电动车智慧无线电能传输云网

杨庆新 张 献 章鹏程

电动车智慧无线电能传输云网

杨庆新1,2张 献2章鹏程3

（1. 新能源电力变换传输与智能控制天津市重点实验室（天津理工大学） 天津 300382 2. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室（河北工业大学） 天津 300130 3. 清华大学电机工程与应用电子技术系 北京 100084）

无线电能传输将是未来智能网联、无人驾驶、共享化电动车的必然选择。该文提出电动车智慧无线电能传输云网的概念、意义和构建中的关键问题及实现路径。将具有无线电能双向传输功能的电动车网和桩网通过云平台（即“两网一云”）进行智慧融合，实现各参与要素间的便捷、高效、协同运行以及资源优化匹配。电动车智慧无线电能传输云网的建立，将极大推进电动车智能网联化、无人驾驶和共享化以及电能的车网智慧交互，使交通出行模式和新能源电力储馈方式发生变革，真正满足人们对轻松自由并安全出行的美好追求，助力碳中和目标的实现。

电动车 智慧 无线电能传输 云网

0 引言

“碳达峰、碳中和”是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，利用风能及太阳能等新能源生产“绿电”，全面推进新能源大规模开发，提高电网对高比例可再生能源的消纳和调控能力，构建以新能源为主体的新型电力系统，是我国未来能源结构发展战略[1]。风能、太阳能等新能源发电存在着随机性和间歇性等不确定性，限制了新能源高比例并网的发展。储能技术是实现新能源有序接入和提升调控消纳稳定性与安全性的重要手段，探索新型大规模、分布式储能技术，实现“绿电”+储能对高比例新能源并网的新型电力系统具有重大意义。

交通电气化，特别是基于“绿能”电动车的快速发展是实现“双碳”目标、应对气候变化、推动绿色发展的战略举措，也是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路。2021年10月举行的第二届联合国全球可持续交通大会上，习近平主席阐述了可持续交通的重要意义，对推动大数据、人工智能、区块链等数字化技术与交通领域深度融合作了重要表述，明确可持续交通领域内新能源车坚持电动化、网联化、智能化的发展方向。在政策指导与市场驱动下，电动车市场急速发展，2022年上半年，我国电动车保有量已达810.4万辆，预计2030年将突破 8 000万辆[2]，电动车正从单纯交通工具向储能单元、移动智能终端和数字空间转变[3-6]。

出行服务是关系人们日常生活水平的重要方面，人们对美好生活的追求赋予了对电动车新的要求。急速增长的电动车保有量使得现有的驾驶模式存在交通拥堵和不安全等方面的压力，交通事故等问题也随之增多。在“人-车-路-网”数字闭环理念的协调发展下，无人驾驶技术应运而生，成为车联网、智慧交通产业发展的核心应用服务[7-8]。电动车的智能网联、无人驾驶和共享化能够大大提高人们出行的安全性和舒适性。

2020年国家印发的《新能源车产业发展规划（2021－2035年）》提出“到2025年我国高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用”，无人驾驶是未来电动车发展趋势，车路协同、智能网联应用场景及实现方法成为各界研究重点[9-10]。无人驾驶高度智慧应用场景已摆脱了人为干预，有人值守的有线插拔充电模式与无人驾驶应用场景显得格格不入，也不现实。与之对应的无线充电技术只需车辆停在具备无线电能传输功能的车位上，便可自动实现车网能量无人值守双向交互，无线电能传输将是未来智能无人驾驶电动车的必然选择[11-14]。

除此之外，面对电动车保有量的迅速增长，充电负荷的激增是电网将面临的严峻考验，如何系统性调度电动车有序接入电网是需要关注的重要问题。根据测算，到2030年，充电设施装机容量将会达到6.6亿kV×A，相当于8 250万户居民用电容量[15]。未来，在电动车充电负荷和充电设施装机容量的庞大数字下，若不建立针对电动车充电负荷的调配系统，可能会因电动车聚合性充电引发局部配电网的负荷紧张，甚至可能造成电网的崩溃[16]，因此建立紧密的车网能量双向互动关系十分必要。与此同时，现有电动车充电桩设备数量有限、分布不均与短时激增的充电需求间存在结构性矛盾，单一电动车与充电桩地理信息无法应对未来海量无人驾驶电动车的充电配置问题，短时电动车充电负荷的涌入将造成交通拥堵及电网稳定性问题[17]。

如何调度充电负荷，提高负荷利用率，以减少电网负担，正成为未来车联网须解决的重要问题。解决上述“痛点”需建立电动车智慧无线电能传输云网[18]，以云平台形式融合车-桩-路网等信息，进一步推动电动车等相关技术发展，而高度智能化的云调度平台需要相关技术的融合支撑，基于数字化孕育出的云平台技术也为电动车无人驾驶的实现提供了思路。电动车智慧无线电能传输云网可以真正意义上实现“两网一云”的融合，在出行模式间形成高效协同和资源优化匹配。电动车智慧无线电能传输云网技术路线图如图1所示。

图1 电动车智慧无线电能传输云网技术路线图

智慧无线电能传输云网的服务范围涉及电动车、无线充放电站以及用户三部分，且需要完成的功能繁杂，云网建设前期投入与其日常运营维护都需以智能云网的可持续运营为目标之一，为云网制定合适的盈利模式，使云网可以实现数字循环经济的自给自足[19]。因此，建立什么样的电动车智慧无线电能传输云网，如何建立云网以实现高效、可靠数据交互和智能决策，形成持续可循环的交通能源数字经济，成为亟须解决的问题。

无线充电云网通过智能网联，把汽车和无线充电站的实时信息有机结合起来，从而使得电动汽车能够自动地判断哪里有无线充电站以及其最近的位置，甚至更精准地判断哪里不用排队或等待时间最短等。因此，无线充电将会是未来智能无人驾驶、共享电动汽车的必然选择，因为它能够极大程度地满足人们对轻松自由出行的美好追求，把自己从紧张疲惫又可能不安全的传统自驾方式中解放出来。因此，本文基于电动车车网互动、无线充电、无人驾驶、智能网联及数字化等技术的现有研究及其融合发展趋势，提出电动车智慧无线电能传输云网的概念和对云网构建中关键问题的思考。本文以车桩网无线电能互动为切入点，对现有技术的研究现状和发展趋势进行了综述，思考云网建设、运行、信息安全与空间电磁安全等诸多方面因素，提出构建云网的关键问题以及对若干场景的思考，为电动车智慧无线电能传输云网建设提供参考。

