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今天 — 2025年4月26日首页

漱石枕流(十二)

作者 楚书业
2025年4月26日 05:22

四月,
春雨润物!

出眠

中旬,本想看下俩草龟的冬眠情况。
没成想,一挖就把它们都给挖醒了!
得啦,直接出眠呗!

其实也差不多了,毕竟这段时间里,阿芗的温度一直维持在20-30°C之间!
已经非常适合翻缸乌龟出眠了。

龟缸

月初,趁着俩龟还没出眠,便把周转箱给改造了下:

新增了顶部的遮蔽跟水区中下层的隔板。

方便乌龟躲避、遮阳、出水换气的同时,也与晒背的隔板形成高度、距离差,来回间让它们多运动!

挂壁定植篮新增根系发达的薄荷,长势喜人,蛮是茂盛!

鱼苗

从上月起,国斗便进入繁殖期了,只是还没繁育成功。
直到这月中旬,才收获第一批国斗鱼苗,可惜只及时捞起十来条……剩下的估计被大鱼净化了!
然后,这几天又喜提第二批鱼苗,赶紧捞出!没捞到的那些,便靠它们自己的求生欲!

绵绵雨季,宜万物生长!

一点点展开我的 macOS

作者 Dayu
2025年4月26日 03:31

Core

Alfred 是我的应用启动器,感兴趣的朋友可看:2024 Alfred 5 基础设置和 Worklfow 推荐Shortcutie 可以利用私有 API 为 Shortcuts 提供丰富的系统级扩展动作,配合 Alfred 使用更佳,我最常用的是「通知清理」。

我长期订阅 Setapp,这是一个软件打包订阅服务,所有在该服务内软件后会加一个星号*

DEVONthink 是资料管理的核心,大部分内容使用 Typora 编辑(PicGO 为图床),其他资料的格式主要为 PDF、Doc、Markdown 和 Html。浏览器插件 Obsidian Web ClipperSingleFile 可以快速收集信息,然后使用 Hazel 自动转入 DEVONthink 中。我选择在数据库中尽量储存复述和重新理解过的资料,少储存源文件,这样能减少数据库的大小,也让内容更聚焦。Apple mail 中的邮件可以直接拖拽到 DEVONthink Inbox 中归档。数据库通过 Dropbox 同步。

我使用 PDF Expert 阅读 PDF 文件,MarginNote* 阅读需要记笔记的 epub 文件,高亮和笔记可直接导入 DEVONthink。不需要笔记的 epub,则用 Calibre 阅读。

Apple Calender 和 Things 3 用于日程和项目管理,配合 Dato* 在 Menu bar 中快速查看信息。Things 中的项目可以直接拖拽到 Apple calendar 中。

进入工作状态后,我会用 QSpace 替代 Finder 管理项目,用 Bookends 管理文献。以前一直用 Zotero,DEVONthink 4.0 加强了和 Bookends 的联动,我便转而尝试了它。

使用 Sublime Text 查看代码,用 RStudio 和 VSCode 进行数据分析。TablePlus* 和 Delimited 可以更方便的查看数据。

使用 Librewolf 一年多,还是回到了Chromium 内核。目前,Brave 是我的主力浏览器,并使用 1Password 管理密码。作为 Kagi 的忠实用户,我一直对 Orion Browser 有很高期待,每隔半年会试用一次,但至今没优化到能做主力浏览器的程度。近期最喜欢的浏览器插件是 Sider,结合了 POE 的 AI 对话功能,和双语翻译、Youtube 字幕翻译、网页总结、PDF 翻译总结… 另外,Sider 挺适合 1-3 人合租,价格不错。

我习惯使用 RSS 订阅内容,FreshRSS 是我的 RSS 管理器。Reeder 则是我的阅读器,可以直接订阅 FreshRSS 中的内容。

WordPress 被用于搭建博客。每隔三个月,会用 SiteSucker 为博客做二次备份,能够异步下载网站的网页、图片、PDF、样式表等文件并重建站点目录结构。其他自托管服务可见这篇 Blog

Menu Bar

我使用 Bartender 管理 Menu Bar,将其折叠成三个层级,「常驻可见」、「隐藏」和「后台常驻」

常驻可见:

  • DEVONthink Extra:用于快速记录笔记。
  • Dropbox:云盘同步中枢。
  • Trickster*:可以查看近期使用的软件和文件,并支持查看 DEVONthink 内最近查看的文件,和 Alfred 联动。
  • LookAway:非常漂亮的休息提醒 App,有干眼和坐姿提醒,能设置一些场景下不启用,如游戏、视频和会议。
  • Dato*:快速查看日历信息,有全屏的会议提醒。
  • Squirrel: 输入法。
  • DisplayBuddy*:研究所的电脑是 1080P 的,这个软件能启用 HiDPI 分辨率,略微提升显示效果。
  • AIDente Pro*:电池健康管理工具。Apple 官方的电池管理工具被我隐藏了。
  • Alcove:最接近 macOS 原生的动态岛功能,简单舒适,没有多余的功能。
  • One Switch*(偶尔):我使用它的两个功能,「保持开机状态」和「擦键盘屏幕状态」。
  • Gestimer 2:交互很舒服的番茄钟应用,通过拖拽设定时间。

隐藏(点击 menu bar 可显示):

  • Bettermouse:用于替代罗技的鼠标管理软件,兼容我目前使用的两款鼠标,可设置快捷键。
  • PicGO:图床工具,接入 Typora。
  • Copy ‘Em:非常棒的剪切板软件,交互非常合理流畅,工作中需要的小功能它基本都有。
  • Supercharge*:系统增强工具,提供数十种可选功能,用户可按需开启,无需额外脚本或插件。
  • MagicQuit:自动关闭长时间未使用过的软件。
  • 1Password:交互体验最好的密码管理软件。
  • PopClip*:选中文本即显工具条,可以快速检索和翻译内容。安装插件后,只要能选中文本的内容,都可以剪藏到 DEVONthink。
  • ScreenMemory:通过定期截屏,保留用户的操作记录。与 Rewind 有一些相似,交互没有 Rewind 舒适,但功能够用,价格实惠。

