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今天，電動汽車（EV）正逐漸成為一種普遍的出行方式，有關各種充電方式孰優孰劣的討論也日趨熱烈。無線充電作為新興的電動汽車充電方式，近年來在業內廣受關注，其支持者將之視為一種更簡單、更方便的方式，因為它能讓人們擺脫充電電纜的束縛。此外，他們還設想通過在路面嵌入充電板來對靜止或運動中的車輛充電。目前已有多家企業在積極測試此類系統，甚至已經有企業可以提供給電動汽車加裝無線充電功能的套件。但話說回來，無線充電在電動汽車上的可行性究竟幾何？ 電動汽車無線充電概述 汽車無線充電背后的原理與手機和電動牙刷等低功率設備的無線充電是一致的，就是在充電位置中內嵌一個初級線圈，通電時產生磁場，在連接到被充電設備電池的次級線圈中感應出電流。當初級線圈和次級線圈彼此處于最佳距離時，無線充電效果最佳。 無線充電的類型 無線充電技術分為兩種類型： 第一類是磁感應充電。該項技術使用初級線圈產生的磁場在次級線圈中感應出電流。這兩個松散耦合的線圈必須精確對準才能實現可接受的充電效率。 另一類是諧振電感耦合充電，現有研究已證明其傳輸功率的效率更高。在該項技術中，初級和次級線圈均采用以相同頻率諧振的振蕩電路，使兩者的阻抗精確匹配，從而將兩線圈間的磁場限制在更狹窄的范圍內，即使兩線圈并未完全對準也不受影響。該技術也稱為磁共振充電，不僅比磁感應充電更加高效，而且對于電動汽車充電所需的更高功率條件而言，也是更加合適的磁場管理方式。 在典型的電動汽車無線充電配置中，初級線圈裝置接入交流電源并安裝在地面，次級線圈裝置安裝在汽車內。汽車停放到位后，兩線圈即可正確對齊。 正在開發電動汽車無線充電的企業 多家電動汽車制造商都在為他們的汽車開發無線充電原型和選裝方案。日產（Nissan）正在為其“聆風”（Leaf）電動車開發無線充電選裝方案，該方案通過自動停車功能使車輛和充電板精確對齊。BMW、梅賽德斯（Mercedes）和特斯拉（Tesla）也提供無線充電選裝方案。 WiTricity是磁共振充電領域的領先企業，其無線充電方案功率范圍為3.6kW到11kW，轉換率能達到93%。該公司無線充電系統的初級線圈位于地面的充電板中，次級線圈安裝在車輛的底部。部分車企正與WiTricity合作開發自己的無線充電選項。 高通（Qualcomm）開發了一種名為Halo的無線充電方案，所采用技術與其他企業的方案類似，同時他們還在研發能夠為移動中的電動汽車充電的技術。高通將初級線圈嵌入到100米試車跑道的路面中，成功地為以112.654千米/小時速度行駛的電動汽車充電。 當今電動汽車無線充電面臨的挑戰 雖然無線充電潛力巨大，但現在還不是普遍運用它的好時機，下面這些問題正阻礙無線充電的普遍運用： 與等效的住宅電動汽車充電站相比，無線充電非常昂貴。 對于大規模無線充電產生的磁場，其影響和安全性尚不完全可知。 當前可行無線充電方案的充電速度都非常慢，而電動汽車電池容量較大，充電慢的缺點會更加凸顯。 目前無線充電還缺乏統一標準，可能會限制無線充電設備的通用性——例如一個無線充電停車位可能只適用于某一特定類型的車輛。 奧迪（Audi）電動汽車充電和基礎設施經理Christopher Michelbacher正是以這樣的觀點來看待當今廣泛運用無線充電所面臨的挑戰。“這項技術還沒有完全成熟，而且需要在成本和運營之間做出很多權衡，所以現階段可能更適合用在電動運輸車隊上，而不是用在電動私家車上。有些運輸車隊運營商其實已經開始考慮這件事了。對于經常需要停在裝卸碼頭上的車輛而言，并不會在對齊充電線圈上遇到太大的問題，因為車輛的位置就是由裝卸碼頭來確定的，車輛后部接觸到裝卸碼頭，這本身就是一種對齊機制。此外，有些運輸車隊的行車路線是事先計劃好的，所以能夠事先得出兩次充電之間需要使用的電量，以及充電需要花費的時間。您也不必擔心不同車輛上的專有系統會導致問題，因為拉到裝卸碼頭上的總是同樣的卡車。這種做法可能也適用于公交系統中的電動巴士，他們也在固定路線上運行，并且停靠車站或休息時間都是已知的，這些運營間隔都可以用來充電，以便完成全天的運營路線。” 電動汽車無線充電的明天 無線充電仍在不斷發展，但廣闊的前景值得我們付出，并且這一領域中已經出現了不少新技術，例如采用可以移動的初級線圈，以及采用新材料使次級線圈更輕、線電阻更低，這些技術可以使無線充電解決方案更高效，并使之能夠在更高功率輸出下工作。如果我們最終能做出真正具有成本效益的無線充電方案，電動汽車的充電方式甚至使用方法都將改寫。 要點總結 無線傳輸功率的最有效方式是諧振電感耦合技術，其中初級和次級線圈都使用以相同頻率諧振的振蕩電路，使兩者的阻抗精確匹配。 高通將初級線圈嵌入到100米試車跑道的路面中，成功地為以112.654千米/小時速度行駛的電動汽車充電。 現階段最適合電動汽車無線充電的應用場景可能是電動運輸車隊，例如有些卡車經常需要停在裝卸碼頭上，并且遵照預定路線行駛，因而耗電量可預測。 文章來源：貿澤電子 作者簡介：David Talbott是Mighty Guides的IT和技術分析師，專注于各種新興技術，包括深度學習、云計算和邊緣計算以及海量連接（ubiquitous connectivity），同時還關注如何將這些技術融合，以創建強大的自學習系統。 |
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