1 智慧无线电能传输云网的概念与意义

电动车智慧无线电能传输云网是指将具有无线电能双向传输功能的电动车网和桩网通过云平台（即“两网一云”）进行智慧融合，实现各参与要素间便捷、高效、协同工作以及资源优化匹配。智慧无线电能传输云网将车辆信息与充（受）电桩资源信息、电网信息等多层信息通过智能化数字技术进行交融，将有效解决车网能量智慧互动等问题，响应国家“绿电”、“双碳”的发展理念。值得一提的是，目前也存在对电动车进行换电的补能模式，即将大量电池进行统一管理，实行集中存储与充电，通过建立换电站为电动车更换满电状态的电池；或建立配送站，为电动车提供换电服务，从而快速完成对电动车的补能。然而，现有换电模式的能量流是从电网向电动车的单一方向，不作为储能单元进行双向电能交互，从而限制了电动车兼具交通工具与储能单元这一优势的充分发挥。

电动车智慧无线电能传输云网能够充分发挥电动车的储能优势，智慧无线电能传输云网中存在多种以电动车为媒介的能量交互形式，包括车网能量交互、车车能量交互等，电动车的移动和分散储能属性有利于云网对能量合理、高效的调度与分配，促进电力能源的安全消纳。

1.1 智慧无线电能传输云网中的能量交互

1.1.1 车网能量交互

电动车的天然储能属性吸引人们利用车载电池开展车网交互技术（Vehicle-to-Grid, V2G）研究。未来随着电动车数量的不断增加，其储能规模将十分可观，利用电动车进行车网能量交互，可提高储能单元的分布性与机动性，对增强电力系统的稳定性具有现实意义，同时V2G技术也是构建智慧无线电能传输云网基础技术之一。

V2G技术可利用大量电动车组成的海量储能资源为电网和可再生能源提供缓冲，当电网负荷过高时，由电动车的已储能源向电网进行馈电；而当电网负荷低时，电网中过剩的电能则可用于为汽车供电，避免造成能量浪费。

随着电动车并网技术的发展，国内外学者对电动车配入电网系统的影响进行了深入研究，尤其是近年来能源互联网发展迅速，“数字+能源”推动了能源信息的融合。未来智能无人驾驶、共享电动车的应用场景中，无线电能双向传输可以实现车与网间双向电能流动，既提高了充电便捷性，又有效减小了大量电动车负荷对配电网的冲击，是其充电模式的必然选择。

海量电动车不仅提供了丰富的储能资源，这类储能还具有传统储能方式所不具备的机动性，能够为电动车应急充电救援以及局部组网提供有效解决方案。无线V2G可以将电动车转变为可移动的“充电宝”，车联网与桩联网通过云链接，获取车辆实时电量以及任务执行情况，判断附近可用于削峰填谷的无人驾驶电动车，并调度车辆前往附近无线充放电站，从而使车网互动变得更加灵活便捷。无线V2G除静态外，还包括动态无线充放电，可实现车辆行驶过程中的无线充电。未来无线V2G将以多种形式实现车网间双向、随机、灵活的电能互动，将改变电能储存与调度模式。

1.1.2 峰谷价差引导车网互动

车网互动可依据实时电价为车主与充电运营商同时带来效益。车主可以根据实时电价的不同，在电价低谷时段进行充电，在电价高峰时段向电网放电，从而为车主降低充电成本。

车网互动还存在电力辅助服务的商业价值，进行调峰、调频、备用电源等服务。运营商在平台调度电动车的集群行为以及相应发电单位的响应，使电动车参与到电力辅助服务中。目前，车网互动的电力辅助项目发展尚未成熟，主要体现出的是其社会效益，但随着电池性能的提高，将来也会产生可观的商业效应。

1.1.3 能量交互应用场景的拓展

电动车由于其储能属性，可以作为移动储能装置进行无线V2X（Vehicle to Everything）能量交互，而“X”究竟如何定义依然不明确，围绕“X”的研究路线十分广泛，因此衍生出V2V（Vehicle to Vehicle）、V2H（Vehicle to Home）、V2B（Vehicle to Building）等相关技术。简言之，V2X可在需要时控制充放电功率在不同载体间进行交互，以平衡能源生产和消费的变化。

以V2V间无线能量交互为例，该场景在具体应用中将是移动的无人驾驶电动车如何实现无线V2V电能交互问题，例如为电力不足的车进行无需停车的充电，省去了寻找充电桩的环节，直接实现车与车间电能交互。无线V2V技术能够为电动车提供充电新模式，提供电能的补电车可以是交通工具本身，也可以是专用大容量补电车或发电车，补电车提供的电能不限于单一电网来源。有充电需求的电动车可向无线充电云网发出充电请求，云网根据路网中车辆的位置、附近无人驾驶车辆电量与执行任务情况，进行统一决策，调度附近可用于补电的车辆对就近发出充电请求的无人驾驶智能网联车，进行不停车无线V2V充电。该技术将有助于减少电动车等待充电产生的时间成本，提高无人值守智慧交通网络的通行效率以及交通资源的利用率；同时，该技术将减少车载电池容量，不仅降低车辆储能成本，也对环境更加友好。

虽然现有关于无线V2X能量交互技术的报道较少，但其前瞻性已引起了研究人员的注意，如何挖掘、拓展有关“X”的应用场景，是未来需要研究的重要问题。

1.2 智慧无线电能传输云网的建设意义

智慧无线电能传输云网在保障车网双向能量互动的基础上，凭借“两网一云”的相互融合，可形成无人、精准的车网能量交互体系，合理调控电能分布。在没有人为干预情况下，利用云平台将汽车和无线充电站实时信息有机结合，使电动车能够自动地判断最近无线充电站的位置，更精准地判断等待时间最短的无线充电资源；云网还可调度无人驾驶电动车在空间上充当“电能搬运工”，实现电能的低价买入、高价卖出，进而实现对充电资源的综合最佳分配和最大化能源利用效率。

