随着无线电能传输技术的发展，更大的传输功率、更高的传输效率和更长的传输距离一直是科研工作者追求的目标。磁谐振式无线电能传输技术（Magnetic Resonant Wireless Power Transfer, MR-WPT）的出现使得大功率、远距离的无线充电成为可能，为此学者围绕MR-WPT开展了众多研究，频率跟踪控制技术、最优负载匹配的最大效率跟踪技术等相继被提出，皆在追求最佳的传输性能，但是这些技术都需要在WPT系统本体之外附加控制电路，实现手段相对复杂。

针对MR-WPT传输性能的研究，国内外有很多学者围绕无线传输系统的本体结构进行优化。国玉刚等分析了LCC-S型无线电能传输系统的特性以及优化配置，并基于多目标遗传算法对网络参数进行优化，改善各个工作模型下的传输性能，但是该文仅研究了对补偿网络的优化配置。苏玉刚等针对电场耦合式无线电能传输系统提出一种自适应遗传算法优化方法，对互补对称的LCC谐振形式系统的参数进行配置，以提升传输效率，但是此方法只限于双侧LC网络的WPT系统。

有学者研究了非平面接收线圈WPT系统的优化，提出了角度分裂的概念，并解释该现象的发生是由于接收线圈的最优尺寸造成的，但并没有深入探究影响接收线圈最优尺寸的因素及变化规律。董维豪等设计了基于BP神经网络的自动阻抗匹配系统，可以较好地提升阻抗匹配的准确度和速度。因此，结合智能优化算法，对WPT系统的本体参数进行最优化设计，可以较好地提升系统的传输性能。

对WPT系统合理地配置参数是建模优化的基础，最优接收半径是WPT系统固有的特性，仅依靠调整接收线圈内半径的尺寸便可以在无附加电路的基础上提高传输功率，而对最优接收半径的研究，包括形成原因、影响因素、规律分析和仿真实验等鲜有参考。

对此，南京理工大学自动化学院、国网江苏省电力有限公司检修分公司、国网江苏省电力有限公司电力科学研究院的研究人员研究了不同线圈结构和参数下的最优接收线圈尺寸，确定了其影响参数，并利用改进BP神经网络对影响参数进行精确预测。

图1 最优接收半径验证实验

他们首先理论分析得到了接收线圈的磁通随其内半径的变化曲线，提出了最优接收半径的概念。然后分析了平面方形、平面盘式和空间螺旋形三种结构的发射线圈WPT系统中，最优接收半径随系统参数的变化规律，确定了最优半径的影响参数：发射线圈匝数、匝间距、外半径以及传输距离。

为精确量化不同参数下的最优半径值，研究人员采用遗传算法改进BP神经网络对最优半径随影响参数的变化情况进行学习，输出给定参数下的最优半径预测值，经测试改进后的BP神经网络，决定系数提高了60.16%，误差降低到2%左右，实现了较高精度的预测。

仿真和实验证明了优化后的BP网络对最优半径的预测能力和最优接收半径的存在，最优半径的仿真值与预测值的偏差仅为5.43%，且在最优半径下副边接收到的功率达到最大值，可以最大程度地提升WPT系统的传输性能。

本文编自2021年《电工技术学报》增刊2，论文标题为“基于改进BP神经网络的无线电能传输系统接收线圈参数优化”，作者为闻枫、荆凡胜 等。