电动汽车动态无线充电线圈参数优化及偏移特性研究论文

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　　摘   要：本文通过 BP 人工神经网络 - 遗传算法对线圈参数进行优化设计,搭建 SS 谐振补偿互感耦合模型对偏移特性进行 研究分析,寻求最适合电动汽车充电的水平和垂直偏移范围,在 MATLAB/Simulink 平台中搭建系统电路图仿真模型,并进 行分析,得到最适合电动汽车充电的负载范围,在此范围之内,电动汽车能够达到稳定、高效率的传输电能。

　　关键词：动态无线充电；线圈参数；偏移特性；仿真
　　【Abstract】：In this paper, BP artificial neural network and genetic algorithm were used to optimize the coil parameters, and SS resonance compensation mutual inductance coupling model was built to study and analyze the offset characteristics, so as to find the most suitable horizontal and vertical offset range for ev charging. The system circuit diagram simulation model was built on the MATLAB/Simulink platform . After analysis, the most suitable load range for ev charging is obtained. Within this range, EV can achieve stable and efficient transmission of electric energy.

　　【Key words】：dynamic wireless charging;coil parameter;offset characteristic;simulation

　　这几年,随着“双碳”战略目标的提出,我国在环   境保护方面积极采取各种强化政策和措施,在“双碳” 背景下的电动汽车也再度成为研究人员重点研究内容。  因其自身的能源消耗低、无环境污染等优点获得了广泛   的关注与发展。电动汽车在进行动态无线充电时,两个   线圈的相对位置一直处于变化过程中,功率变动问题和   效率问题是其面临的两大挑战,影响系统效率和功率变   动的因素包括线圈结构、线圈参数和负载。

　　1 电动汽车动态无线充电

　　电动汽车动态无线充电是指在汽车运行过程中所进 行的充电方式,其原理为使用敷设于地面以下的供电导 轨,以高频 85kHz 的交变电磁场的形式把能量传递给 行驶于地面上特定范围内的汽车上的接收端的能量接受装置,从而为汽车电池充电。因具有对电动汽车电池续 航里程和电池寿命的增加和延长,提升用户体验度等的 优点 [1] ,将成为电动汽车今后发展和研究的重点方向。

　　2 线圈参数优化

　　为有效提高功率传输特性并对偏移具有更好的容忍 度,以圆形扁平螺旋线圈为基准,确定其原边、副边线 圈的结构材料,并优化线圈和铁氧体结构,以得到最理 想的线圈互感。影响线圈互感值的因素有线圈材料、线 圈内径和外径大小、线圈匝数、铁氧体形状和材料以及 铁氧体厚度等 [2]。在交流电中,线圈存在趋肤效应,选 用利兹线可以降低趋肤效应所产生的损耗。基于圆形线 圈,采用“T”形铁氧体模块。当铁氧体厚度增加时, 线圈互感值增大 [2]。

　　在电动汽车动态无线充电系统中,为进一步的提高 线圈的抗偏移特性,线圈的外径一般设置的较大,但是 线圈外径又受到汽车空间等原因的影响,故又不能设置 的太大。当线圈外径一定时,必须确定合适的线圈内径 和匝数,以达到最优的互感值。当线圈匝数增大时,互 感值也增加。当线圈内径增大时,接收端线圈的面积增 加,线圈互感值增加。

　　利用 BP 人工神经网络 - 遗传算法对线圈参数进行 优化设计,可得到最优解。其流程图如图 1 所示。将 线圈的内径、匝数以及铁氧体的内径、厚度作为优化变 量,利用人工神经网络的非线性拟合,预测线圈结构参 数所对应的互感值。经过迭代算法,得到最佳适应度值 个体,线圈参数最优解。


　　3 线圈偏移对自感、互感的影响

　　在电动汽车动态无线充电中,因为接收与发射线圈 间的相对位移在不断变化,造成两者之间产生纵向与横 向的偏移,当发生偏移时,线圈自感与互感会随之改 变,从而影响无线充电系统的输出功率与传输效率。所 以,功率变化问题和效率问题是动态无线充电面临的两 大挑战。