电动车智慧无线电能传输云网的建立将车辆与智能云网紧密地联系起来，为高效出行规划、提高出行效率提供技术平台支撑。云网的建成与成功运行将联通“两网一云”，并进行数据管理、分析及统筹调度，有望使未来交通出行模式发生深刻变革，极大便利人们的出行，为车网互动提供强大信息支撑，为数字经济注入新动能。

车-桩-云网间的灵活互动还可为未来的多元交通与能源形式，例如未来全电航空设备、无人驾驶列车等轨道交通装备，甚至氢能发电车等新型混合能源形式的接入提供可借鉴的解决方案。电动车智慧无线电能传输云网的建设将对电能分配、能源消费结构、城市发展布局产生深远影响，对无线电能传输应用场景的扩展以及共享出行的实现都将具有重要的现实意义。

2 构建电动车智慧无线电能传输云网的关键问题

电动车智慧无线电能传输云网建设涉及多方面因素，既有建设所需的技术与资源，也有信息链的融合与管理，桩网的布局、云网的建立、运营与经济模式研究，还存在数据安全和空间电磁环境安全等多层面技术问题，也需要政府的政策支持与推动，下面列举几个主要方面的关键问题。

2.1 双向无线电能传输桩网的关键技术研发

双向无线电能传输桩网是电动车智慧无线电能传输云网的重要组成部分。为满足电动车不同场景下的应用需求，需要考虑应用多元性对无线充放电桩进行设计。例如，结合场景考虑充电功率的选取与设计，对于大功率货运电动车等需要较大牵引力的车型，为保证汽车具有足够的动力支持，需要建设大功率无线充放电桩；对于小功率电动车则应按照统一标准建设无线充放电桩，多元场景下具有宽范围功率适应能力的双向无线电能传输桩是需要研发的重要目标。

提高无线充放电桩的扩展能力，实现单一充放电桩对多用户，甚至多种不同功率需求的电动车同时充电，也是云网无线充放电桩需要考虑的重要问题。其中涉及的信号、通信、控制、功率分配、兼容性等相关问题都需要深入研究。该技术可有效提高无线充放电桩的利用率，减少充电等待时间，在高速公路等场合发挥重要作用。此外，从应用角度，高实时性桩网信息云交互，对电动车信息接收端的智能化设计、无人值守可靠性提升等系列问题都是云网中涉及双向无线电能传输桩网需要研发的关键技术。

2.2 双向无线电能传输电站的规划建设问题

电站的布局建设关乎电动车行业的发展，不合理的站点布局将导致充电站与电动车充电需求的不匹配，出现“有车无站”或“有站无车”的现象，为提高无线充放电站的使用率以及电能利用率，如何合理规划电站布局是目前需要研究的问题。

目前，无线充放电站大部分依托现有的有线充电桩的建设布局，可以初步建设在各社区、企业单位、高速服务区和充电站附近。随着无线充放电需求的不断扩大，如何在有线充电站点基础上以最小成本改装为无线充放电站点是一个亟待解决的问题。无线充放电站的建设可以低成本、高回报为导向，进行规划建设，对于不依靠有线充电桩基础而单独设点建设或直接开辟新地域市场的无线充放电站而言，电站的选址是一大问题。

通常，电站的布局受充放电需求、用户出行规律、法规政策、经济因素、周边交通情况以及电网建设等多因素影响，其中充电需求又受制于电动车行驶距离、电池蓄电里程等条件。而无线充放电站还需考虑放电回馈电网的经济性，放电能够为电网局部短时负荷增大提供临时功率支撑，无线充放电站选址需要考虑当地用电负荷情况。

为了在城市中形成无线充放电网络，电站的选址需要从土地、交通、建设、安全等多方面考量。另外在不同充放电场合下，电动车对于充放电时间的长短需求也不尽相同，例如在高速服务区等场所需要建设无线快充站点，在居民社区则需要建设更多慢充放站点，在工业园区周边交通便利位置设置充放电站点。除了设置多种充电模式外，还需考虑未来无线充放电站功能的扩展升级。

2.3 智慧无线电能传输云网信息管理

快速、安全、稳定的信息交互是电动车智慧无线电能传输云网稳定运行的基础。信息作为万物沟通交流的媒介，在与互联网承接后具有更快的时效性和更稳定的内涵性，在运行时需要对实时交互信息进行安全、有效的统一管理。

2.3.1 基于云信息管理的信息安全问题

无论是与充放电桩还是与电动车进行能量互动，要保证车辆能够及时顺利地完成充电任务，就需要待充电车辆与充电设备进行正确的信息交换与处理。如果车辆与充电设备进行信息互动的过程中，数据传输不稳定或遭受黑客恶意攻击与篡改，将威胁到信息的准确性与及时性，导致信息传输错误、信息丢失、系统延时、系统无响应以及隐私泄露等问题。因此需要建立车-云-路网的多维度防护来保障智慧无线电能传输云网系统的安全运行。

1）云网数字安全问题

电动车智慧无线电能传输云网的实现离不开特定的数据传输通道，智能云平台作为数字化时代关键技术，成为提供车与万物互动的新平台，可实现数据存储、分析与交换功能，决定着信息传输与互动的稳定性、准确性与隐私性。由于数据传输本身具有的开放性与脆弱性，信息容易被黑客攻击而发生泄露以及篡改，威胁车主甚至公众层面的隐私安全。云网安全不只限于抵御黑客恶意攻击的单点防御，也需要建立全方位安全保护网络。

信息安全问题中还包括信息的丢失与损坏，当黑客突破防火墙进入数据库后，可能会对数据造成一定的损坏，导致重要的数据丢失或被篡改。此外，当数据中心遭到破坏时，会迫使在线业务终止，使整个信息系统瘫痪，为解决这些问题，数据的备份与恢复技术是十分必要的。区块链由于其不可篡改性、可溯源性、去中心化的特点，使数据信息传输的安全性与传输效率都有了很大的提升，是可信度较高的数据存储库，实际研究中可考虑利用区块链计算保护车网互动中的隐私信息。

