在未來(lái)的電動(dòng)汽車友好型城市里，配備有無(wú)線充電技術(shù)的道路有望占據(jù)一席之地。
據(jù)外媒報(bào)道，通過(guò)對(duì)城市道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查，阿布都拉國(guó)王科技大學(xué)（KAUST）相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)對(duì)無(wú)線充電道路有了更加深入的理解。在電動(dòng)汽車占據(jù)汽車市場(chǎng)的未來(lái)，這種充電方式可能會(huì)影響駕駛員行為和城市規(guī)劃。
博士后研究員Mustafa Kishk表示：“現(xiàn)在全世界都在轉(zhuǎn)向綠色出行和電動(dòng)汽車，我們正是受此激勵(lì)開(kāi)展研究。全世界的研究人員和科技公司都在研發(fā)高能效的動(dòng)態(tài)充電系統(tǒng)讓電動(dòng)汽車可以邊運(yùn)行邊充電，比如安裝在道路下方的無(wú)線能量轉(zhuǎn)移系統(tǒng)。在這種背景之下，我們需要計(jì)算分析如何在大城市里部署大型可充電道路網(wǎng)絡(luò)?！?
在城市道路網(wǎng)絡(luò)中加入可充電道路要考慮到很多因素。駕駛員會(huì)希望通勤道路是可充電的，這就需要城市規(guī)劃和交通管控。同時(shí)，城市里可充電道路的密度、通勤人員在可充電道路及其他道路上預(yù)計(jì)花費(fèi)的時(shí)間都會(huì)影響到汽車生產(chǎn)商在電動(dòng)汽車?yán)锇惭b的電池的大小。
因此，計(jì)算這些參數(shù)并用于分析可充電道路網(wǎng)絡(luò)是一件非常重要的工作。Kishk的實(shí)驗(yàn)室同事Duc Minh Nguyen表示：“最大的挑戰(zhàn)是確定行程的起點(diǎn)和終點(diǎn)如何影響用于估測(cè)動(dòng)態(tài)充電系統(tǒng)性能的參數(shù)。例如，在一次隨機(jī)行程中汽車距最近的可充電道路有多遠(yuǎn)。為了確定這些參數(shù)，我們需要明確羅列出所有可能的情況，針對(duì)每一種情況進(jìn)行計(jì)算，并估計(jì)每種情況在現(xiàn)實(shí)中發(fā)生的概率。為此，我們使用了一種名為隨機(jī)架構(gòu)的方法進(jìn)行建模和分析，以確定這些參數(shù)會(huì)受到哪些因素的影響，比如道路的密度、動(dòng)態(tài)充電系統(tǒng)的密度等等。”
Kishk、Nguyen和項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Mohamed-Slim Alouini用他們的研究成果對(duì)紐約曼哈頓區(qū)進(jìn)行了估計(jì)，這里的道路密度約為0.016條/米。計(jì)算結(jié)果顯示，當(dāng)20%的道路部署有無(wú)線充電技術(shù)時(shí)，駕駛員行駛500米后就有80%的概率遇到一條可充電道路。
Kishk表示：“我們的研究首次使用了隨機(jī)架構(gòu)方法對(duì)大城市的可充電道路部署進(jìn)行性能分析。這對(duì)于大城市部署可充電道路來(lái)說(shuō)是非常重要的一步。”
