Grid Interoperability of Energy Technology and Information Technology Operation With the Electric Power System\u003C\u002Fi>. IEEE Std 2030-2011.\u003C\u002Fli>\u003Cli>International Electrotechnical Commission. \u003Ci>IEC 61850: Communication Networks and Systems for Power Utility Automation\u003C\u002Fi>. IEC.\u003C\u002Fli>\u003Cli>National Renewable Energy Laboratory (2014). \u003Ci>Advanced Control of Power Electronics for Grid Integration\u003C\u002Fi>. NREL\u002FTP-5D00-60903.\u003C\u002Fli>\u003Cli>National Institute of Standards and Technology. \u003Ci>Guidelines for Phasor Measurement Units\u003C\u002Fi>. NIST.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Bose, A. (2011). \u003Ci>Smart Grids: Infrastructure, Technology, and Solutions\u003C\u002Fi>. CRC Press.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Kim, J., & Park, J. (2020). \u003Ci>Model Predictive Control of Power Converters in Smart Grids\u003C\u002Fi>. IEEE Transactions on Industrial Electronics.\u003C\u002Fli>\u003Cli>International Energy Agency (2019). \u003Ci>Blockchain in Power and Energy Systems\u003C\u002Fi>. IEA Report.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"id":55,"researcherId":12,"name":56,"imageUrl":57},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":55,"researcherId":12,"name":56,"imageUrl":57},[60,61,62,63,64,65,66,67,68,69],"tiêu hao năng lượng","nhiệt độ hoạt động","lưới điện phân phối","tổn thất điện năng","cải thiện chất lượng","mạng lưới phân phối","điều khiển tối ưu","năng lượng tái tạo","phương trình phi tuyến","giám sát và điều khiển",10,"PUBLISHED","2025-07-01T06:39:33.787+00:00","2026-09-03T01:08:29.605+00:00","2025-07-02T03:06:12.738+00:00","2026-09-03T01:08:29.321+00:00","2026-09-02T14:16:19.881+00:00",576,[79,82,85,88,91,94,97,100,103,106],{"id":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"năng lực mô hình hóa toán học","Năng lực mô hình hóa toán học là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"điều khiển trượt","Điều khiển trượt là gì? Các nghiên cứu khoa học về Điều khiển trượt",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"lqr tự chỉnh","LQR tự chỉnh là gì? Các công bố khoa học về LQR tự chỉnh",{"id":89,"title":90,"term":89,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"trào lưu công suất","Trào lưu công suất là gì? Các công bố khoa học về Trào lưu công suất",{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"hệ thống phi tuyến","Hệ thống phi tuyến là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"dịch vụ cộng đồng","Dịch vụ cộng đồng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":98,"title":99,"term":98,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"chất lượng giấc ngủ","Chất lượng giấc ngủ là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":101,"title":102,"term":101,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"giao thông xanh","Giao thông xanh là gì? Các nghiên cứu về Giao thông xanh",{"id":104,"title":105,"term":104,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"nông hộ","Nông hộ là gì? Các nghiên cứu, bài báo khoa học về Nông hộ",{"id":107,"title":108,"term":107,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"công cụ đánh giá","Công cụ đánh giá là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan"]