Los investigadores desarrollaron un método de diseño completamente numérico utilizando ecuaciones diferenciales y algoritmos genéticos para optimizar los sistemas WPT. Este enfoque garantiza un voltaje de salida estable, alta eficiencia y conmutación de voltaje cero a través de cargas variables, superando las limitaciones de los métodos tradicionales basados en analíticos. Crédito: Wikimedia Commons a través del repositorio de búsqueda de Commons Creative https://openverse.org/image/458a9b09-d2e7-4156-a3da-fd80fefde04f?q=artificial+intelligence&p=1
Los sistemas de transferencia de potencia inalámbrica (WPT) transmiten energía eléctrica de una fuente de alimentación a una carga sin conectores o cables físicos, utilizando campos electromagnéticos. Esta idea se remonta a la década de 1890, cuando Nikola Tesla experimentó con la transmisión de energía inalámbrica.
Hoy, los sistemas WPT se utilizan ampliamente para alimentar teléfonos inteligentes, cepillos de dientes eléctricos y sensores inalámbricos para Internet de las cosas. Un sistema WPT típico tiene una bobina transmisor conectada a una fuente de alimentación. Este transmisor convierte la potencia suministrada en un campo electromagnético, que recibe una bobina receptor que luego alimenta un dispositivo eléctrico.
Recientemente, la operación independiente de la carga (LI) ha estado atrayendo la atención para mantener el voltaje de salida estable y mantener la conmutación de voltaje cero (ZVS) incluso cuando la carga cambia. Sin embargo, lograr la operación LI requiere valores de componentes de circuito muy precisos, como los inductores o condensadores, que generalmente se calculan utilizando ecuaciones analíticas complejas. Estas ecuaciones a menudo se basan en suposiciones idealizadas y no capturan complejidades del mundo real.
Para superar estas limitaciones y mejorar la eficiencia de entrega de energía, un equipo de investigación dirigido por el profesor Hiroo Sekiya de la Escuela de Graduados de Informática, Universidad de Chiba, Japón, ha propuesto un método de diseño basado en el aprendizaje automático para diseñar un sistema LI-WPT. El estudio se realizó conjuntamente con el Sr. Naoki Fukuda y el Dr. Yutaro Komiyama, también de la Universidad de Chiba; Dr. Wenqi Zhu del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Ciencias de Tokio; y el Dr. Akihiro Konishi, Departamento de Ciencias de la Información e Información, Universidad de Sojo. El estudio fue publicado en línea en la revista Transacciones IEEE en circuitos y sistemas I: documentos regulares el 18 de junio de 2025.
En este enfoque, el circuito WPT se describe utilizando ecuaciones diferenciales que capturan cómo los voltajes y las corrientes evolucionan con el tiempo dentro del sistema, teniendo en cuenta las características del componente del mundo real. Estas ecuaciones se resuelven numéricamente, paso a paso, hasta que el sistema alcanza condiciones de estado estacionario.
Una función de evaluación evalúa el rendimiento del sistema en función de los objetivos clave como la estabilidad del voltaje de salida, la eficiencia de entrega de potencia y la distorsión armónica total. Luego, un algoritmo genético actualiza los parámetros del sistema para mejorar la puntuación de evaluación, y el proceso se repite hasta que se logra la operación independiente de carga deseada.
Como explica el profesor Sekiya, “establecimos un procedimiento de diseño novedoso para un sistema LI-WPT que logra un voltaje de salida constante sin control con las variaciones de carga. Creemos que la independencia de la carga es una tecnología clave para la implementación social de los sistemas WPT. Además, este es el primer éxito de un diseño totalmente numérico basado en el aprendizaje de la máquina en el campo de la investigación eléctrica de potencia”.
Para probar su método, el equipo lo aplicó a un sistema WPT de clase EF, que combina un inversor de clase de clase con un rectificador de clase D. El inversor de clase tradicional sin operación LI puede mantener ZVS solo en su punto de operación nominal. Si la carga cambia, ZVS se pierde y la eficiencia cae. Por el contrario, la versión LI diseñada por el equipo mantuvo el voltaje de ZVS y el establo de salida incluso cuando la carga varió.
En el sistema convencional del Inverter LI, el voltaje de salida podría fluctuar hasta en un 18% cuando la carga cambió. En contraste, el sistema diseñado con el método completamente numérico mantuvo esta variación por debajo del 5%, lo que demuestra una estabilidad significativamente mayor. Al contabilizar con precisión los efectos de la capacitancia parasitaria de diodos, el nuevo enfoque también mantuvo un mejor rendimiento en las cargas de luz.
Un análisis detallado de pérdida de potencia reveló que la bobina de transmisión disipó casi la misma cantidad de potencia en diferentes condiciones de carga, gracias a la capacidad del sistema para mantener la corriente de salida estable. En su punto de operación nominal, el sistema de EFP de clase LI logró una eficiencia de entrega de potencia del 86.7% a 6.78 MHz y entregó más de 23 W de potencia de salida.
Mirando hacia el futuro, los investigadores creen que las implicaciones de este trabajo se extienden más allá de WPT. “Estamos seguros de que los resultados de esta investigación son un paso significativo hacia una sociedad totalmente inalámbrica. Además, debido a la operación de LI, el sistema WPT puede construirse de manera simple, reduciendo así el costo y el tamaño. Nuestro objetivo es hacer que WPT sea común dentro de los próximos 5 a 10 años”, dice el profesor Sekiya.
En términos más generales, este método de diseño ilustra que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen el potencial de transformar cómo se diseñan la electrónica de potencia, avanzando hacia un futuro del diseño automatizado de circuitos.
Más información: Naoki Fukuda et al, método de diseño totalmente numérico basado en ML para sistemas WPT de clase de clase independiente de carga, transacciones IEEE en circuitos y sistemas I: documentos regulares (2025). Dos: 10.1109/tcsi.2025.3579127
Proporcionado por la Universidad de Chiba
Cita: el diseño basado en el aprendizaje automático permite una transferencia de potencia inalámbrica más eficiente (2025, 5 de agosto) Recuperado el 5 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-machine basado en inesable-eficiente-wireless.html
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