后台常驻(完全隐藏):

  • Mission Control Plus*:为 Mission Control 设计的增强工具。
  • Hazel:完成各种自动化文件管理。
  • Codepiper:自动复制短信中的验证码。不要买 app store 版,功能不全。
  • Bob:macOS 上现阶段体验最好的翻译 & OCR 软件。
  • CleanShot X*:截图软件。
  • Magnet:窗口管理器。
  • Shareful:优化系统共享菜单。
  • iPreview:增强 macOS 的 Quick Look 浏览功能。
  • Mounty:将 NTFS 分区重新挂载为读写模式,实现在 macOS 下对 NTFS 卷的写入支持。
  • Key Maestro:大的macOS自动化工具,很多 Supercharge 的功能都可以用它实现。
  • New File Menu:优化 Finder 菜单栏,快速创建新文件。

其他

线上会议之前,我习惯用 Hand Mirror 检查一下摄像头状态。会议中,Presentify 能帮助我在屏幕上做标注,KeyCastr 则能显示实时使用的按键。

比较简单的思维导图,会用 MindNode* 绘制,复杂的则使用 Kinopio

BetterZip* 是我最喜欢的压缩文件管理器,它可以在不解压缩的情况下查看压缩文件的内容。

Clean My Mac*:垃圾清理、恶意软件扫描、应用管理… 确实比 OnyX 体验更好。

FoxTrot Search:很好用的本地全文检索工具。

Chatwise 是我觉得目前最好用的 AI 聊天软件,功能添加的很克制,没有变的很臃肿。

Renamer* 是批量重命名软件,稳定,清晰。

最近开始用 Mela 记录菜谱,用 Tripsy* 规划旅行计划。

Steam:最近很喜欢玩电脑上的桌游,比如展翅翱翔、猫与花毯等。

Darkroom:不知不觉用了 10 年的修图软件。

我使用 Squash* 和 PDF Squeezer* 压缩图片和 PDF 文件。

Permute* 转换音频图片格式,用 Downie* 下载视频,使用 Elmedia Player* 观看视频。

Picture View:一款轻巧快速的 macOS 图片浏览应用。 体积小巧,方便快速的查看图片,不产生缓存,适合作为默认看图应用。

Affinity 系列软件:制图三件套。

Spotify:听音乐。

未曾踏足的小径

作者 青山
2025年4月25日 22:56

未曾踏足的小径 - 第1张图片

今年除了入坑摄影圈,在此之前还入坑了骑行圈,虽然最初目的是将其作为上班的通勤工具,但在下班之余 RC100 便是放松自我的奇妙之物。

下班稍早,天气正好,骑车前往公司附近的艾溪湖湿地公园,这里是众多跑步、骑行、摄影爱好者的聚集地,今天不是休息日,只有少数下班来此散步的人。穿的裤子比较宽大,为了防止裤脚卡到自行车,特意买了两条束脚绑带将裤脚固定住,这样骑行起来就方便许多,没有追求速度,我喜欢的是一边骑行一边欣赏两边的风景,观察路上的人。

来过艾溪湖很多次,每次都有不同的目的,比如公司组织徒步,和女朋友散步,带着相机来记录风景,再或者像今天这样下班之后骑一会儿车,原本以为一样的风景来几次之后会变得乏味和无聊,但今天骑行时误入一条未曾踏足的小径,欣赏到从没见过的风景,对我来说也是一次有趣的体验。

它始于一个分岔路口,一直往前延伸,便到了艾溪湖大桥底下,骑过去时看到许多在这里拍照的女生,因为在这个角度下和艾溪湖大桥拍照,正好可以将桥拱作为兔子耳朵,显得十分可爱,这里也成了一个著名的打卡点,匆匆骑过,在巨大的桥墩下面,十分开阔和安静,也是一处值得拍照的好地方,因为骑着车便没有停下来,继续往前,湖面上架起延绵不绝的木桥,与远处的夕阳交相辉映,很遗憾,又没有拍下来。

从那条小径出来之后就是公路,沿着路往住的地方继续骑行,路上仍然在回忆刚刚看到的景色,如果当时没有选择右边的小径,还会不会有让人眼前一亮的风景呢,会不会后悔没有选择另一条呢。突然发现生活中处处都是选择,早上出门便开始选择,坐地铁还是骑自行车,选择前者可以在通往地铁站的途中看路边的风景和人,随时用手机记录,选择后者,虽然也能随时停车欣赏,但显然没有那么方便,不管选择哪一种,都会有所遗憾。

今天骑车,可能遗憾没有带相机,遗憾没有带着相机沿着湖边慢慢走,不管是湖边野餐的女生,还是湖边钓鱼的男生,亦或是路上散步的老人、小孩,都可以慢慢记录下来,骑着车便只能短暂停留,拿出手机简单地拍几张,再心满意足地离开。处处充满选择,时时都有遗憾,但正如雷军所说“永远相信美好的事情即将发生”,更美丽的风景永远在下次。

用发朋友圈的话结束今天的内容,上班哪有骑车好玩。

未曾踏足的小径 - 第2张图片

未曾踏足的小径 - 第3张图片

未曾踏足的小径 - 第4张图片

未曾踏足的小径 - 第5张图片

未曾踏足的小径》最先出现在印记

Google Might Skip The Android 15 Update For Your TV

作者 Arol Wright
2025年4月26日 07:11

A lot of Android phones have so far received their respective update to Android 15, but if you have something Android-powered that's not a smartphone or a tablet, your mileage may vary. TVs are still on Android 14, but it's increasingly looking like Google might just skip the Android 15 update for Google TV and Android TV-powered devices.

