电动汽车无线充电
发布时间：2020-2-26 10:45
发布者：eechina
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今天，电动汽车（EV）正逐渐成为一种普遍的出行方式，有关各种充电方式孰优孰劣的讨论也日趋热烈。无线充电作为新兴的电动汽车充电方式，近年来在业内广受关注，其支持者将之视为一种更简单、更方便的方式，因为它能让人们摆脱充电电缆的束缚。此外，他们还设想通过在路面嵌入充电板来对静止或运动中的车辆充电。目前已有多家企业在积极测试此类系统，甚至已经有企业可以提供给电动汽车加装无线充电功能的套件。但话说回来，无线充电在电动汽车上的可行性究竟几何？ 电动汽车无线充电概述 汽车无线充电背后的原理与手机和电动牙刷等低功率设备的无线充电是一致的，就是在充电位置中内嵌一个初级线圈，通电时产生磁场，在连接到被充电设备电池的次级线圈中感应出电流。当初级线圈和次级线圈彼此处于最佳距离时，无线充电效果最佳。 无线充电的类型 无线充电技术分为两种类型： 第一类是磁感应充电。该项技术使用初级线圈产生的磁场在次级线圈中感应出电流。这两个松散耦合的线圈必须精确对准才能实现可接受的充电效率。 另一类是谐振电感耦合充电，现有研究已证明其传输功率的效率更高。在该项技术中，初级和次级线圈均采用以相同频率谐振的振荡电路，使两者的阻抗精确匹配，从而将两线圈间的磁场限制在更狭窄的范围内，即使两线圈并未完全对准也不受影响。该技术也称为磁共振充电，不仅比磁感应充电更加高效，而且对于电动汽车充电所需的更高功率条件而言，也是更加合适的磁场管理方式。 在典型的电动汽车无线充电配置中，初级线圈装置接入交流电源并安装在地面，次级线圈装置安装在汽车内。汽车停放到位后，两线圈即可正确对齐。 正在开发电动汽车无线充电的企业 多家电动汽车制造商都在为他们的汽车开发无线充电原型和选装方案。日产（Nissan）正在为其“聆风”（Leaf）电动车开发无线充电选装方案，该方案通过自动停车功能使车辆和充电板精确对齐。BMW、梅赛德斯（Mercedes）和特斯拉（Tesla）也提供无线充电选装方案。 WiTricity是磁共振充电领域的领先企业，其无线充电方案功率范围为3.6kW到11kW，转换率能达到93%。该公司无线充电系统的初级线圈位于地面的充电板中，次级线圈安装在车辆的底部。部分车企正与WiTricity合作开发自己的无线充电选项。 高通（Qualcomm）开发了一种名为Halo的无线充电方案，所采用技术与其他企业的方案类似，同时他们还在研发能够为移动中的电动汽车充电的技术。高通将初级线圈嵌入到100米试车跑道的路面中，成功地为以112.654千米/小时速度行驶的电动汽车充电。 当今电动汽车无线充电面临的挑战 虽然无线充电潜力巨大，但现在还不是普遍运用它的好时机，下面这些问题正阻碍无线充电的普遍运用： 与等效的住宅电动汽车充电站相比，无线充电非常昂贵。 对于大规模无线充电产生的磁场，其影响和安全性尚不完全可知。 当前可行无线充电方案的充电速度都非常慢，而电动汽车电池容量较大，充电慢的缺点会更加凸显。 目前无线充电还缺乏统一标准，可能会限制无线充电设备的通用性——例如一个无线充电停车位可能只适用于某一特定类型的车辆。 奥迪（Audi）电动汽车充电和基础设施经理Christopher Michelbacher正是以这样的观点来看待当今广泛运用无线充电所面临的挑战。“这项技术还没有完全成熟，而且需要在成本和运营之间做出很多权衡，所以现阶段可能更适合用在电动运输车队上，而不是用在电动私家车上。有些运输车队运营商其实已经开始考虑这件事了。对于经常需要停在装卸码头上的车辆而言，并不会在对齐充电线圈上遇到太大的问题，因为车辆的位置就是由装卸码头来确定的，车辆后部接触到装卸码头，这本身就是一种对齐机制。此外，有些运输车队的行车路线是事先计划好的，所以能够事先得出两次充电之间需要使用的电量，以及充电需要花费的时间。您也不必担心不同车辆上的专有系统会导致问题，因为拉到装卸码头上的总是同样的卡车。这种做法可能也适用于公交系统中的电动巴士，他们也在固定路线上运行，并且停靠车站或休息时间都是已知的，这些运营间隔都可以用来充电，以便完成全天的运营路线。” 电动汽车无线充电的明天 无线充电仍在不断发展，但广阔的前景值得我们付出，并且这一领域中已经出现了不少新技术，例如采用可以移动的初级线圈，以及采用新材料使次级线圈更轻、线电阻更低，这些技术可以使无线充电解决方案更高效，并使之能够在更高功率输出下工作。如果我们最终能做出真正具有成本效益的无线充电方案，电动汽车的充电方式甚至使用方法都将改写。 要点总结 无线传输功率的最有效方式是谐振电感耦合技术，其中初级和次级线圈都使用以相同频率谐振的振荡电路，使两者的阻抗精确匹配。 高通将初级线圈嵌入到100米试车跑道的路面中，成功地为以112.654千米/小时速度行驶的电动汽车充电。 现阶段最适合电动汽车无线充电的应用场景可能是电动运输车队，例如有些卡车经常需要停在装卸码头上，并且遵照预定路线行驶，因而耗电量可预测。 文章来源：贸泽电子 作者简介：David Talbott是Mighty Guides的IT和技术分析师，专注于各种新兴技术，包括深度学习、云计算和边缘计算以及海量连接（ubiquitous connectivity），同时还关注如何将这些技术融合，以创建强大的自学习系统。 |
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