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无线电能传输系统的数据驱动输出预测与效率优化控制
Data-Driven Output Prediction and Efficiency Optimization Control for Wireless Power Transfer Systems
| 作者 | Fei Xu · Xiquan Deng · Zhixin Chen · Xian Zhang · Chi K. Tse |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年10月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 充电桩 机器学习 深度学习 双向DC-DC |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 无线电能传输 效率优化 数据驱动控制 输出预测 多层感知机 电力电子 控制精度 |
语言:
中文摘要
针对无线电能传输（WPT）系统模型复杂及控制精度低的问题，本文提出了一种基于数据驱动的效率优化控制方法。该方法利用多层感知器等机器学习技术，实现了对WPT系统输出的精准预测及效率的实时优化，有效提升了系统的控制性能。
English Abstract
Existing research on efficiency optimization for wireless power transfer (WPT) systems is limited by complicated models and low control accuracy. In this article, a data-driven efficiency optimization control method is proposed for phase-shift controlled WPT systems. This method integrates an experimental data-driven output prediction and efficiency optimization approach, driven by a multilayer pe...
S
SunView 深度解读
该技术主要针对无线电能传输（WPT）领域，与阳光电源现有的电动汽车充电桩业务具有一定的技术关联性。虽然目前阳光电源充电桩以有线快充为主，但随着大功率无线充电技术的演进，该数据驱动的效率优化算法可作为未来无线充电产品研发的技术储备。此外，该方法中涉及的机器学习与数据驱动控制策略，也可迁移应用于阳光电源iSolarCloud平台的运维优化，或在储能变流器（PCS）的复杂工况控制中探索更优的效率提升路径，以进一步提升系统整体运行效率。