2）第三方平台建设与监管

信息依托于网络进行流转的过程中形成信息生态链，各种信息被赋予不同的地位及作用，制定良好秩序的信息链可以有效规避信息泄露的发生。第三方平台作为信息链的关键一环可以完成信息安全监管，作用主体包括信息的发送、传播、接收以及第三方平台。技术不完善或信用度不高的第三方平台可能存在对用户上传的云端数据删除或篡改以及恶意收集用户信息并出售获取利益等现象，如何对第三方平台进行规范与有效监管是保证信息安全的重要措施。

2.3.2 高效云信息管理实现电能搬运

合理规划充电资源的调度问题可以使能量利用率最大化、充电效率最大化。通过云端储存的信息可以了解附近充放电桩的位置、充放电桩的电量分布、附近车辆信息、应急充电电动车电量及位置信息、路况信息、实时电价等。通过合理的调度规划可以设计出适合车辆充电的最优路径、减少车主充电排队等候的时间、降低经济成本的方案。调度规划可以缓解城市交通的压力，推动能源消费革命、避免不合理的投资与建设，充分发挥互动消费的潜力。此外，调度问题还可以表现为通过车辆对电能的搬运，完成对外放电的行为。

在有序充电的基础上，车网互动技术赋予车辆装载运输电能的能力，具有高度灵活性的车辆作为储能设施，不仅可以对电网供电，还可对电量过低的车辆供电。合理制定实时电价是车辆调度的核心，它需要考虑不同电动车的充放电能力、电网不同时间段的运行状态等因素，实时总结电网充放电需求，在线生成实时电价，引导车辆完成电能搬运。

调度问题可以解决很多的实际问题，当处于电动车充电高峰期时，合理地规划路径、高效地分配车辆前往合适的充放电桩进行充电，避免大规模的集群行为造成交通的拥挤，与此同时，考虑到区域充放电桩的功率情况，避免出现能源过剩或者不足导致的能源利用率过低。在出现如车辆在行驶途中电量耗尽而被困的极端情况，需要调度合适的充电车抵达待充汽车位置，完成充电。电网进行合理制定实时电价，使电动车有序地进行车网互动，避免因调度系统不完备、可能造成的充电拥挤导致交通堵塞、电网负荷增大、充电桩利用率低等问题。

2.3.3 云网建设中的新技术应用

1）云网交通大数据挖掘

近年来随着经济水平的提高与电动车技术的不断发展，电动车保有量显著提高，过多的车辆导致交通运输网络变得拥挤不堪，单纯扩展车道和道路建设的发展方式不能满足交通工具数量的迅速增长。智慧交通领域的数据信息保有量巨大，基于互联网领域的大数据挖掘技术，可对现代城市交通流量进行分析并预测，及时提高城市交通的调度能力，进一步缓解城市交通的压力，提升出行体验。

大数据挖掘技术能在基于车网能量互动的巨大数据库中，精准挖掘有效信息。应用于车辆配送领域的大数据挖掘技术可以筛选信息并通过有效算法进行研判，更准确地对未来交通以及车网能量互动关系进行预测，合理地调动车辆。

2）区块链共享运营模式

共享出行解决了出行拥挤、出行资源配置不合理的问题，但共享出行存在一些弊端，例如用户的信息公开化、运营成本不合理等问题。实际运营中需要保护信息安全、提高平台管理效率、降低建设成本并支持上游供应商开展合作。区块链技术因其不可篡改性、可溯源性、去中心化的特点，为解决共享出行的难题提供了许多新的思路，在共享出行领域的企业资产上链、构建生态出行、激励客户方面都得到了实际的应用。

区块链在共享出行领域的经济、存储、激励等方面的成熟度不算高，目前还在技术探索阶段，各区域的区块链的应用属性侧重点都不同，须研发面向电动车智慧无线电能传输云网、面向特定场景的更具针对性的区块链技术。

3）智能算法提高预测准确性

天气是影响出行的重要因素，因此智能算法能否对此进行预判并合理调度显得尤为重要。智能算法需要考虑乘客等待时长、司机空载时长等参数，对某一地区的供需做出预判，进行合理调度，充分利用车辆资源。实际运行中，不同城市的出行特性，例如道路情况、出行高峰、电动车数量存在差异性，利用智能算法建立高效、有针对性的数据模型对城市智慧无线电能传输云网建设具有重要意义，应用新出现的智能算法是扩展模型性能的积极尝试。

2.4 云网运行与盈利模式

电动车智慧无线电能传输云网的服务范围因涉及电动车、无线充电站、用户等众多部分，系统复杂且建设成本较高，并且云网的后期运行维护也需要持续的资金投入。为了云网的可持续运行，需要为云网制定合适的盈利模式，从而使云网可以自给自足，逐步转变为可产生经济收益的智能云平台。因此，如何建立其循环经济模式以实现盈利是实际需要考虑的重要因素。

电动车智慧无线电能传输云网作为无线充电站的监控调度平台，配电营业商需要定期向云网缴纳一定的服务保障费用，对接入云网不同类型的车辆收取相应的服务费。由于对云网需求程度不同，对有人驾驶和无人驾驶电动车定价模式也可有所区分。此外，对于长期租赁电动车使用的用户，从用户支付共享电动车的费用中取得一定服务费用也是支持其共享模式的重要尝试。

基于自身优势打造用车O2O（Online to Offline）的商业模式，也可将无人驾驶汽车与乘客联系起来，司机与乘客通过云网可以进行双向选择，提高打车的成功率，因此云网可以依托平台、信息增值服务来向平台使用用户收取相关费用。另外，软件推广、平台营销也可作为云网的盈利手段。最后，各项专项服务、衍生服务等项目也能够为云网带来可观的经济效益。

2.5 空间电磁安全问题

电磁场无处不在，空间电磁安全问题涉及电磁能量对设备电磁安全的影响，如果不能对各种电磁能量进行有效控制，设备安全就无法保证，当设备及空间电磁环境安全受到威胁时，通信信号和设备的安全将会受到影响，数据信息也会泄露，进而影响到信息安全。

此外，如何保障生物所处空间的电磁环境安全，是应用中需特别关注的问题，也是应用落地的前提条件。如何设计合理的系统结构屏蔽电磁辐射，以及如何进行生物电磁安全评估等方面，都是未来智慧无线电能传输云网构建需要考量的重要问题。