ChatGPT's Most Promising Feature Feels Neglected

作者 Adam Davidson
2025年4月26日 05:16

When ChatGPT first announced that it had added a feature allowing you to create scheduled tasks, I was excited. I had plenty of ideas of ways that this could be really useful, from birthday or medication reminders to running bespoke searches each day. However, the reality was a little disappointing.

Android 16’s New Protection Mode Will Protect Against Bad USB Devices

作者 Joe Fedewa
2025年4月26日 04:55

Android 16 is shaping up to be a pretty decent release. One intriguing feature that seems interesting is the introduction of "Advanced Data Protection" for USB connections. It looks like Google is serious about tightening security, and this new setting could be a big deal.

Windows Recall Is Finally Rolling Out After Controversal Reveal

2025年4月26日 03:26

Microsoft’s controversial Recall feature is now rolling out to Windows 11 Copilot+ PCs, along with an improved Windows search. Recall was delayed for months after the first implementation had significant security and privacy issues, but Microsoft has supposedly fixed all the problems.

昨天 — 2025年4月25日首页

Windows 电脑使用 Obs Studio 录制各个网站视频/桌面画面教程

作者 Allen Hua
2025年4月25日 17:18

我分享这个 flow 是因为我有分享视频中片段的需求,但是又不想用相机拍摄,相机拍摄效果可能也不好。下载下来再裁剪又太麻烦。尤其是我喜欢看车祸警示录,有时候看到某些事故非常搞笑,我就用这个手段录制下来,视频可能就10s,30s,然后再微信分享,就很 nice 了。如果是分享10min的完整视频那种,就不如直接贴链接,或者直接下载下来再分享,不需要使用本文方案进行录制。

前言

你是否会因为难以下载 YouTube, X(Twitter), 小红书, Instagram, 微博 之类的网站上的视频而发愁呢……虽然下载这些网站的视频大多都有在线工具或者命令行工具,可以在 GitHub 寻找。

但是目前经过我的日常使用,小红书和微博上的视频资源不是很轻松就能下载下来,或者下载用时很久,还可能下载下来文件太大(比如下载时无法执行码率和分辨率),不利于再次分享。

我为了解决这个问题,一开始使用了 NVIDIA Geforce Experience,但是这个只能录制屏幕的完整内容,如果想要录制屏幕当中的某一块区域,英伟达这个软件就不行了。

于是转而使用 Obs Studio。下面这段介绍来自 DeepSeek V3

OBS Studio(Open Broadcaster Software)是一款免费开源的跨平台直播和录屏软件,广泛用于游戏直播、教学演示、视频创作等场景。以下是其核心特点:

1. 核心功能

  • 多场景切换:可创建多个场景(如游戏界面、摄像头画面、PPT等),直播时实时切换。
  • 来源组合:支持添加窗口捕获、摄像头、文字、图片、浏览器、音频等元素,自由布局。
  • 高性能录制:支持高帧率(60fps+)、高分辨率(4K)录制,输出为MP4、MKV等格式。
  • 直播推流:一键推流到Twitch、YouTube、B站等平台,支持RTMP协议。

2. 技术优势

  • 低延迟编码:内置x264、NVENC(NVIDIA显卡)、AMF(AMD显卡)等硬件加速编码器。
  • 音频控制:多轨道音频混合,支持降噪、增益等滤镜。
  • 插件扩展:通过插件支持虚拟摄像头、字幕、特效等扩展功能。

3. 适用场景

  • 游戏直播:捕获游戏画面+摄像头叠加,实时互动。
  • 网课/会议:录制屏幕+PPT演示,或虚拟摄像头接入Zoom/Teams。
  • 视频创作:录制教程、剪辑素材,支持后期音频分离编辑。

4. 跨平台支持

  • 支持Windows、macOS、Linux系统,界面简洁但需一定学习成本。

5. 注意事项

  • 硬件要求:高清直播需中高端CPU/显卡,建议提前测试性能。
  • 学习曲线:高级功能(如音频路由、动态滤镜)需查阅教程。

官网下载:OBS Project
社区活跃,遇到问题可通过论坛或GitHub快速解决。适合追求高自由度、零成本的用户。


我在使用 Windows 11 电脑。安装好 Obs Studio 之后,打开软件,进行初始化配置,我不直播,所以只进行了 recording 录制相关的初始化,最后 apply settings,应用设置。

添加源。我拿录制B站车祸警示录的视频举例,使用 edge 浏览器播放B站视频,那么来源选择【窗口采集】,选中正在运行的 edge 那个窗口,标题前缀是 [msedge.exe]

obs 添加源.jpg

如果不想录入当前电脑麦克风的声音,请将 Mic 给静音。

B站视频采集.jpg

此时会录制整个窗口的画面,如果想录制视频播放区域,需要添加一个裁剪/填充的【滤镜】,如下图,设置好距离左,顶部,右,底部的像素数量关闭即可。

obs 滤镜裁剪填充.jpg

最后再点击【开始录制】,同时播放 edge 浏览器窗口的视频,在视频结束时(或者你想截取的视频片段刚好结束)点击【停止录制】。

最终录制视频呈现的质量,设置项在 【设置】->【输出】->【录制】->【录像质量,录像格式,视频编码器,音频编码器,音轨】等配置。

建议录像格式使用MPEG-4,方便传播,比如微信就可以直接预览 mp4 视频。

为typecho博客添加latex支持

作者 Allen Hua
2025年4月25日 13:40

使用了这个插件: https://github.com/zyuzhi/MarkdownKatex-typecho ,下载了 v1.0.1,但是点击创建文章之后无法返回所有文章页面。另外博客首页也无法加载,禁用插件即恢复正常。懒的去追究原因了,索性不用插件改用其他方法。

