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基于Q-learning算法的无线电能传输系统兼容性与性能提升研究
Compatibility and Performance Improvement of the WPT Systems Based on Q-Learning Algorithm
| 作者 | Xu Liu · Jie Chao · Cancan Rong · Zhijuan Liao · Chenyang Xia |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年8月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 充电桩 强化学习 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 无线电能传输 WPT Q-learning 补偿拓扑 系统效率 负载功率 自适应控制 |
语言:
中文摘要
针对无线电能传输（WPT）系统中不同补偿拓扑导致负载功率不一致，以及互感和负载电阻变化导致系统效率难以恒定的问题，本文提出了一种基于Q-learning算法的优化控制策略，旨在提升系统在参数波动下的动态性能与兼容性。
English Abstract
Different kinds of compensation topologies are widely used in wireless power transfer (WPT) systems, resulting in loads with different compensation topologies hardly obtaining the same power from the same power transmitter. In addition, the load power and system efficiency are hard to hold constant when the mutual inductance or load resistance varies, and these two variation parameters are both ha...
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SunView 深度解读
该研究涉及的无线电能传输（WPT）技术是电动汽车充电领域的前沿方向。阳光电源在电动汽车充电桩业务中，目前以有线快充为主，但随着无线充电技术的成熟，该算法可用于优化充电桩与不同车型间的能量传输效率与兼容性。建议研发团队关注Q-learning在动态负载匹配中的应用，以提升未来无线充电产品在复杂工况下的自适应能力，增强产品竞争力。