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無線充電會不會是下一個資本的狂歡?

   2017-07-03 第一電動網憑欄眺28250
核心提示:也許你沒有趕上人工智能的浪潮、也沒有趕上虛擬現實的機會,但是不要錯過下一個可能成為資本狂歡的機會——無線充電技術。
這些年我們見證了太多的行業崛起的故事,從最早的無人機,到現在的自動駕駛技術,人工智能技術,每一次技術革命都會伴隨著資本的狂歡,大量的資本涌入到這個領域,一夜暴富的傳奇也吸引了更多的年輕人加入到這個行業中,資本與技術的結合不斷刺激著人們敏銳的感官。也許你沒有趕上人工智能的浪潮、也沒有趕上虛擬現實的機會,但是不要錯過下一個可能成為資本狂歡的機會——無線充電技術。
 
說起無線充電,這并不是什么新鮮的技術,早在一個世紀之前交流電先驅尼古拉·特斯拉就曾經提出利用地球的電離層反射電磁波,從而在地球和電離層之間建立一個頻率為8Hz的低頻共振,實現遠距離的電力無線傳輸,但是由于投資過于巨大,最終該設想沒有實現。
 
無線充電從技術原理上來說主要分為兩類:
 
1)電磁感應式:
 
電磁感應式無線充電是最簡單的無線充電技術,電磁感應式無線充電的主要原理是利用兩個線圈,其中一個線圈輸入交流電,從而產生一個交變的磁場,交變的磁場進而在另一側的線圈之中感應產生交流電,從而實現交流電在兩個線圈之間的傳輸。缺點是由于電磁場的損失,導致傳輸效率較低,在變壓器中為了提高效率,會在兩個線圈之間加上硅鋼,以便將磁場匯聚在一起,從而提高電力的傳輸效率。
 

2)磁場共振式:
 
磁場共振主要是利用兩個線圈在某個特定的頻率下發生電磁共振,從而實現將能量從一個線圈傳輸到另一個線圈的目的,其基本原理如下圖所示。首先電能被轉化為無線電波,然后無線電波會激發一個線圈(偕振電感),實現電磁能量轉換,然后另外的一個相同的線圈靠近上述線圈,兩個線圈之間就會發生強烈的電磁共振,實現電能在兩個線圈之間的傳輸,然后再經過一個整流電路后,就可以為用電器供電了。
 

該方法主要的問題是電力傳輸的效率受到兩個線圈之間的距離和相對角度的影響,無線傳輸的效率和兩個線圈之間的距離D之間的關系如下圖所示。因此用于激發線圈的無線電波需要隨時根據兩個線圈之間的相對位置而進行調整以獲得最佳的傳輸效率,這也使得這種無線傳輸方法只能應用在兩個線圈固定的情形下。
 

這也就是說,雖然我們的手機具有無線充電功能,但是充電時仍然要固定在一個地方,這也就極大的限制了無線充電的應用場景。而近日斯坦福大學的SidAssawaworrarit等人利用基礎物理學中的“宇稱時間對稱”理論開發了一款能夠根據兩個線圈之間距離自動調整工作頻率的無線充電技術,該方法的原理結構示意圖如下所示,主要構成部分有前端的放大器,兩個相同的線圈,一個整流器。基于“宇稱時間對稱”理論,這兩個線圈不再分發射線圈和接受線圈,它們即是接收端,也是發射端,當放大器將電磁能放大到一定程度后(基于負載的情況),這兩個線圈就轉變為“宇稱時間對稱”,此時這兩個線圈會根據兩個線圈之間的距離,自動選擇工作頻率,從而達到最佳的傳輸效率,因此該體系與兩個線圈之間的距離關系如下圖中的曲線所示,從曲線上可以看到,在開始的時候,電能傳輸效率不會隨著兩個線圈之間距離的變化而波動,而是始終保持在最高的傳輸效率,實驗結果表明這一距離最大可達70cm。
 

該方法最大的優勢是為移動的物體充電提供了理論上的可行性,試想一下手機充電不再需要導線,也不需要把電池放在無線充電底座上,在你逛街的時候,手機已經自動接入到了充電網絡,在你毫無察覺的情況下完成無線充電,絲毫不影響你對手機的使用,是一件多么美妙的事情,手機電量焦慮將成為歷史。
 
當然這一技術最大的應用場景為電動汽車,目前對于電動汽車困擾最大的因素主要是續航里程和充電速度,如果這一技術能供應用在電動汽車上,在電動汽車行進的過程中,由埋設在路面下的無線充電設備持續為電動車供電,電動汽車的續航里程將會無限增加,不再受制于電池組容量,那么我們還有什么好擔心的呢?屆時,電動汽車將迎來爆發式增長。
 
當然這一方法現在也存在很多限制,首先,雖然目前已經實現了兩個線圈之間的能量傳輸效率接近100%,但是由于電磁能放大器采用的為通用元器件,因此電效率僅為10%左右,使得整體的電能傳輸效率還不高。其次,目前該技術中兩個線圈還只能在正對的方向上移動,還無法變化角度,或者在其他的方向上移動,而在實際中電動汽車在路面快速行駛,兩個線圈之間的角度會不斷的發生變化,這也是該技術需要克服的問題。
 
Assawaworrarit提出的無線充電技術,為未來的交通運輸行業的變革打開了一扇門,隨著該技術的逐步成熟,電動汽車的續航里程將不再是困擾我們的問題,充電問題也將成為歷史,這對于未來生活方式的改變將是顛覆性的。相信隨著技術的不斷成熟,無論是手機、還是電動汽車,無線充電技術將會越來越普及,無線充電設備的市場需求也將迎來爆發式的增長。
 
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