我家里的一台机器也部署了 typecho,同样都是 docker compose 部署的,和当前 typecho 实例的区别大概就是 v1.2.0 vs v1.2.1 。家里机器上的 typecho 是 1.2.0,当前实例是 1.2.1,有可能是版本升级导致的原有插件失效,因为上述插件 GitHub 源代码是2018年左右最终打包到 release 发行的。

在 typecho v1.2.1 实例上测试如下方法可以为 typecho 博客添加 latex 支持。

方法参考: https://www.xrgzs.top/posts/typecho-use-mathjax-add-latex-support

修改当前主题的 footer.php

将以下代码添加到 footer.php </body> 关闭标签之前。我这个主题这个文件在 components/footer.php。我上面参考的博客将这段脚本引用放在了 index.php,可能会引起 DOM 渲染紊乱,比如图片被拉长,主页 footer 在页面中间渲染。放在 footer.php</body> 前,此时 DOM 已解析完成,图片布局已稳定,脚本加载不再影响初始渲染

<script type="text/javascript"
    src="//cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML">
</script>

修改当前主题的 header.php

将以下代码添加到 header.php 的适当位置。我这个主题这个文件在 components/header.php

<script type="text/javascript"
    src="//cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML">
</script>
<script type="text/x-mathjax-config">
    MathJax.Hub.Config({
    extensions: ["tex2jax.js"],
    jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"],
    tex2jax: {
      inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ],
      displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ],
      processEscapes: true
    },
    "HTML-CSS": { availableFonts: ["TeX"] }
    });
</script>

mardown + latex 测试

牛顿第二定律

物体所受合外力 $\mathbf{F}$ 与其加速度 $\mathbf{a}$ 满足:

$$ \mathbf{F} = m\mathbf{a} = \frac{d\mathbf{p}}{dt} $$

其中:

  • $m$ 为物体质量(单位:$\mathrm{kg}$)
  • $\mathbf{p} = m\mathbf{v}$ 为动量(单位:$\mathrm{kg \cdot m/s}$)
  • $t$ 为时间(单位:$\mathrm{s}$)

万有引力公式

两个质点间的引力大小:

$$ F = G\frac{m_1 m_2}{r^2} $$

式中普适常量: $G \approx 6.674 \times 10^{-11}\, \mathrm{m^3 \cdot kg^{-1} \cdot s^{-2}}$

新能源汽车之纯电车使用交流慢充和直流快充的充电损耗对比

作者 Allen Hua
2025年4月25日 13:15

以下是我和DeepSeek R1的对话


USER

新能源汽车使用7kW 交流慢充和外面的直流快充,哪个充电时损耗更高?7kW 交流慢充的电流大概30A,44度电池大概需要7个小时;使用外面直流快充桩,假如功率是70kW,充满需要1小时,但是充电电流最大180A左右。请计算一下哪种充电方式电损耗更多?

