印度奧迪沙技術(shù)與研究大學（Odisha University of Technology and Research）的研究人員開發(fā)出了一種由光伏陣列驅(qū)動的直流電機模型。該系統(tǒng)依靠人工智能優(yōu)化太陽能電池陣列的輸出，使電機的運行效率達到88%；而現(xiàn)實世界中直流電機的效率為75%至80%。這種太陽能電機有朝一日可用于工業(yè)機械、家用電器，甚至電動汽車。

該研究的主要作者比斯米特-莫漢蒂（Bismit Mohanty）說，該模型的重點是提高系統(tǒng)的整體效率，在太陽能發(fā)電的情況下獲得最高的電機輸出功率。效率的提高來自人工智能算法，該算法優(yōu)化了太陽能電池陣列的功率輸出、電機的再生制動系統(tǒng)以及可同時從太陽能電池陣列和制動系統(tǒng)充電的電池。

太陽能電池有一個最大功率點，即在一定輻照量下可輸出的最大電力。最大功率點會隨溫度和日照而波動，因此太陽能電池并不總是能輸出最大功率。盡可能接近最大輸出的方法是改變太陽能電池的電阻，從而改變提取的功率。

這就是人工智能模型的作用所在。在他們的 MATLAB/Simulink 模型中，莫漢蒂和他的同事們訓練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)每天數(shù)千次的溫度和輻照度測量結(jié)果，計算出能產(chǎn)生最大輸出的太陽能電池電阻。這項技術(shù)利用了現(xiàn)有的最大功率點跟蹤人工智能技術(shù)。由于該模型是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的，因此它可以使用復雜的標準進行預測，但無法傳達這些預測的確切標準，更像是一個預測黑盒。

根據(jù)該模型，當天氣晴朗時，太陽能電池陣列會產(chǎn)生足夠的電能來驅(qū)動電機，并將多余的能量儲存在電池中。陰天時，電機靠電池驅(qū)動。每當剎車時，電機的再生制動系統(tǒng)就會為電池充電，將動能轉(zhuǎn)化為電能。該團隊只創(chuàng)建了一個虛擬模型，但未來可能會建立一個可工作的物理模型。

這種太陽能電動馬達模型可用于工業(yè)環(huán)境或家用電器，如冰箱和風扇。莫漢蒂說，他希望有一天能看到這樣的系統(tǒng)用于電動汽車，這樣就不需要將電動汽車插入主電網(wǎng)了。

"現(xiàn)在，我們必須在電站或家中為電動汽車充電。"Mohanty說："我想要的是一種無需充電的電動汽車，它可以直接從[汽車上的]太陽能電池陣列獲取電力?！?/p>

該研究成果于 7 月在 2023 年電氣科學應用智能系統(tǒng)國際會議上發(fā)表。