提高谐振式无线充电效率的多参数优先级算法

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在当前无线充电技术日益发展的背景下,基于优先级的谐振式无线充电研究成为了关注的焦点。传统的无线充电场景中,由于电子设备的多样化,包括不同的设备类型、功率需求、充电时间和位置等因素,导致在多设备同时充电时,无线充电效率会受到影响。为了优化这种状况,研究者提出了一种多参数的无线充电优先级算法,该算法主要考虑以下关键参数: 1. **电池容量**:反映了设备的初始电量,是决定充电速度的重要因素。容量大的设备可能需要更长时间来充满电,因此在优先级排序时会予以考虑。 2. **实时残余电量**:表示设备当前的可用能量,低电量设备优先级更高,以便快速补充电能。 3. **实时充电距离**:距离影响无线传输效率,近处的设备通常充电效率较高,因此靠近发射端的设备可能会被赋予更高的优先级。 4. **负载**:即设备的功率需求,根据每个设备的实际工作负载来调整充电策略,确保重要设备在需要时能得到足够的电能。 5. **用户主观系数**:这反映了用户对于时间或功率优先的不同需求。例如,某些用户可能更注重快速充电,而另一些用户可能愿意牺牲一部分速度以节省能源。 通过综合考虑这些参数,该算法能够动态地调整每个设备的充电顺序,从而在满足所有设备需求的同时,最大程度地提高整体的无线充电效率。相比于没有优先级的无线充电方案,实验结果显示,这种方法可以显著提升约20%的充电效率,这对于提高用户体验和电池寿命具有重要意义。 在实施上,算法通过发射端和接收端之间的实时通信来调整优先级,确保优先级的计算和更新与环境变化保持同步。在实际操作中,如图1所示,接收端设备通过蓝牙向发射端发送信息,采集器收集这些数据,并由优先级计算单元进行处理,从而实现智能的优先级管理。 这项研究针对多设备无线充电的复杂性,通过优先级算法有效地平衡了效率和公平性,为构建高效、灵活的无线充电系统提供了创新思路和技术支持。随着无线充电技术的进一步发展,这种优先级算法有望在更多实际应用场景中发挥重要作用。