ASSISTANT

嗯,用户问的是新能源汽车用7kW的交流慢充和外面的直流快充,哪个充电时的损耗更高。需要比较两种充电方式的电损耗。首先,我得理清楚问题的各个参数和可能的损耗来源。 用户给出的数据是,7kW慢充电流约30A,44度电池需要7小时充满。而直流快充功率70kW,充满需要1小时,电流最大180A。用户希望计算哪种方式损耗更多。 首先,我需要明确充电损耗主要包括哪些部分。通常来说,充电损耗可能来自几个方面:充电桩本身的效率、线缆的电阻损耗、电池在充电过程中的热损耗,以及可能的转换损耗(比如交流转直流时的损耗)。 但这里可能需要简化问题,因为用户可能只关注其中一部分损耗,比如线损或者充电效率差异。但用户没有明确说明,可能需要自己做一些合理的假设。 首先,对于交流慢充,7kW的功率,电流30A,电压应该是220V左右(因为功率=电压×电流,7kW=7000W,7000/220≈31.8A,接近30A,可能实际电压更高或者电流略高)。而直流快充的话,70kW功率,电流180A,那电压大概是70000/180≈388.9V,这符合一般直流快充的高电压情况。 接下来,考虑线损。线损主要和电流的平方成正比,和电阻成正比(P=I²R)。所以,线缆的电阻会影响损耗。但需要知道线缆的电阻值,或者比较两种情况下电流的差异导致的损耗差异。 不过,这里可能需要区分交流慢充和直流快充的充电过程。交流慢充的情况下,车载充电机(OBC)将交流转换为直流给电池充电,而直流快充是直接由充电桩提供直流电,绕过了车载充电机。因此,两者的损耗可能不同,交流慢充会有OBC的转换效率问题,而直流快充可能有充电桩内部的转换效率以及线损。 假设线缆的电阻相同的话,那么线损取决于电流的平方乘以电阻。但实际情况中,直流快充的线缆可能更粗,电阻更小,但电流更高。不过用户可能没有给出线缆的具体参数,可能需要假设两种情况下的线缆电阻,或者比较相对损耗。 或者,用户可能只是希望比较两种情况下电流不同导致的线损差异,假设其他条件相同。 不过可能更全面的考虑是,整个充电过程的效率,包括充电桩的效率、线损、车载充电机或电池管理系统的效率等。 例如,对于交流慢充:电网的电能先经过充电桩(可能效率接近100%,因为交流传输),然后到车载充电机,OBC将交流转换为直流,并调整电压到电池需要的水平,这个过程的效率通常在85%-95%之间,比如假设是90%。然后,线损部分,电流30A,线缆电阻假设为0.1Ω(随便举个例子),那么线损是I²R=30²×0.1=90W,持续7小时,总损耗是90W×7h=0.63kWh。同时,OBC的效率损失是,输入到OBC的电能是7kW×7h=49kWh,输出到电池的是44kWh(因为44度电池),所以OBC的效率是44/(49)≈89.8%,接近90%。这里的线损可能已经包含在OBC的效率中,或者需要额外计算? 而直流快充的情况,充电桩本身将交流转换为直流,效率可能在90%左右,然后线损部分,电流180A,假设线缆电阻更小,比如0.02Ω(因为快充线缆更粗),那么线损是180²×0.02=648W,持续1小时,总损耗0.648kWh。同时,充电桩的效率如果是90%,那么输入到充电桩的电能是70kW×1h=70kWh,输出到车的直流电是70kWh×90%=63kWh,但实际充进电池的是44kWh(因为电池容量44度),所以这里可能还有其他损耗,比如电池充电时的效率,或者BMS的管理损耗,可能这部分效率假设为95%,那么从63kWh到电池的44kWh,可能需要计算是否合理?其实这里可能需要更准确的数据,但用户可能只是希望比较两种方式的总体损耗。 不过可能用户的问题更简单,即比较两种充电方式的总损耗,而损耗主要来自电流在传输过程中的线损和转换效率。因此,可能需要分别计算两种方式的总输入电能和实际充入电池的电能,差值就是损耗。 对于慢充:44度电池需要7小时,充电功率7kW,所以输入的电能是7kW×7h=49kWh,而充入电池的是44kWh,所以总损耗是49-44=5kWh。这部分损耗包括线损和OBC的转换损耗。 对于快充:70kW充1小时,输入电能为70kWh,而充入电池44kWh,所以损耗是70-44=26kWh?这显然太大,可能哪里有问题。因为实际上快充的充电时间可能不是一直保持70kW,特别是当电池接近充满时,充电功率会下降,所以用户说的“充满需要1小时”可能是指从某个低电量到满,但实际平均功率可能不是70kW整个小时。但用户给出的数据是假设70kW持续1小时,所以输入70kWh,但电池只有44kWh,显然不可能,这显然不合理。这说明用户的数据可能有问题,或者需要更仔细的分析。 可能用户提供的例子中,快充的70kW功率下,充满44度电池需要的时间应该是44kWh /70kW≈0.628小时,即约37.7分钟,而不是1小时。用户可能在这里有错误,或者需要重新审视数据。或者,可能用户的意思是快充的功率在开始阶段可以达到70kW,但随着电池电量增加,功率会下降,所以总时间需要1小时。但这样的话,实际输入的电能应该还是44kWh加上损耗,所以总输入可能接近44kWh / 效率。例如,如果充电桩和线路效率是90%,那么输入电能为44 /0.9≈48.89kWh,那么充电时间就是48.89kWh /70kW≈0.7小时,约42分钟,但用户说需要1小时,可能效率更低或者有其他因素。 这里可能存在数据矛盾,需要用户澄清,但可能用户是假设理想情况下,快充以70kW充1小时,总输入70kWh,但电池只有44kWh,这显然不可能,所以可能是例子中的数值有问题。或者,可能用户提到的“44度电池”需要充的电量不是从0到100%,而是部分充电?例如,如果电池剩余20%,需要充80%的电量,即35.2kWh,那么快充70kW的话,时间约35.2/70≈0.5小时,约30分钟。但用户说需要1小时,可能例子中的数值有误。 或者,可能用户混淆了电池容量和充电量。例如,电池是44度,但使用快充时,充电量可能更大,因为存在损耗。例如,假设快充的总输入电能为70kW×1h=70kWh,其中充入电池44kWh,那么损耗为26kWh,显然这效率太低了,只有62.8%,这显然不合理。因此,可能用户的数据有误,或者需要重新考虑。 可能正确的数据应该是,快充的充电时间是根据电池容量和充电功率计算的,例如44kWh /70kW≈0.628小时,即约37分钟,而用户可能提到的1小时是包括其他因素,例如充电速度下降或者不同的SOC区间。但无论如何,用户给出的数据可能存在矛盾,需要进一步确认。 不过,回到问题本身,用户可能希望比较两种充电方式的损耗,基于他们提供的参数,即使数据存在矛盾,可能需要按给出的数据计算,假设快充需要1小时充入44度,即输入70kWh,而慢充输入49kWh,这样快充的损耗更高,但实际情况中,这显然不可能,因为输入必须大于输出,所以可能用户的数据有误。 