提高谐振式无线充电效率的多参数优先级算法

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。