优化非接触电能传输系统：改进遗传算法的应用

"非接触电能传输系统参数优化的改进遗传解法 (2012年)" 非接触电能传输（Contactless Power Transfer, CPT）技术是一种新兴的无线能量传递方式，广泛应用于电动汽车充电、无线传感器网络和医疗设备等领域。在CPT系统的设计中，参数优化是一个关键问题，因为它直接影响到系统的效率、稳定性以及传输距离。本文针对这一问题，提出了一种混合改进遗传算法（Hybrid Refined Genetic Algorithm, HRGA），旨在更有效地寻找CPT系统的全局最优参数。 首先，研究者建立了一个非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）模型来描述CPT系统。这个模型考虑了系统的物理特性，包括谐振频率、传输效率、功率损失等因素。特别地，他们对频率稳定性约束条件进行了修正，以确保系统在各种工作条件下都能保持稳定运行。 接着，为了提高遗传算法的性能，作者引入了虫口模型来生成混沌初始种群。虫口模型是一种混沌动力学系统，能够产生高度分散的初始个体，有助于避免算法陷入局部最优。此外，他们采用了“两次归一化”策略，将目标函数和约束函数进行两次不同的规范化处理，以增强算法对不同尺度问题的适应性。 在遗传算法的选择过程中，研究者用可行性规则替代了传统的罚函数法。可行性规则直接剔除不符合约束条件的个体，而无需设置额外的惩罚因子，简化了算法结构，减少了依赖于经验参数的情况。 最后，为提升算法的全局搜索能力，他们设计了一种混合变异算子，结合均匀变异和高斯变异。这种混合策略兼顾全局探索与局部精细搜索，有助于算法跳出局部最优并快速收敛至全局最优解。 通过仿真和实验验证，改进后的遗传算法表现出了良好的性能。它能有效地避免局部最优，迅速找到满足设计要求的系统参数。优化后的CPT系统对于负载在允许范围内的动态变化具有较强的鲁棒性。例如，当负载增加两倍时，输出电压和原边电流的大小和频率基本保持不变，这体现了系统的稳定性和适应性。 这项研究提出了一种针对非接触电能传输系统参数优化的有效方法，通过改进遗传算法提升了系统设计的精度和稳定性。这一成果对CPT系统的工程应用具有重要的理论指导价值，也为未来无线能量传输技术的发展提供了新的思路。