或者,可能用户提到的“44度电池”充满需要的时间,快充是1小时,但实际充电功率在充电过程中会调整,比如开始时高功率,后面降低,所以平均功率可能不是70kW。例如,总充电量44kWh,时间1小时,平均功率44kW,所以充电桩的最大功率是70kW,但平均44kW,这样输入的电能是44kWh除以充电效率,比如如果效率90%,则输入约为48.89kWh,损耗约4.89kWh。 而慢充是7kW×7h=49kWh输入,充入44kWh,损耗5kWh。那两种方式的损耗接近,快充可能稍低。 但用户给出的数据可能存在问题,需要明确。或者,可能用户希望仅计算线损,而不考虑转换效率。例如,只比较两种充电电流下的线缆损耗。 例如,假设线缆的电阻为R,那么线损为I²R×时间。 对于慢充,电流30A,时间7h,线损为30²×R×7=6300R。 对于快充,电流180A,时间1h,线损为180²×R×1=32400R. 因此,如果线缆电阻相同,快充的线损更高,是慢充的32400/6300≈5.14倍。因此,线损方面,快充更高。 但实际中,快充的线缆更粗,电阻更低。例如,假设慢充的线缆电阻为0.1Ω,而快充的线缆电阻为0.02Ω,那么线损计算: 慢充:30²×0.1×7=900×0.1×7=63×7=441 Wh=0.441 kWh 快充:180²×0.02×1=32400×0.02×1=648 Wh=0.648 kWh 因此,快充的线损更高,即使电阻更低,但由于电流平方的影响更大,所以总损耗更高。 但此外,还需要考虑转换效率,比如慢充需要经过车载充电机,效率约90%,而快充的充电桩效率可能约95%(直流转换),再加上线损。 例如,慢充的总输入电能:44kWh /0.9≈48.89kWh,其中损耗48.89-44=4.89kWh,包括OBC的转换损耗和线损。如果线损是0.441kWh,那么OBC的损耗约为4.89-0.441≈4.45kWh。 快充的情况,假设充电桩效率95%,线损0.648kWh,那么总输入电能为(44kWh +0.648)/0.95≈44.648/0.95≈47kWh,总损耗是47-44=3kWh,其中充电桩损耗47×0.05≈2.35kWh,线损0.648kWh,总损耗≈2.35+0.648≈3kWh。 这样比较的话,快充的总损耗更低,3kWh,而慢充损耗4.89kWh。因此快充更高效。 但这里假设了不同的转换效率和线缆电阻,实际中可能不同,但根据用户的问题,可能需要综合考虑这些因素。 总结来说,如果只考虑线损,快充可能更高,但如果考虑转换效率,快充可能总损耗更低。因此,需要明确用户到底想比较哪部分的损耗。 但用户的问题是“哪种充电方式电损耗更多”,可能指整体从电网到电池的总损耗。因此需要考虑所有损耗环节。 对于交流慢充: 电网→充电桩(效率接近100%,因为只是传递交流电)→车载充电机(效率90%)→电池,同时线损在车载充电机之前还是之后?可能线损是在充电桩到车载充电机之间,这部分线损是I²R,即30A时的线损,然后OBC的效率是90%,所以总输入电能是(44kWh +线损)/0.9。 例如,线损为0.441kWh,则OBC的输入为44 +0.441=44.441kWh,所以电网输入为44.441 /0.9≈49.38kWh,总损耗49.38 -44≈5.38kWh。 对于直流快充: 电网→充电桩(效率95%)→线损→电池,假设电池充电效率100%(即充入的就是44kWh),那么充电桩输出需要44kWh +线损0.648=44.648kWh,电网输入为44.648 /0.95≈47kWh,总损耗47 -44=3kWh。 因此,在这种情况下,慢充总损耗5.38kWh,快充3kWh,快充损耗更少。 但可能用户的问题不考虑充电桩和OBC的效率,仅考虑线损的话,快充线损更高,但综合效率后,快充总损耗更少。 因此,答案取决于考虑哪些因素。如果仅线损,快充更高;如果考虑整体效率,快充可能更优。 但用户给出的数据中,慢充输入49kWh(7kW×7h),充入44kWh,损耗5kWh;快充输入70kWh(70kW×1h),充入44kWh,损耗26kWh。这显然不符合实际,因为快充不可能输入70kWh充入44kWh,效率只有62.8%。因此,用户的数据可能有误,正确的快充输入应该根据实际效率来计算。 可能用户的问题中存在错误,例如快充的充电时间应该是44kWh/70kW≈0.628小时,约38分钟,而不是1小时。因此,输入电能为70kW×0.628h≈44kWh,假设效率100%,这不可能,所以实际输入更多,比如44/0.9≈48.89kWh,充电时间≈48.89/70≈0.7小时≈42分钟。 但用户说快充需要1小时,可能意味着平均功率为44kW(44kWh/1h),那么输入电能为44/效率,比如44/0.9≈48.89kWh,损耗约4.89kWh,和慢充的5kWh接近,可能损耗相当。 但用户的数据可能存在矛盾,需要澄清。不过根据用户给出的数据,可能他假设快充以70kW充1小时,输入70kWh,充入44kWh,损耗26kWh,这显然不合理,效率过低。因此,可能用户的数据有误,或者需要重新审视。 综合来看,正确的比较需要考虑充电效率,线损,转换效率等。通常来说,直流快充的效率更高,因为减少了车载充电机的转换环节,而快充桩的转换效率可能更高,且虽然电流大导致线损高,但时间短,可能总损耗更少。 例如,假设慢充:OBC效率90%,线损0.441kWh,总损耗为5.38kWh;快充:充电桩效率95%,线损0.648kWh,总损耗3kWh。因此快充损耗更少。 但用户的问题可能需要根据给出的数据回答,尽管数据可能有问题。假设用户的数据正确,即慢充输入49kWh,快充输入70kWh,那么快充损耗更高。但这种情况在现实中不可能,因为快充不可能输入超过电池容量那么多,除非电池在充电过程中有极大的损耗,但通常损耗不会超过20-30%。 可能用户的问题存在错误,例如快充的功率是70kW,但实际充电时间不是1小时,而是0.6小时,输入70×0.6=42kWh,充入44kWh显然不可能,所以可能用户的数据有误。 在这种情况下,可能需要指出用户的数据矛盾,并给出两种情况的比较方法。 最终,合理的结论是:在考虑线损和转换效率的情况下,直流快充通常效率更高,总损耗更少,尽管线损可能更高,但由于充电时间短且转换环节少,总损耗可能低于交流慢充。但需要具体数值支持。 不过根据用户给出的数据,如果慢充输入49kWh得到44kWh,损耗5kWh;快充输入70kWh得到44kWh,损耗26kWh,那么显然快充损耗更高,但这在实际中不可能。因此,用户的数据可能有误,正确的方法应基于实际效率计算。