　　SS 补偿电路图及搭建的互感耦合模型如图 2 所示 [3]。 通过仿真得到接收端偏移对自感和互感的影响如图 3 所示。从图 3 中可以看到仿真值略高于测量值,这是因为 在仿真中忽略了尼龙线的厚度以及铁氧体的磁损耗。

　　由图 3 可知,当两个线圈发生水平偏移时,线圈自 感变化很小,最大仅变化了 3.29mH。所以水平偏移对 线圈自感影响较小。但是随着接收端线圈水平偏移量继 续增大,线圈互感持续降低。当垂直距离增大时,线圈 自感逐渐减小。但与水平偏移相比,线圈自感对垂直方 向上的偏移更为灵敏。当垂直距离增大时,线圈互感降 低,且变化程度较大。


　　如图 4 所示为水平、垂直偏移对输入、输出功率和效 率的影响,  由图 4 可知,  当水平偏移小于 100mm,  垂直 距离小于 150mm 时,效率均保持在 90% 以上； 当水平 偏移量大于 100mm,垂直距离大于 150mm 时,  随着 偏移量增加,效率急剧降低。


　　4 仿真分析

　　根据电动汽车无线充电系统电路图在 MATLAB/ Simulink 平台中搭建的仿真模型如图 5 所示 [4] ,  图 5 中 AC 为交流电；R1 和 R2 为发射和接收线圈等效串联 电阻；C1 和 C2 为发射和接收侧谐振电容；C3 为滤波 电容；RL 为负载电阻；L1 和 L2 发射和接收侧线圈等 效电感；U1 和 U2 为测量发射和接收侧电压表,  I1 和 I2 为测量发射和接收侧电流表,  Scope 和 Scope1 为示 波器。将系统参数导入仿真模型中,通过调节负载值进 行仿真,得到电压与电流的波形。

　　设置系统仿真参数如表 1 所示：


　　将仿真参数导入其仿真模型图 5 中,  可以得到负载 变化时的电压、电流波形如图 6、图 7 所示。


　　通过仿真可以得出,当负载变化时将影响系统的传输功率和效率,通过对输入和输出的电压波形和电流波 形进行分析,当输入电压为 380V 且负载 RL=10Ω 时, 其输出电压大概在 300V,   电流为 30A,  此时效率为 78%；  当输入电压为 380V 且负载 RL=30Ω 时,  其输 出电压大概在 370V,电流为 13A,此时效率能稳定在 90% 以上。所以要得到稳定、高效的传输功率和效率, 负载电阻的最优值为 RL=30Ω。


　　5 结语

　　本文通过 BP 人工神经网络—遗传算法对线圈参数进 行优化,选择最优化的线圈参数,在 MATLAB/Simulink 平台中搭建系统仿真模型,将参数导入仿真模型并进行 分析,最终得到最适合电动汽车充电的水平和垂直偏移 范围以及负载值为：水平偏移小于 100mm,垂直偏移 小于 150mm,负载值取 30Ω,当在这个范围以内时, 电动汽车可以获得较高的电能且能量传输稳定,为今后 实现智能化的充放电提供理论基础。

　　参考文献

　　[1] 赵争鸣,刘方,陈凯楠. 电动汽车无线充电技术研究综述[J]. 电 工技术学报,2016,31(20):30-40.

　　[2] 时辉,李维汉,尹安东,等.无线充电系统线圈参数优化与偏移 特性研究[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2021,44(9):1179- 1186.

　　[3] 殷雪君.磁耦合谐振式动态无线电能传输系统研究[D].兰州: 兰州理工大学,2021.

　　[4] 王赢聪. 电动汽车新型无线充电策略的动态建模与效率优化 [J].浙江电力,2021,40(1):87-94.

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