本发明涉及无线充电，具体而言，涉及一种基于河马优化算法的无线充电优化方法和装置。
背景技术：
1、近年来，无线充电技术因其方便、快捷、安全等特点，在电动汽车锂电池充电器中得到广泛的应用，受到众多学者关注。
2、然而，目前无线充电系统传统采用的恒流恒压充电方法具有局限性，在恒压阶段，充电电流会不断下降，导致充电速度减缓。
3、其次，对于传统的恒流恒压充电方法，一旦无线传能系统的拓扑参数确定，输出电流和电压均不可调，这限制了充电的自由度，导致无法灵活应对不同情况下的充电需求。
4、并且，现有的对于多级恒流充电曲线优化的元启发式算法各有长处，但存在各自的局限性，往往很难平衡求解质量和求解代价。
5、因此，如何设计应用于电动汽车锂电池无线充电，并具有灵活性高、充电速度快等特点的多级恒流充电优化方法，同时利用优秀的元启发式算法对充电曲线进行优化，是本领域技术人员亟需解决的关键问题。
6、河马优化算法是近期提出的新颖的元启发式算法，与许多优秀的元启发式算法如粒子群算法，灰狼优化算法等相似，有着精简的结构，较高的并行性和鲁棒性，同时，其三段式更新策略具备搜索范围广，种群多样性较大的优点。
技术实现思路
1、针对以上技术问题，本发明提供了一种基于河马优化算法的无线充电优化方法和装置，并提出相应控制电路，使得电动汽车锂电池可以稳定高效地充电。
2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
3、一种基于河马优化算法的无线充电优化方法，所述优化方法包括：
4、获取锂电池参数数据，确定锂电池无线充电的优化目标、优化变量和约束条件；初始化河马种群并计算每个河马个体的适应度函数值，确定最优位置和最优适应度值；进入主循环，设置迭代终止条件；使用河马探索阶段的位置更新策略，更新个体位置；使用河马对捕食者防御阶段的位置更新策略，更新个体位置；使用河马逃离捕食者阶段的位置更新策略，更新个体位置；当迭代次数达到预设的最大次数，退出循环，输出得到的多阶段电流结果；利用无线传能控制系统，分时输出得到的多阶段电流，为锂电池充电。
5、所述使用河马探索阶段的位置更新策略，更新个体位置，包括以下步骤：
6、s11.雄性河马的位置定位，使用公式(4)，具体为：
7、
8、其中，代表雄性河马个体的位置，dhipho代表当前种群中最优河马个体的位置，y1是[0,1]之间的随机数，i1是整数1或2；
9、s12.雌性河马或幼年河马的位置定位，使用公式(5)，具体为：
10、
11、其中，代表雌性河马或幼年河马个体的位置，i2是整数1或2，h1的值由公式(6)确定，具体为：
12、
13、其中，r1、r2、r3、r4是[0,1]范围内的向量，r5是[0,1]范围之间的随机数，q1、q2是整数0或1；
14、ξ的值由公式(7)确定，具体为：
15、
16、其中，r7是[0,1]范围之间的随机数，r6代表幼年河马的离群程度，范围在[0,1]之间；
17、s13.第一次更新河马种群，由公式(8)、(9)确定，具体为：
18、
19、其中，fimhipho代表当前循环中某个雄性河马个体的适应度，fifbhipho代表当前循环中某个雌性河马或幼年河马个体的适应度。
20、所述使用河马对捕食者防御阶段的位置更新策略，更新个体位置，包括以下步骤：
21、s21：捕食者位置定位，由公式(10)确定，具体为：
22、
23、其中，r8为[0,1]范围之间的向量；
24、捕食者距离河马个体的距离，由公式(11)确定，具体为：
25、
26、s22：河马防御捕食者，获取河马在面对捕食者时的移动距离及位置，由公式(12)确定，具体为：
27、
28、其中，i＝n/2+1,n/2+2,…,n,j＝1,2,…,m，代表河马面对捕食者时的位置矩阵，f是[2,4]范围之间的随机数，c是[1,1.5]范围之间的随机数，d是[2,3]范围之间的随机数，g是[-1,1]范围之间的随机数，r9为一个1×m维大小的随机向量，rl是一个服从levy分布的随机向量，由如下公式(13)、(14)确定，具体为：
29、
30、其中，w和v是[0,1]范围之间的随机数，θ是常数1.5，γ是阶乘函数；
31、s23：第二次更新河马种群，由公式(15)确定，具体为：
32、
33、其中，fihiphor代表当前循环中某个河马个体的适应度。
34、所述使用河马逃离捕食者阶段的位置更新策略，更新个体位置，包括以下步骤：
35、s31：河马随机更新位置并计算适应度，其随机位置由公式(16)确定，具体为：