在比较新能源汽车使用7kW交流慢充和70kW直流快充的充电损耗时,需综合考虑线损和转换效率。以下是关键分析步骤:


1. 交流慢充(7kW)的损耗计算

  • 输入电能:7kW × 7h = 49kWh
  • 输出电能:44kWh(电池容量)
  • 总损耗:49kWh - 44kWh = 5kWh
    • 转换效率:车载充电机(OBC)效率约90%,线损约0.44kWh(假设线缆电阻0.1Ω)。
    • 实际总损耗包括OBC转换(约4.45kWh)和线损(0.44kWh),总约4.89kWh

2. 直流快充(70kW)的损耗计算

  • 理论输入电能:70kW × 1h = 70kWh
    • 矛盾:若输入70kWh,输出44kWh,损耗26kWh(效率仅62.8%),不合理。
  • 实际修正:假设充电桩效率95%,线损0.65kWh(电阻0.02Ω),则输入电能为:
    • 输出电能需求:44kWh + 0.65kWh = 44.65kWh
    • 电网输入:44.65kWh / 0.95 ≈ 47kWh
    • 总损耗:47kWh - 44kWh = 3kWh(含充电桩损耗2.35kWh + 线损0.65kWh)。

3. 关键结论

  • 线损比较:快充电流更大(180A vs. 30A),线损更高(0.65kWh vs. 0.44kWh)。
  • 总效率比较:快充因跳过车载充电机,转换效率更高(95% vs. 90%),总损耗更低(3kWh vs. 4.89kWh)。
  • 用户数据问题:若按用户假设快充输入70kWh,则损耗高达26kWh,但此情况不现实,实际快充效率更高。

最终答案

在合理假设下,直流快充的总损耗更低(约3kWh),因其转换效率更高且充电时间短。但若按用户提供的错误数据(快充输入70kWh),则损耗更高,此情况不符合实际。实际使用中,快充是更高效的选择。

USER

我给出的快充功率70kW,但实际充电功率并不是恒定70kW 呀,功率会随着电池soc的增高而降低的。所以快充充满一般都需要1小时。请再计算看看

ASSISTANT

好的,用户之前问的是新能源汽车使用7kW交流慢充和70kW直流快充哪个损耗更高。我之前给出的回答中假设快充的功率是恒定的70kW,但用户现在指出实际快充功率会随着电池SOC的升高而降低,所以充满通常需要1小时。用户希望我重新计算,考虑功率变化的情况。 首先,我需要理解用户的问题核心:之前的计算可能假设快充功率恒定,但实际情况是快充功率在充电过程中会逐渐降低,尤其是在高SOC时。因此,平均功率可能低于70kW,但总充电时间还是1小时左右。用户想知道这种情况下损耗如何变化。 接下来,我需要回顾之前的计算。在之前的分析中,假设快充功率70kW持续1小时,输入70kWh,但用户指出这不符合实际,因为实际充电功率会下降,导致总输入电量可能低于70kWh。但用户提到充满仍需要1小时,所以可能需要考虑平均功率,或者充电曲线。 我需要重新计算快充的总输入电能,考虑功率变化。可能需要使用积分或者平均功率来估算。但用户可能希望用更简化的方法,比如假设充电过程分为高功率和低功率阶段,或者取平均功率。 例如,假设快充在前80% SOC时以70kW充电,后20%时功率逐渐下降,总时间仍为1小时。那么总输入电量可能不是70kWh,而是更少。例如,假设平均功率为44kW(因为电池容量44kWh,充满需要1小时),但这样输入电量是44kWh,这显然不对,因为需要考虑损耗。 或者,可能用户的意思是虽然功率变化,但总充电时间还是1小时,因此总输入能量需要重新估算。可能需要考虑电池容量44kWh,加上损耗,总输入能量应该大于44kWh,但如何计算? 在之前的回答中,我假设充电桩效率95%,线损0.65kWh,总输入为47kWh,损耗3kWh。但现在用户指出功率不是恒定的,可能需要调整这个计算。 可能的步骤是: 1. 计算实际输入到电池的能量:44kWh(电池容量) 2. 考虑充电过程中的平均功率和效率。假设充电桩的效率为95%,线损根据电流变化计算。 但问题在于,当快充功率变化时,电流也会变化,线损(I²R)会随电流平方变化。因此,线损不能简单地用最大电流计算,而是需要积分整个充电过程的电流变化。 例如,如果电流在充电过程中从180A逐渐降低,那么线损是积分(I(t)^2 * R) dt。但用户可能没有提供具体的充电曲线,因此需要做出合理的假设。 为了简化,可以假设平均电流为某个值。比如,初始电流180A,逐渐降低到较低值,平均电流可能是100A。但这样线损会低于之前计算的180A的情况。 或者,可以按照能量传输的角度来考虑:电池接收44kWh,充电桩的效率为95%,所以输入电量为44 / 0.95 ≈ 46.3kWh。线损则需要根据实际电流计算,但由于电流变化,可能需要使用平均电流平方乘以时间。例如,如果平均电流是100A,线电阻0.02Ω,那么线损为(100)^2 * 0.02 * 1h = 200Wh = 0.2kWh。总损耗则为充电桩损耗(46.3 -44 =2.3kWh)加上线损0.2kWh,总损耗约2.5kWh。 这样总损耗可能比之前的3kWh更低,因为平均电流低于180A。但用户之前的数据中,快充的最大电流是180A,所以需要考虑实际电流变化的影响。 另一个方法是,考虑典型快充曲线。例如,从0%到80%可能以较高功率充电,之后功率下降。假设前80% SOC(35.2kWh)以70kW充电,时间约为35.2kWh /70kW ≈0.5小时,剩余20%(8.8kWh)以较低功率充电,比如35kW,时间0.25小时,总时间0.75小时,但用户说总时间1小时,可能后面更慢。假设总时间1小时,那么平均功率为44kWh /1h =44kW,但充电桩输入功率需要考虑效率,所以输入功率为44 /0.95 ≈46.3kW,总输入能量46.3kWh,损耗2.3kWh(充电桩)加线损。 线损计算需要平均电流。假设平均输入功率为46.3kW,电压假设为400V(直流快充通常高电压),电流为46,300W /400V ≈115.75A。线损为I²Rt = (115.75)^2 *0.02Ω *1h ≈267.7Wh ≈0.267kWh。总损耗约2.3 +0.267≈2.57kWh。这比之前的3kWh更低,因为平均电流低于180A。 而慢充的损耗之前计算为4.89kWh,所以快充损耗更低。 但用户需要确认的是,当考虑快充功率变化时,损耗是否仍然低于慢充。因此,正确的结论应该是,即使考虑功率变化,快充的总损耗仍然低于慢充,因为快充的高效转换和更短的时间导致的线损可能较低,尽管电流较高,但由于时间短,线损可能并不显著高于慢充。 可能还需要重新计算慢充的线损是否正确。慢充是7kW,30A,假设电压为230V(单相交流),电阻0.1Ω,时间7小时。线损为I²Rt =30² *0.1 *7=6300Wh=6.3kWh?但之前计算的是0.44kWh,这可能有问题。可能之前的线损计算有误。 例如,如果线缆电阻是0.1Ω,电流30A,则每小时的线损是30²*0.1=90W,7小时就是630Wh=0.63kWh,而非6.3kWh。可能之前的计算有笔误,用户可能注意到这一点。 因此,修正慢充线损为0.63kWh,加上OBC损耗,总损耗可能更高。例如,输入49kWh,输出44kWh,总损耗5kWh。其中OBC效率90%,所以OBC损耗为49kWh*(1-0.9)=4.9kWh,线损0.63kWh,总损耗5.53kWh。 而快充的损耗如果是2.57kWh,则仍然更低。因此,结论是快充损耗更低。 不过需要检查所有计算是否正确,特别是线损部分。用户可能在之前的回答中线损计算有误,现在需要修正。 总结来说,用户希望确保在考虑快充功率变化的情况下,损耗计算是否仍然支持快充更高效。因此,需要重新计算并确认线损和转换效率的影响。

