AI革新無線充電技術 機器學習打造穩定高效供電系統

無線電力傳輸(WPT)系統透過電磁場技術，實現無需實體線材的電力傳送。這項技術可追溯至1890年代特斯拉的無線供電實驗，如今已廣泛應用於智慧型手機、電動牙刷和物聯網感測器等裝置。

傳統WPT系統由發射線圈產生電磁場，接收線圈再將能量轉換為電力。近期學界特別關注「負載獨立」(LI)運作模式，這種技術能在負載變動時維持穩定輸出電壓與零電壓切換(ZVS)。然而要實現LI運作，需要極精確的電路元件引數，傳統計算方法常因理想化假設而與實際情況存在落差。

為突破此限制，日本千葉大學資訊學研究科關谷博雄教授領導的研究團隊，創新性地運用機器學習技術設計LI-WPT系統。這項研究成果已發表於2025年6月的《IEEE電路與系統學報》。

研究團隊採用微分方程式精確類比電路執行，透過數值計算逐步求解，直到系統達到穩定狀態。然後利用評估函式分析輸出電壓穩定性、傳輸效率等關鍵指標，再以基因演演算法最佳化系統引數，反覆迭代直至達成負載獨立運作。

關谷教授強調：「這是首個完全基於數值計算的功率電子設計突破，無需複雜控制就能實現穩壓輸出，將大幅降低WPT系統的建置成本與體積。」

團隊將此方法應用於Class-EF WPT系統進行驗證。相較傳統系統在負載變動時可能出現18%的電壓波動，新設計將變動控制在5%以內，且在6.78MHz頻率下實現86.7%的傳輸效率，輸出功率超過23W。

這項研究不僅推進無線充電技術，更展現AI在功率電子設計領域的巨大潛力。關谷教授展望：「我們預期5到10年內，這項技術將促成完全無線化的社會。」

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