印度奥迪沙技术与研究大学（Odisha University of Technology and Research）的研究人员开发出了一种由光伏阵列驱动的直流电机模型。该系统依靠人工智能优化太阳能电池阵列的输出，使电机的运行效率达到88%；而现实世界中直流电机的效率为75%至80%。这种太阳能电机有朝一日可用于工业机械、家用电器，甚至电动汽车。
该研究的主要作者比斯米特-莫汉蒂（Bismit Mohanty）说，该模型的重点是提高系统的整体效率，在太阳能发电的情况下获得最高的电机输出功率。效率的提高来自人工智能算法，该算法优化了太阳能电池阵列的功率输出、电机的再生制动系统以及可同时从太阳能电池阵列和制动系统充电的电池。
太阳能电池有一个最大功率点，即在一定辐照量下可输出的最大电力。最大功率点会随温度和日照而波动，因此太阳能电池并不总是能输出最大功率。尽可能接近最大输出的方法是改变太阳能电池的电阻，从而改变提取的功率。
这就是人工智能模型的作用所在。在他们的 MATLAB/Simulink 模型中，莫汉蒂和他的同事们训练了一个神经网络，根据每天数千次的温度和辐照度测量结果，计算出能产生最大输出的太阳能电池电阻。这项技术利用了现有的最大功率点跟踪人工智能技术。由于该模型是通过神经网络训练的，因此它可以使用复杂的标准进行预测，但无法传达这些预测的确切标准，更像是一个预测黑盒。
根据该模型，当天气晴朗时，太阳能电池阵列会产生足够的电能来驱动电机，并将多余的能量储存在电池中。阴天时，电机靠电池驱动。每当刹车时，电机的再生制动系统就会为电池充电，将动能转化为电能。该团队只创建了一个虚拟模型，但未来可能会建立一个可工作的物理模型。
这种太阳能电动马达模型可用于工业环境或家用电器，如冰箱和风扇。莫汉蒂说，他希望有一天能看到这样的系统用于电动汽车，这样就不需要将电动汽车插入主电网了。
"现在，我们必须在电站或家中为电动汽车充电。"Mohanty说："我想要的是一种无需充电的电动汽车，它可以直接从[汽车上的]太阳能电池阵列获取电力。“
该研究成果于 7 月在 2023 年电气科学应用智能系统国际会议上发表。
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