2.5.1 智慧无线电能传输云网电磁兼容问题

电磁兼容是指设备或系统在其电磁环境中能够符合要求地运行，且不会对其环境中的任何设备产生强大电磁干扰的能力。电动车智慧无线电能传输云网在建设中需考虑两方面要求：首先，设备面对外界电磁干扰具有一定耐受能力，以保障设备的正常运行；其次，设备在空间中产生的电磁场不能超过环境允许的限值。云信息传输网的运行需要保证系统运行空间中各部分能量和稳定，避免智能装备间能量互动和信息通信引起的干扰。

未来基于无线电能传输的无人驾驶智慧场景下，车辆驾驶权无需人为控制，依托车载集成系统实时感知，与云平台交互接收路况信息，通过智能决策完成驾驶任务。在此期间，传感器与车载集成系统以及系统和云平台间需要不断进行信息传输，大量无人驾驶汽车上路的情况下，安全、可靠的信息传输通道显得尤为重要。若无人驾驶电动车的空间电磁环境受到干扰，将会影响到信息的稳定传输，可能导致信号延时甚至丢失，严重影响车辆行驶，造成交通堵塞，甚至引发车辆安全问题。设置专属的信息传输通道和传输协议，规避外界电磁能量对数据传输信号的干扰，保障用户的信息安全和行驶安全，或许是解决上述问题的有效手段之一。

2.5.2 生物电磁安全与防护问题

空间电磁环境中，电磁辐射是影响生物安全的重要因素。由于无线电能传输系统利用电磁场在空间传递能量，系统的电磁环境安全问题也是该技术在应用中不可避免又必须考虑的关键问题。在无线充电的每一时刻，高频载流导体激发的电磁场不但会在发射端与接收端出现耦合的现象，同时还存在与外部环境、生物体，甚至是植入器件的耦合。在如乘客处于无线充电模式的无人驾驶汽车内以及生物体靠近无线充电站等这些云网典型场景下均需要考虑电磁安全问题。云网的建设需对高频电磁场分布特性，及其对生物体、植入器件等的影响进行深入研究，并推动建立相关电磁安全标准，消除公众对生物空间电磁暴露的疑虑。

电磁能量传播的安全性也是需要考虑研究的问题，新应用中的电磁辐射规律及其附加效应，探索先进磁材料与新型电磁屏蔽，实现传输距离、功率、效率及电磁兼容性的平衡优化，是需要研究的重要内容。因此针对以上两种场景开展生物电磁屏蔽的设计，保障空间电磁环境安全是建设智慧无线电能传输云网的难点，也是需要研究的重点内容。

2.6 云网建设政策支持与发展导向

电动车智慧无线电能传输云网瞄准“双碳”目标，助力人民群众对幸福美好生活的追求，其建成与运行离不开相应政策的大力支持。国家层面可针对云网建设开展顶层设计，点明未来新能源车领域加快发展智慧无线电能传输云网的必要性，为后续工作的顺利展开提供政策支撑。相关部门也需统筹布局，积极响应云网建设需求，发挥引导作用。制定云网的发展战略和中长期规划，关系到云网建设的平稳推进，云网建设涉及大量智能装备，也需要资金投入的保障。

相关单位在政策制定层面可优先支持车辆装备发展，大力推动无线传能技术车辆化普及和双向无线充电站建设。智能云网场景下的无人驾驶对交通管理及规则产生了新的要求，如何设计安全、有效的交通法规需要交通运输部门的支持，例如完善云网无人驾驶场景下的交通规则、责任认定与理赔方案，为云网规划与安全运行提供法律依据。此外，有关部门也应给予云网相关技术与产业应用示范支持，开展特定区域的“电动车智慧无线电能传输云网”项目作为先期试点，例如，可以在高速公路等长时间驾驶的货运开展尝试，并逐步推广至城市等复杂交通环境中，为云网大规模建设提供样板。

科研机构应对电动车智慧无线电能传输云网建设过程中面临的新技术及关键科学问题展开研究，加快相应部分的科研立项。依托现有电动车及无线电能传输技术发展研究现状，推动电动车无线电能传输云网标准建设，形成完善的标准体系，为云网的构建和平稳运行提供科学的技术支撑。企业也应在政府资金补贴下，瞄准未来电动车领域发展红利，积极参与云平台建设，围绕国家重大需求、积极拓展应用场景及交叉学科技术融合研究，充分发挥科研院所、企业和政府各方优势，推动云网技术及其应用模式创新。

3 智慧无线电能传输云网的实现路径及应用前景

随着“双碳”战略目标的确立以及电动车技术、智慧交通技术的发展，无人驾驶电动车成为当下电动车的研究热点与前沿，百度、谷歌等全球科技巨头也将其作为重点研究对象，开展了一系列研究，相关成果获得了广泛报道。无人驾驶场景下，电动车出现了该如何充电、由谁来充电的问题，无线充电是无人驾驶电动车的必然选择。无论是从电动车保有量，还是从出行模式的现实考虑，电动车智慧无线电能传输云网建设均凸显出其必要性。数字化技术的进步使得全球数字化发展进入了加速阶段，在国家与企业数字化转型的双重驱动下，云网的建设及应用也是助力数字经济发展以及生产力发展的必然选择，电动车智慧无线电能传输云网的建设将助力经济与社会高质量发展。

3.1 智慧无线电能传输云网的实现路径

智慧无线电能传输云网具有“数字化、智能化、服务化”的特征，统筹布局其中的信息流与能量流。无人驾驶场景是最适合车网无线互动的智慧应用场景，车联网、无线充放电桩联网和云平台构成“两网一云”是智慧无线电能传输云网的实现路径。

3.1.1 构建电动车车联网

电动车车联网的构建不仅可以实现不同品牌电动车之间的信息获取与传输，而且可以达到车路协同的目的，为电动车出行提供高效、便捷、安全的服务保障。根据电动车自动化程度电动车分为L0～L5六个不同等级，不同级别电动车在车联网中所需功能也有所不同。

