基于信息技术的无线电能传输系统优化设计

河南质量工程职业学院 李 亮

随着信息技术持续升级，在各行各业普遍应用态势愈加显著。其中，无线电能传输系统作为电能传输的核心系统，亦可利用信息技术之中的大数据技术辅助参数采集、人工智能技术助力参数调整，以及借助区块链技术保障数据安全存储，实现系统优化设计。有鉴于此，本文立足信息技术，寻求信息技术嵌入无线电能传输系统中的设计理路，期冀为无线电能传输系统提质增效提供理论借鉴。

近年以来，伴随电子应用材料及电子器件的迭代交替，传统电缆传输已然难以满足现实需求。这一背景下，无线电能传输成为主流电能传输方式。无线电能传输技术（WPT）的核心原理即是利用电磁共振、电磁感应以及微波实现电能传输，有效克服传统电能传输损耗以及因线路老化而存在的潜在火灾风险。依据无线电能传输原理差异，当前无线电能传输系统主要是以远场辐射、磁共振耦合为主。其中，磁共振耦合传输系统凭借超远传送距离具有广泛发展前景，也是电能无线传送未来发展的主要方向。值得注意的是，现代信息技术在精准控制、动态管理方面具有显著优势，可应用于无线电能传输系统，提升工作效率。有鉴于此，笔者基于现代信息技术，进行无线电能传输系统优化设计。

1 信息技术在无线电能传输系统中的应用优势

梳理无线电能传输（WPT）系统的工作流程，信息技术需对运行频率、开关管的占空比以及死区时间等参数进行调整，进一步对电流、电压等参数进行全面采集，由此提升传输效率。在现代诸多信息技术种类之中，区块链、人工智能以及大数据等技术可为无线电能传输系统优化有效赋能。

1.1 大数据辅助参数采集

学术界在大数据概念界定中尚未具有统一认知。颇受学术人员认可的概念，即是Gartner和麦肯锡的大数据定义。Gartner作为全球领先的大数据研究机构，认为大数据即是以全维度、高敏捷的处理技术为基础，对基数广泛、类型多元、快速增长的数据资产实施处理，继而推动大数据系统实现计算流程优化与洞察分析，最后提供决策参考。麦肯锡全球研究所对于大数据的概念界定，即是在存储、分析、管理、处理数据的基础上，实现远超传统数据处理工具的工作效率。并且，大数据系统具备数据规模较大、流通速率较快、数据类型多元、价值密度偏低等特征。以Gartner研究机构和麦肯锡全球研究所对于大数据的概念界定来看，大数据本质即是通过数据分析处理，获取最佳决策。一般而言，大数据技术框架包括数据源层、计算方法层、数据分析层、数据应用层，详细框架见图1。

图1 大数据技术框架

1.2 人工智能助力参数调整

所谓人工智能即是新时期结合理论、技术以及应用系统衍生的一种新型技术科学。按照智能作用顺序可将人工智能划分为计算智能、感知智能、认知智能三个不同阶段。其中计算智能即是通过神经网络、遗传算法分析数据；感知智能即是机器分析视觉、语音、语言，继而针对信息做出判断；最后的认知智能即是机器类人思考，继而采取行动性措施。所谓大数据技术即是通过数据软件捕捉类型数据集合，继而进行数据管理以及综合处理，进一步应用展示数据，实现数据价值集合。人工智能主要包括以下内容，即是流处理、并行化、摘要索引、数据可视化。伴随人工智能技术的纵深发展，民众在日常工作、生活、研究中开始广泛应用人工智能技术。对于系统功能语言学而言，将人工智能应用其中，可将理论现实化，体现其在无线电能传输系统参数调整的实践价值。

1.3 区块链保障数据安全存储

自区块链技术进入3.0时代以后，凭借其可编程优势的覆盖性广泛应用于诸多领域。以区块链技术架构来看，以数据层、应用层、合约层以及共识层、网络层作为组成层次。其中，数据层作为数据征集层次，内里包含数据存储区块以及简单算法，主要负责数据储存。网络层是区块链的技术层次，主要负责网络连接以及进行数据传导。合约层、共识层则是区块链技术的核心组成层次，担负封装共识算法、智能合约以及数据脚本的责任。应用层即投入使用的具体场景。另外，区块链技术在涉及经济领域时，会增加激励层，并将相关经济因素统筹至该层，包括经济激励机制、分配机制。对无线电能传输系统而言，使用区块链可实现数据的安全存储。

2 基于信息技术的无线电能传输系统优化设计思路

2.1 参数控制部分

在参数控制部分，直接在无线电能传输系统之中接入人工智能技术，利用人工智能技术优势，围绕频率增减设置、周期增减设置、占空比增减设置、死区增减设置、相控角增减设置、ADC零漂设置以及逆变器运行模式、测控板模式进行实时人工智能参数调整、设置。对于人工智能分析的无线电能传输系统优化而言，为满足技术处理需求，如何有效降低深度学习模型训练时间成本较为重要。因此，可积极利用MapReduce作为模型基础，进而设置完善的分布式计算平台，以此充分降低深度学习模型的时间成本。利用分布式计算平台，可有效改进深度学习模型对无线电能传输系统优化设计，加快深度网络训练速度。另外，亦可通过5G网络，降低整体深度网络的通信代价。

2.2 数据采集部分

在数据采集部分，直接在无线电能传输系统中接入大数据技术，利用大数据信息采集优势，聚焦频率数据、周期数据、占空比信息、死区数据、相控角数据、ADC零漂数据、逆变器运行模式数据以及测控板模式数据。具体而言，可利用大数据中的数据挖掘技术，可将纷杂的无线电能传输系统资源数据转化成为结构数据，实现无线电能传输系统数据稳定运转。同时，针对差异数据形态存在的数据关联与时序性，展开深入分析与知识拓展。在此基础上，以文化资源解构作为节点，继而形成具备区域特色并蕴含商业价值、社会价值的资源库。此些数据是依据系统变动所衍生而来，表现系统的基本意愿与行为动力。整体而言，大数据技术所具备的数据挖掘、数据分析、数据处理，成为无线电能传输系统数据采集的核心手段，助力提升效率采集。

2.3 数据存储部分

在数据存储部分，仍是直接在无线电能传输系统中接入区块链技术，借助区块链的不可篡改特性，实现数据安全、稳定存储。区块链中共识机制的工作原理即达成节点判断共识，协同认定某个举措具有可行性而进行记录。当线电能传输系统上某一节点意图篡改原载入数据时，系统将会向全部节点发出修改申请，仅当51%及以上节点同意时方可执行。这也使某一主体在私自篡改数据时难以实现51%节点同意更改，基本杜绝数据造假的可能性。

结语：随着信息技术持续发展，将其应用于无线电能传输系统成为无线电能传输提质增效的必然之路。可以预见，在日后民众的生产、生活中，无线电能传输将成为主流使用方式，例如在普通电子设备抑或其他生产设备当中，进一步提升生产、生活的稳定性。为进一步提升无线电能传输系统运作质效，本文以信息技术为切入点，利用大数据、人工智能、区块链等技术特性辅助参数采集、参数调整及数据储存，进行无线电能传输系统优化设计。