I nuovi pannelli solari alimentati dall’intelligenza artificiale offrono un’efficienza energetica dell’88%.

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I ricercatori dell’Università di Tecnologia e Ricerca di Odisha in India hanno sviluppato un modello alimentato dall’intelligenza artificiale (AI) per motori elettrici a corrente continua (CC) alimentati da pannelli fotovoltaici e che non necessitano di essere collegati alla rete per la ricarica. In futuro, tali motori potranno essere utilizzati su scala industriale o per elettrodomestici, o anche per auto elettriche, ha riferito IEEE Spectrum.

I motori elettrici a energia solare offrono ai dispositivi elettrici la possibilità di passare a fonti di energia più pulite ed essere indipendenti dalla rete. La configurazione richiede in genere l'uso di una batteria in grado di immagazzinare l'energia in eccesso generata dalla cella fotovoltaica e utilizzarla per alimentare il motore quando la luce solare non è disponibile.

I motori DC nel mondo reale hanno registrato efficienze energetiche fino all’80%. Tuttavia, con la produzione di un pannello solare ottimizzata utilizzando l’intelligenza artificiale, i ricercatori indiani sono riusciti a raggiungere efficienze fino all’88%. Il team è riuscito anche a migliorare l'efficienza introducendo nel mix un sistema di frenata rigenerativa che ha permesso alla batteria di ricaricarsi nuovamente grazie all'energia recuperata dalla frenata.

Per una data quantità di irradiazione, le celle solari possono produrre una quantità massima di energia elettrica, denominata punto di massima potenza. Insieme alla luce solare, il punto di potenza massima varia anche in base alla temperatura. Pertanto, le celle solari forniscono sempre una potenza molto inferiore rispetto al punto di potenza massima.

Un modo per cambiare questa situazione è abbassare la resistenza delle celle solari, il che aumenta la potenza generata. Il ricercatore Bismit Mohanty e il suo team hanno costruito un modello MATLAB in cui hanno addestrato una rete neurale per determinare la resistenza delle celle solari che produrrebbe i punti di massima potenza. La rete neurale ha utilizzato migliaia di misurazioni di temperatura e irraggiamento per arrivare al valore in grado di fornire la massima potenza in uscita.

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Purtroppo, trattandosi di una soluzione di rete neurale, non sappiamo del tutto quali criteri siano stati utilizzati per determinare questo numero.

Finora Mohanty e il suo team hanno appena sviluppato un modello computerizzato e il prossimo passo sarà inserirlo nel mondo reale e realizzare un modello fisico. L’approccio apre la strada allo sviluppo di veicoli elettrici che non necessitano affatto di essere collegati.

Aziende come Lightyear hanno anche iniziato la produzione di veicoli ad energia solare. I miglioramenti tecnologici possono aiutare nello sviluppo di automobili che non possono essere alimentate a energia solare ma che soddisfano anche gli standard prestazionali stabiliti oggi dai veicoli elettrici.

Proprio come la rivoluzione dei veicoli elettrici si è estesa ad altri settori, anche questi motori elettrici alimentati a energia solare troveranno applicazioni in altri settori. A casa, questi potrebbero alimentare dispositivi più semplici come frigoriferi e ventilatori, mentre nell’industria potrebbero anche svolgere lavori pesanti, dove facciamo affidamento sui combustibili fossili.

I ricercatori hanno presentato i loro risultati alla Conferenza internazionale del 2023 sui sistemi intelligenti per applicazioni nelle scienze elettriche.

Studia l'estratto

La moderna tecnologia di azionamento sta avanzando in modo significativo, influenzata dai motori CC senza spazzole, noti anche come motori BLDC. Un numero crescente di settori, tra cui quello degli elettrodomestici, quello automobilistico, dell'automazione industriale avanzata, quello chimico e medico, quello della strumentazione e quello aerospaziale, li hanno adottati grazie alla loro rapida crescita di popolarità. Questo articolo propone uno studio dettagliato sul motore BLDC alimentato da un array solare fotovoltaico (SPV) con un sistema ibrido intelligente di batteria come backup. Una rete neurale artificiale (ANN) associata al monitoraggio del punto di massima potenza (MPPT) è un metodo implementato nel sistema solare fotovoltaico per sfruttare la massima potenza dal pannello SPV durante l'irraggiamento variabile che si verifica naturalmente a causa del cattivo clima. Attraverso un convertitore DC-DC buck-boost, un trasferimento automatizzato di potenza per la batteria è reso possibile da un controllo di carica bidirezionale. Il controllo della velocità del motore BLDC viene effettuato utilizzando un inverter con sorgente di tensione (VSI) che viene attivato da impulsi di gate generati dal processo di commutazione elettrica dei segnali Hall del motore. Inoltre, il concetto di frenata rigenerativa del motore BLDC viene eseguito per il recupero di energia nella batteria che può essere ulteriormente utilizzata in futuro. Tutte le analisi delle prestazioni dell'array fotovoltaico, della batteria e del motore BLDC vengono eseguite nella piattaforma MATLAB/Simulink.