1）L0～L3级别有人驾驶电动车

L0～L3级别的电动车属于仍需要司机驾驶的电动车，这四个级别的电动车接入车联网后，需求集中在道路信息传递以及路径规划。司机可通过车联网获得的路侧信息，实时得知目的地沿途的路况，并根据导引指示以最便捷、最安全的路径到达目的地，降低发生交通事故以及堵车的概率。

2）L4、L5级别无人驾驶电动车

L4、L5级别电动车是可以完全实现无人驾驶的电动车。在无人驾驶电动车的情况下，车联网需要将“聪明的车”和“智慧的路”连接起来。这就要求车联网将无人驾驶电动车、路侧设备以及卫星遥感信息联系起来。为实时调动三大部分协同工作，电动车车联网必须具有庞大的数据库、强大的数字计算能力以及高速的通信网络。无人驾驶汽车装载的传感器以及路侧设备要实时将数据传递给车联网，以监控车辆动态位置并实时判断车与车、车与路、车与人之间的状态，再向无人驾驶汽车发布指令，实现对无人驾驶汽车的控制。电动车车联网建设完善后，乘客只需设置好要前往的地点，车联网平台将自动规划无人驾驶汽车的行车路径，无人驾驶汽车根据平台指示将乘客高效、安全地送达目的地。

3）混合型电动车

混合型电动车指的是具有无人驾驶和有人驾驶两种行驶模式的电动车，司机通过切换电动车的行驶模式，可以获得车联网不同程度的服务。车辆在无人驾驶模式下时，司机可解放双手，电动车车联网可参与汽车的自动行驶与泊车，电动车对车联网的需求与无人驾驶电动车一致。车辆在有人驾驶模式时，车联网需要将该车标记为有人驾驶，此时车联网带来的服务与有人驾驶电动车一致。针对上述不同运行模式，电动车车联网需考虑不同驾驶模式下的区别，实时准确地获取车辆相关信息，设置对应的优先级与调度策略。

3.1.2 构建无线充放电桩联网

无线充放电桩联网以各充放电桩形成的充放电网络为主，这要求桩联网首先能够识别各个充电设备的运行状态并实时进行信息更新，消费者通过此网，可以查询到附近处于空闲状态的充放电设备，以及正在使用中的设备剩余工作时长。配电运营商需要专业级运营网，对分布在各地的站点进行监控和调度，运营商可通过监控运行状态来判断设备是否出现故障，何时需要进行检修。

无线充放电桩的建设也需要考虑一些具体问题，例如从充电角度考虑无线充放电桩的容量选择问题，在考虑居民区可建立无线慢充放桩，实现电动车过夜充电，减少居民区电网压力；在高速服务区等货车较多位置布局更多适用于大功率快充放桩，以满足重卡等车辆需求。对于充放电桩规模与选址，需要电网部门与交通管理部门共同决策，既考虑负荷，也考虑交通情况。而对于不同品牌、不同技术路线电动车无线充电过程中的信息获取与传输等互操作性则需要相关科研单位与企业合作，提高车网互动的兼容性。

其次，无线充放电桩联网需要自动得出综合数据统计值和多维统计数据，获得多维度车网交互数据信息，例如各个无线充电设备当日充电次数、当日充电量、历史累计充电量、累计消费、累计充电时长的统计概要值和一周内的充电趋势、设备占用率等，配电商可通过无线充放电桩联网提供的数据合理地分配充电资源，提高设备使用率。

合理的支付体系也是构建无线充放电桩联网需考虑的重要问题，无线充放电桩联网需要支持多元化的支付方式，针对消费者的年龄分群、用户性质采用不同的收费模式，更能促进消费者对智慧无线电能传输云网的认可并进一步提高云网覆盖面。

最后，随着电能传输新模式的发展，具有双向V2G功能的电动车作为“电能搬运工”实现车与无线充电站的能量传递与信息交互，更好地提高分散能源调控的机动性，是今后发展趋势。

3.1.3 构建云平台

云平台作为连接电动车车联网及无线充放电桩联网的数据处理与控制平台，是智慧无线电能传输云网的中心枢纽。构建处理海量数据信息的云平台需要以云计算、大数据、区块链等网络技术为支撑建立数据处理中心，以5G等通信技术为基础保障信息传递的实时性，以实现云网与个人、企业间全面、高效、安全的信息交互。同时，云平台不仅需要成为两网间的桥梁，还应成为连接其他附加信息的港口，例如云平台可为用户提供行车途中的天气状况，目的地附近的充电站、餐饮、住宿等信息。此外，当车辆遭遇事故，云平台还需具备联系车辆服务商及警务、消防、医疗人员的功能。

3.1.4 智慧无线电能传输云网的实现

智慧无线电能传输云网既要包括车联网、无线充放电桩联网和云平台，同时还要具备融合多维度数据后的先进性，实现1+1＞2的效果。在无人驾驶场景下，智慧无线电能传输云网可将电动车和无线充放电站实时信息有机结合，电动车需要补充电能时，能自动行驶到附近无线充电站，寻找空闲的无线充电设备充电。当附近充电站中的设备都在使用中时，电动车甚至可以更精准地结合自身剩余电量判断何处的充电设备等待时间最短，前往对应的充电站点。云网还可以在局部产生负荷支撑需求时，调动附近空闲无人驾驶车辆，在本地进行无线放电。

在停车充电时，电动车可通过云网进行信息互联互通，通过云网告知消费者车辆电量及账户消费情况、需要支付的费用等，从而通过手机实现操作和支付，不仅减少了用户充电等待时间，也减少了配电商投入的人工成本。云网在调配汽车前往充电时，也存在充电优先级问题。例如有人驾驶电动车可高于无人驾驶电动车，载客无人驾驶电动车要高于未载客的无人驾驶电动车等情况，如何设计高效、稳定的云网运行模型是需要解决的问题之一。

3.2 智慧无线电能传输云网的应用前景

在数字技术发展以及无人驾驶技术升级革新的背景下，云网的建设具有长远的应用前景，未来云网带来的技术优势将促进城市电网数字化发展、交通网智能化发展以及出行模式的多样性发展。

