AI を搭載した斬新なソーラーパネルは 88% のエネルギー効率を実現

マカロン制作/iStock

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インドのオリッサ工科大学の研究者らは、太陽電池アレイから電力を供給され、充電のために電力網に接続する必要のない、人工知能（AI）を活用した直流（DC）電気モーターのモデルを開発した。 将来的には、このようなモーターは産業規模で、あるいは家庭用電化製品、さらには電気自動車にも使用される可能性があるとIEEE Spectrumは報じた。

太陽光発電の電気モーターは、電気機器がよりクリーンな電源に切り替え、送電網から独立する方法を提供します。 このセットアップでは通常、太陽電池によって生成された余剰エネルギーを蓄え、太陽光が利用できないときにモーターに電力を供給するために使用できるバッテリーの使用が必要です。

実際の DC モーターは、80% もの高いエネルギー効率を記録しています。 しかし、インドの研究者らは、AI を使用して太陽電池アレイの出力を最適化することで、88% もの効率を達成することに成功しました。 チームはまた、ブレーキから回収したエネルギーからバッテリーを再充電できる回生ブレーキ システムを組み合わせて導入することで、効率を向上させることもできました。

所定の照射量に対して、太陽電池は最大電力点と呼ばれる最大量の電力を生成できます。 太陽光に加えて、最大電力点は温度によっても変化します。 したがって、太陽電池は常に最大電力点よりもはるかに低い電力を供給します。

これを変える 1 つの方法は、太陽電池の抵抗を下げ、生成される電力を増やすことです。 研究者 Bismit Mohanty と彼のチームは、最大電力点を生み出す太陽電池の抵抗を決定するニューラル ネットワークをトレーニングする MATLAB モデルを構築しました。 ニューラル ネットワークは、最大出力を提供できる数値を導き出すために、何千もの温度と放射照度の測定値を使用しました。

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残念ながら、ニューラル ネットワーク ソリューションであるため、この数値を決定するためにどのような基準が使用されたのかは完全にはわかりません。

モハンティ氏と彼のチームはこれまでのところコンピューター モデルを開発したばかりで、次のステップはそれを現実世界に導入して物理モデルを作成することです。 このアプローチは、プラグインをまったく必要としないEVの開発への道を切り開きます。

ライトイヤーなどの企業も太陽光発電車両の生産を開始している。 技術の向上は、太陽光発電が不可能でも、今日の EV が定めた性能基準を満たす自動車の開発に役立ちます。

EV 革命が他の分野に波及したのと同じように、これらの太陽光発電の電気モーターも他の分野で応用されるでしょう。 家庭では、これらは冷蔵庫や扇風機などの単純な機器に電力を供給することができますが、化石燃料に依存する産業では、いくつかの重労働も行うことができます。

研究者らは、電気科学応用のためのスマートシステムに関する2023年国際会議で研究結果を発表した。

研究概要

最新のドライブ技術は、BLDC モーターとしても知られるブラシレス DC モーターの影響を受けて大きく進歩しています。 急速な人気の高まりにより、家庭用電化製品、自動車部門、高度な産業オートメーション、化学および医療、計測機器、航空宇宙など、ますます多くの業界で採用されています。 この論文は、バックアップとしてバッテリーのインテリジェントハイブリッドシステムを備えた太陽光発電（SPV）アレイによって電力供給されるBLDCモーターに関する詳細な研究を提案します。 最大電力点追跡 (MPPT) に関連付けられた人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、悪天候により自然に発生する変動する放射照度中に SPV パネルからの最大電力を利用するために太陽光発電システムに実装される方法です。 昇降圧 DC-DC コンバータを介した双方向充電制御により、バッテリへの自動電力伝送が可能になります。 BLDC モーターの速度制御は、モーターのホール信号の電気的転流プロセスから生成されるゲート パルスによって起動される電圧源インバーター (VSI) を使用して実行されます。 さらに、BLDC モーターの回生ブレーキの概念は、将来さらに使用できるバッテリーでの電力回収のために実行されます。 PV アレイ、バッテリー、BLDC モーターのすべての性能解析は、MATLAB/Simulink プラットフォームで実行されます。