在考虑快充功率动态变化的情况下,重新计算两种充电方式的损耗如下:


1. 直流快充(动态功率)损耗计算

假设条件

  • 电池容量:44kWh
  • 充电时间:1小时(总耗时)
  • 充电功率曲线:前80% SOC(0-35.2kWh)以70kW充电,后20% SOC(35.2-44kWh)功率逐步下降至约9kW,平均功率约为 44kW(总输入能量需满足电池容量+损耗)。
  • 充电桩效率:95%(含AC/DC转换损耗)
  • 线缆电阻:0.02Ω(快充高压线缆更粗,电阻更低)
  • 充电电压:400V(直流快充典型电压)

计算步骤

  1. 输出到电池的电能:44kWh
  2. 充电桩输入电能(含效率损耗): $$ \text{输入电能} = \frac{44\ \text{kWh}}{0.95} \approx 46.3\ \text{kWh} $$
  3. 线损计算(动态电流积分简化):
    • 平均电流: $$ I_{\text{avg}} = \frac{\text{平均功率}}{\text{电压}} = \frac{44\ \text{kW}}{400\ \text{V}} = 110\ \text{A} $$
    • 线损能量: $$ P_{\text{线损}} = I_{\text{avg}}^2 \cdot R \cdot t = (110)^2 \cdot 0.02 \cdot 1 \approx 242\ \text{Wh} = 0.24\ \text{kWh} $$
  4. 总损耗
    • 充电桩损耗:46.3kWh - 44kWh = 2.3kWh
    • 线损:0.24kWh
    • 合计:2.3 + 0.24 = 2.54kWh

2. 交流慢充(7kW)损耗计算

假设条件

  • 充电功率:7kW(恒定)
  • 充电时间:7小时(44kWh / 7kW ≈ 6.3小时,取整为7小时)
  • 车载充电机(OBC)效率:90%
  • 线缆电阻:0.1Ω(家用交流线缆较长,电阻更高)
  • 充电电压:230V(单相交流)

计算步骤

  1. 输入电能: $$ 7\ \text{kW} \times 7\ \text{h} = 49\ \text{kWh} $$
  2. OBC输出电能(考虑效率): $$ 49\ \text{kWh} \times 0.9 = 44.1\ \text{kWh} $$
  3. 线损计算
    • 电流: $$ I = \frac{P}{V} = \frac{7000\ \text{W}}{230\ \text{V}} \approx 30.4\ \text{A} $$
    • 线损能量: $$ P_{\text{线损}} = I^2 \cdot R \cdot t = (30.4)^2 \cdot 0.1 \cdot 7 \approx 649\ \text{Wh} = 0.65\ \text{kWh} $$
  4. 总损耗
    • OBC损耗:49kWh - 44.1kWh = 4.9kWh
    • 线损:0.65kWh
    • 合计:4.9 + 0.65 = 5.55kWh

3. 结论对比

指标 直流快充(动态功率) 交流慢充(7kW)
总损耗 约2.54kWh 约5.55kWh
损耗比例 5.8%(44kWh电池) 12.6%
核心原因 转换效率高(95%)、时间短、线损低 转换效率低(90%)、时间长、线损高

最终答案

即使考虑快充功率随SOC动态下降的情况,直流快充的总损耗(约2.54kWh)仍显著低于交流慢充(约5.55kWh)。核心原因在于:

  1. 快充跳过车载充电机,直接由高效充电桩(95%)完成AC/DC转换;
  2. 快充时间短(1小时),线损积累更少,尽管电流较大,但高压线缆电阻更低;
  3. 慢充因充电时间长(7小时)且OBC效率低(90%),累计损耗更高。

实际建议:若需减少充电损耗,优先选择直流快充;若考虑电池寿命,可适当使用慢充平衡。

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