3.2.1 云网+电网使电能高效交互

电动车智慧无线电能传输云网的完善会促进电网合理地调整电能分布，提高电能的利用率，促进电网的数字化转型。云网建成后，通过分析各充电站点反馈的汽车充电数据以及各电车实时反馈的电能数据，配电商可以制定合理的负载调度策略，解决社区内多任务多负载的调度问题。这不仅使得无线充电站点的电能按需分配，避免浪费，同时也提高了供电质量，解决了电动车实时调度的问题。另外在车网无线电能互动V2V、V2G等技术支持下，电动车可以反哺电网，减缓电网的供电压力，有利于城市电网的健康发展。除此之外，电动车智慧无线电能传输云网因具有“数字化、智能化、服务化”的特征，统筹布局其中的信息流与能源流，将有效促进电网数字化转型，帮助电力企业加速迈向能源互联网时代，加速全行业的数字化发展。

3.2.2 云网+交通网提升出行效率

电动车智慧无线电能传输云网的建成将有效提高交通效率，无人驾驶汽车可以实现精确驾驶，路上车辆之间的行驶间距缩短，结合先进传感技术可根据实时路况信息实时规划最优出行路径，车流与交通信号灯状态产生联动，车辆出行效率将得到提高。另外，电动车在云网调度下，可以选择最合适的充电站点进行充电，减少充电排队时间，从而大大提高了居民的出行效率。云网建成后，基于无人驾驶汽车运行能力的增强，城市中非机动车系统以及公共交通系统将得到进一步发展，绿色出行将更受青睐，这将有利于建设绿色化低碳城市，对环境保护产生积极影响。

3.2.3 云网+无人驾驶和共享使出行便捷舒适

在我国近几年共享经济的发展下，共享电动车作为共享出行的“新宠”受到大量关注与研究。无人驾驶的共享电动车在云计算等新技术快速发展的支持下，其市场竞争力不容小觑，但其车辆控制监管能力和路径规划能力还稍有欠缺，智慧无线电能传输云网的出现将弥补共享电动车这方面不足。通过云网，无论是有人共享还是无人共享汽车都将得到优化调配，在信息交互以及能量传递方面都将实现智能化与自动化。云网与共享电动车的结合，将优化市场资源配置，在一定程度上缓解了打车难的问题，同时也将助力共享电动车用户隐私保障、运营成本规划以及信用体系建设。未来，用户只需使用手机就可调度附近可用的无人驾驶电动车，以最快、最安全的路线到达目的地。当无人驾驶共享电动车需要补充电能时自动前往排队时间最少的无线充电站点，在没有人为干预的情况下实现自动充电，城市交通将变得轻松、智能且绿色环保。

4 总结

“双碳”目标的驱动和电动车技术的不断进步，使电动车保有量迅速增加，智能网联、无人驾驶、无线电能传输等新兴技术迎来发展高潮，电动车共享模式的普及也将很快到来。数字化转型和低碳出行及新能源电力削峰填谷需求等驱动下，万物互联和人工智能时代促进电动车将迎来新的重大变革。无线电能传输也将是未来智能网联、无人驾驶、共享化电动车的必然选择。在此背景下，本文提出了电动车智慧无线电能传输云网的概念，并对云网构建中的关键问题及实现路径进行了初步阐述。当然目标的最终实现还需要科研人员、相关企业和政府部门的通力配合。电动车智慧无线电能传输云网的建成，将对满足人们对轻松自由并安全出行的美好生活追求和助力碳中和目标的实现具有重大意义。

致谢：感谢团队成员苑朝阳、厉光耀、魏义泽、周依桐、徐志成等的协助和审稿专家对本文提出的宝贵建议。

[1] 赵剑波, 王蕾. “十四五”构建以新能源为主体的新型电力系统[J]. 中国能源, 2021, 43(5): 17-21.

Zhao Jianbo, Wang Lei. Research on the new power system during the 14th five-year plan[J]. Energy of China, 2021, 43(5): 17-21.

[2] 人民网. 全国新能源汽车保有量突破1000万辆[EB/OL]. [2022-07-07]. http://yn.people.com.cn/n2/ 2022/0707/c372455-40027456.html.

[3] 马伟明. 关于电工学科前沿技术发展的若干思考[J]. 电工技术学报, 2021, 36(22): 4627-4636.

Ma Weiming. Thoughts on the development of frontier technology in electrical engineering[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(22): 4627-4636.

[4] Husain I, Ozpineci B, Islam M S, et al. Electric drive technology trends, challenges, and opportunities for future electric vehicles[J]. Proceedings of the IEEE, 2021, 109(6): 1039-1059.

[5] Zheng Xiao, Li Mingchu, Chen Yuanfang, et al. Blockchain-based secure computation offloading in vehicular networks[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 22(7): 4073-4087.

[6] Fu Yuchuan, Li Changle, Yu F R, et al. A survey of driving safety with sensing, vehicular communications,and artificial intelligence-based collision avoidance[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(7): 6142-6163.

[7] 王志勤. 车联网支持实现无人驾驶的思考[J]. 人民论坛·学术前沿, 2021(4): 49-55.

Wang Zhiqin. Thinking on the realization of driverless driving through the Internet of vehicles[J]. Frontiers, 2021(4): 49-55.

[8] 王海鑫, 袁佳慧, 陈哲, 等. 智慧城市车-站-网一体化运行关键技术研究综述及展望[J]. 电工技术学报, 2022, 37(1): 112-132.

Wang Haixin, Yuan Jiahui, Chen Zhe, et al. Review and prospect of key techniques for vehicle-station-network integrated operation in smart city[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2022, 37(1): 112-132.

[9] Jain S, Ahuja N J, Srikanth P, et al. Blockchain and autonomous vehicles: recent advances and future directions[J]. IEEE Access, 9: 130264-130328.

[10] Xu Xiaolong, Li Haoyuan, Xu Weijie, et al. Artificial intelligence for edge service optimization in Internet of Vehicles: a survey[J]. Tsinghua Science and Technology, 2022, 27(2): 270-287.

[11] Machura P, de Santis V, Li Quan. Driving range of electric vehicles charged by wireless power transfer[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020, 69(6): 5968-5982.

[12] Li Tan, Li Congduan, Luo Jingjing, et al. Wireless recommendations for Internet of vehicles: recent advances, challenges, and opportunities[J]. Intelligent and Converged Networks, 2020, 1(1): 1-17.