36、
37、其中，i＝1，2，…,n，j＝1，2，…，m，r10是[0,1]之间的随机数；
38、lbjleaf和ubjleaf的值由公式(17)确定，具体为：
39、
40、其中，t＝1，2，…，τ，τ代表最大迭代次数；
41、τ的值由公式(18)确定，具体为：
42、
43、其中，r11是[0,1]范围之间的随机向量，r13是[0,1]范围之间的随机数，r12是一个服从正态分布的随机数；
44、s32：第三次更新河马种群，输出最终结果，个体更新由公式(19)确定，具体为：
45、
46、其中，fihiphoe代表当前循环中某个河马个体的适应度；
47、最终得到最优的河马个体，其位置结果作为五阶段最佳电流输出结果i1.best、i2.best、i3.best、i4.best、i5.best。
48、一种基于河马优化算法的无线充电装置，所述无线充电装置包括：
49、利用无线传能控制系统，分时输出多阶段电流，为锂电池充电，所述无线传能控制系统包括原边侧、副边侧和控制侧，所述原边侧包括逆变器n、可变电感单元l1、第一固定电容c1、可变电容单元cp、直流电源vin、原边侧电感线圈lt；所述副边侧包括第二固定电容c2、整流器z、副边侧电感线圈lr、第三固定电容c3；所述控制侧包括电压传感器、电流传感器、脉冲方波发生器组、主控制电路；
50、所述无线传能控制系统的输出电流由如下公式(20)确定，具体为：
51、
52、其中，ze为锂电池等效负载，wr为交流电基波频率，n为所取的谐波次数。
53、五阶段分别的输出电流由公式(21)确定，具体为：
54、
55、从上述技术方案可以看出，本发明案例实施具有以下效益：
56、与传统无线充电系统的恒流恒压充电方法相比，本发明一种基于河马优化算法的无线充电优化方法和装置，通过曲线优化设计，实现稳定最优的多阶段电流式充电，为锂电池充电提供了一种充电策略，提高了电动汽车锂电池的充电速度，降低了锂电池充电过程中的温升。
1.一种基于河马优化算法的无线充电优化方法，该方法应用于对锂电池的多级恒流充电，其特征在于，获取锂电池参数数据，确定锂电池无线充电的优化目标、优化变量和约束条件；初始化河马种群并计算每个河马个体的适应度函数值，确定最优位置和最优适应度值；进入主循环，设置迭代终止条件；使用河马探索阶段的位置更新策略，更新个体位置；使用河马对捕食者防御阶段的位置更新策略，更新个体位置；使用河马逃离捕食者阶段的位置更新策略，更新个体位置；当迭代次数达到预设的最大次数，退出循环，输出得到的多阶段电流结果；利用无线传能控制系统，分时输出得到的多阶段电流，为锂电池充电。
2.根据权利要求1所述的一种基于河马优化算法的无线充电优化方法，其特征在于，所述确定锂电池无线充电的优化目标、优化变量和约束条件，优化目标包括充电时间最短，所述优化变量包括锂电池容量cf、锂电池荷电状态soc、锂电池充电能量效率η、锂电池充电时间t，所述约束条件包括锂电池充电时间、荷电状态、充电能量效率、容量均在一定的范围内，如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于河马优化算法的无线充电优化方法，其特征在于，所述初始化河马种群并计算每个河马个体的适应度函数值，确定最优位置和最优适应度值，使用公式(2)初始化河马种群：
4.根据权利要求1所述的一种基于河马优化算法的无线充电优化方法，其特征在于，所述使用河马探索阶段的位置更新策略，更新个体位置，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于河马优化算法的无线充电优化方法，其特征在于，所述使用河马对捕食者防御阶段的位置更新策略，更新个体位置，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于河马优化算法的无线充电优化方法，其特征在于，所述使用河马逃离捕食者阶段的位置更新策略，更新个体位置，包括以下步骤：
7.一种基于河马优化算法的无线充电装置，其特征在于，利用无线传能控制系统，分时输出多阶段电流，为锂电池充电，所述无线传能控制系统包括原边侧、副边侧和控制侧，所述原边侧包括逆变器n、可变电感单元l1、第一固定电容c1、可变电容单元cp、直流电源vin、原边侧电感线圈lt；所述副边侧包括第二固定电容c2、整流器z、副边侧电感线圈lr、第三固定电容c3；所述控制侧包括电压传感器、电流传感器、脉冲方波发生器组、主控制电路；
