Los nuevos paneles solares impulsados ​​por IA ofrecen una eficiencia energética del 88%

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Investigadores de la Universidad de Tecnología e Investigación de Odisha (India) han desarrollado un modelo impulsado por inteligencia artificial (IA) para motores eléctricos de corriente continua (CC) que funcionan con paneles fotovoltaicos y no necesitan conectarse a la red para cargarse. En el futuro, estos motores podrán utilizarse a escala industrial o para electrodomésticos, o incluso para automóviles eléctricos, informó IEEE Spectrum.

Los motores eléctricos que funcionan con energía solar ofrecen una forma para que los dispositivos eléctricos cambien a fuentes de energía más limpias y sean independientes de la red. La configuración generalmente requiere el uso de una batería que pueda almacenar el exceso de energía generada por la celda fotovoltaica y usarla para alimentar el motor cuando no hay luz solar disponible.

Los motores de CC del mundo real han registrado eficiencias energéticas de hasta el 80 por ciento. Sin embargo, con una producción de paneles solares optimizada mediante IA, los investigadores indios lograron alcanzar eficiencias de hasta el 88 por ciento. El equipo también pudo mejorar la eficiencia introduciendo un sistema de frenado regenerativo en la combinación que permitió que la batería se cargara nuevamente a partir de la energía recuperada del frenado.

Para una determinada cantidad de irradiación, las células solares pueden producir una cantidad máxima de energía eléctrica, denominada punto de máxima potencia. Además de la luz solar, el punto de máxima potencia también varía según la temperatura. Por lo tanto, las células solares siempre entregan una potencia mucho menor que el punto de máxima potencia.

Una forma de cambiar esto es reducir la resistencia de las células solares, lo que aumenta la energía que se genera. El investigador Bismit Mohanty y su equipo construyeron un modelo MATLAB en el que entrenaron una red neuronal para determinar la resistencia de las células solares que producirían puntos de máxima potencia. La red neuronal utilizó miles de mediciones de temperatura e irradiancia para llegar a la cifra que puede ofrecer la máxima potencia de salida.

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Desafortunadamente, al ser una solución de red neuronal, no sabemos del todo qué criterios se utilizaron para determinar este número.

Mohanty y su equipo acaban de desarrollar hasta el momento un modelo informático y el siguiente paso sería llevarlo al mundo real y crear un modelo físico. El enfoque allana el camino para el desarrollo de vehículos eléctricos que no necesitan enchufarse en absoluto.

Empresas como Lightyear también han comenzado a producir vehículos propulsados ​​por energía solar. Las mejoras en la tecnología pueden ayudar en el desarrollo de automóviles que no puedan funcionar con energía solar pero que también cumplan con los estándares de rendimiento establecidos por los vehículos eléctricos en la actualidad.

Así como la revolución de los vehículos eléctricos se ha extendido a otras áreas, estos motores eléctricos de energía solar también encontrarán aplicaciones en otras áreas. En casa, estos podrían alimentar dispositivos más simples como refrigeradores y ventiladores, mientras que en la industria también podrían realizar trabajos pesados, donde dependemos de combustibles fósiles.

Los investigadores presentaron sus hallazgos en la Conferencia Internacional de 2023 sobre Sistemas Inteligentes para Aplicaciones en Ciencias Eléctricas.

Resumen del estudio

La tecnología de accionamiento moderna está avanzando significativamente influenciada por los motores CC sin escobillas, también conocidos como motores BLDC. Un número creciente de industrias, incluidos los electrodomésticos, el sector del automóvil, la automatización industrial avanzada, la química y la medicina, la instrumentación y la aeroespacial, los han adoptado debido a su rápido aumento de popularidad. Este artículo propone un estudio detallado sobre un motor BLDC alimentado por una matriz solar fotovoltaica (SPV) con un sistema híbrido inteligente de batería como respaldo. Una red neuronal artificial (ANN) asociada con el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) es un método que se implementa en el sistema solar fotovoltaico para aprovechar la potencia máxima del panel SPV durante la irradiancia variable que ocurre naturalmente debido al mal clima. A través de un convertidor CC-CC reductor-elevador, es posible una transferencia automática de energía para la batería mediante un control de carga bidireccional. El control de velocidad del motor BLDC se realiza mediante un inversor de fuente de voltaje (VSI) que se activa mediante pulsos de activación que se generan a partir del proceso de conmutación eléctrica de las señales Hall del motor. Además, el concepto de frenado regenerativo del motor BLDC se ejecuta para recuperar energía en la batería, que se puede utilizar en el futuro. Todo el análisis de rendimiento del conjunto fotovoltaico, la batería y el motor BLDC se lleva a cabo en la plataforma MATLAB/Simulink.