[13] 赵争鸣, 刘方, 陈凯楠. 电动汽车无线充电技术研究综述[J]. 电工技术学报, 2016, 31(20): 30-40.

Zhao Zhengming, Liu Fang, Chen Kainan. New progress of wireless charging technology for electric vehicles[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2016, 31(20): 30-40.

[14] Nezamuddin O N, Nicholas C L, Santos E C D. The problem of electric vehicle charging: state-of-the-art and an innovative solution[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(5): 4663-4673.

[15] 中国汽车工程学会. 推进“车桩网”协调互动，服务新能源汽车规模化发展[EB/OL]. [2022-8-27]. http://www.sae-china.org/news/society/202102/a5473.html.

[16] 崔岩, 胡泽春, 段小宇. 考虑充电需求空间灵活性的电动汽车运行优化研究综述[J]. 电网技术, 2022, 46(3): 981-994.

Cui Yan, Hu Zechun, Duan Xiaoyu. Review on the electric vehicles operation optimization considering the spatial flexibility of electric vehicles charging demands[J]. Power System Technology, 2022, 46(3): 981-994.

[17] Zhang Jin, Che Liang, Wan Xin, et al. Distributed hierarchical coordination of networked charging stations based on peer-to-peer trading and EV charging flexibility quantification[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2022, 37(4): 2961-2975.

[18] 凤凰新闻网. 智能无线充电云网——无人驾驶共享电动汽车的必经之路[EB/OL]. [2021-07-04]. https://ishare.ifeng.com/c/s/v0021iZc06rpwUhujlGeUXpI0gQUVhsiZDO4Cox970A--TNA__.

[19] Yan Mingyu, Shahidehpour M, Alabdulwahab A, et al. Blockchain for transacting energy and carbon allowance in networked microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2021, 12(6): 4702-4714.

Intelligent Wireless Power Transmission Cloud Network for Electric Vehicles

Yang Qingxin1,2Zhang Xian2Zhang Pengcheng3

（1. Tianjin Key Laboratory of New Energy Power Conversion, Transmission and Intelligent Control Tianjin University of Technology Tianjin 300382 China 2. State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment Hebei University of Technology Tianjin 300130 China 3. Department of Electrical Engineering Tsinghua University Beijing 100084 China）

The development of electric vehicles (EVs) is a sure way for China to achieve the "double carbon" goal and move from a large-scale to a powerful automobile country. Electric vehicles have transformed from simple vehicles to energy storage units, intelligent mobile terminals, and digital spaces. Furthermore, autonomous driving is becoming an important technology to promote the reform of transportation modes, making wireless charging an inevitable choice for intelligent driverless and shared EVs in the future. However, the existing vehicle and network information interaction mode is challenging to conduct multi-level information fusion and decision-making for future scenarios. It is inseparable from the construction of intelligent wireless charging cloud networks to achieve and ensure the interconnection of energy and information. How to use advanced technologies such as cloud computing, big data, internet of things, artificial intelligence, and blockchain to build an intelligent wireless EV charging cloud network, to realize the closed-loop of vehicle, network, road, and cloud data, and form an efficient collaboration and resource optimization and matching among various elements, are critical problems. Therefore, there are vital issues to be considered and explored. This paper addresses the motivations for constructing an intelligent wireless power transmission cloud network for EVs. Critical challenges and suggestions for cloud network construction are outlined in the rest of the paper.

Firstly, the natural energy storage attribute of massive numbers of electric vehicles is highlighted. The power exchange between the vehicle and grid (V2G) is reviewed from state-of-the-art and developing trends. Wireless V2G is discussed under the background of EV development. Establishing real-time electricity prices brings economic benefits to both car owners and charging operators. The combination of the electricity economy and V2G gives prominence to excellent business potential. Wireless vehicle-to-vehicle (V2V) emerges under this trend. With the increasing number of electric vehicles, it will generate considerable storage and better use of electric vehicles' energy. Participating in the vehicle network interaction can improve the distribution and mobility of the energy storage unit and enhance the electrical. The stability of the force system has practical significance.

Secondly, the planning of the intelligent wireless power transmission cloud network for EVs is proposed. The cloud network platform aims to build a service platform for the Internet of Vehicles and provide a more efficient, convenient, and safe service guarantee for the travel of electric vehicles. According to the degree of automation of electric vehicles, electric vehicles can be categorized into crewed electric vehicles, hybrid (semi-automatic) electric vehicles, and autonomous electric vehicles. Different types of electric vehicles have different functional requirements for the cloud platform. The platform has great potential to support highly efficient energy exchange between the grid and vehicles. Traffic efficiency and traveling sharing can be improved based on the platform. Relevant departments should make overall arrangements, actively respond to the needs of cloud network construction, and play a leading role in policy guidance.

Finally, critical problems need to be concerned during the construction. Floor planning needs to be considered from the view of land, transportation, construction, and other aspects. Diversified charging scenarios are to be discovered to meet the growing development. Digital security issues are to be ensured, and third-party platform construction and supervision are suggested. How to achieve efficient cloud information management is also critical for power exchange. New technologies such as big data, data mining, blockchain, and intelligent algorithms are to be adopted to unite the cloud network. Operation and profit models are essential factors to support the cloud network. Space electromagnetic safety problems are another vital issue to be considered both from the electromagnetic compatibility and bio-safety aspects.

Establishing an intelligent wireless EV charging cloud network will be of great practical significance to transforming EV form, transportation mode, and energy consumption structure. It greatly meets people's pursuit of easy traffic.

Electric vehicle, intelligent, wireless power transfer, cloud network

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.222085

TM15; TM73

杨庆新 男，1961年生，教授，博士生导师，研究方向为工程电磁场与磁技术。E-mail：qxyang@tjut.edu.cn（通信作者）

张 献 男，1983 年生，教授，博士生导师，研究方向为无线电能传输技术。E-mail：zhangxian@hebut.edu.cn（通信作者）

章鹏程 男，1991 年生，助理研究员，研究方向为新能源与无线充电技术的融合应用。E-mail：pczhang@tsinghua.edu.cn（通信作者）

国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（52122701）和青年科学基金项目（52207010）资助。

2022-11-04

2022-11-11

（编辑 郭丽军）