새로운 AI 기반 태양광 패널은 88%의 에너지 효율성을 제공합니다.

마카롱 생산/iStock

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인도 오디샤 기술 연구 대학(Odisha University of Technology and Research)의 연구원들은 광전지 어레이로 구동되고 충전을 위해 그리드에 연결할 필요가 없는 직류(DC) 전기 모터용 인공 지능(AI) 구동 모델을 개발했습니다. IEEE Spectrum은 미래에 이러한 모터가 산업 규모나 가정용 가전제품, 심지어 전기 자동차에도 사용될 수 있다고 보고했습니다.

태양열 전기 모터는 전기 장치가 더 깨끗한 전력원으로 전환하고 그리드로부터 독립될 수 있는 방법을 제공합니다. 일반적으로 이 설정에는 태양광 전지에서 생성된 초과 에너지를 저장하고 햇빛이 없을 때 모터에 전력을 공급하는 데 사용할 수 있는 배터리를 사용해야 합니다.

실제 DC 모터는 80%에 달하는 높은 에너지 효율을 기록했습니다. 그러나 AI를 사용해 최적화된 태양광 어레이 출력을 통해 인도 연구진은 최대 88%의 효율성을 달성하는 데 성공했습니다. 또한 팀은 제동에서 회수된 에너지로 배터리를 다시 충전할 수 있는 회생 제동 시스템을 믹스에 도입하여 효율성을 향상시킬 수 있었습니다.

주어진 조사량에 대해 태양전지는 최대 전력점이라고 하는 최대 전력량을 생산할 수 있습니다. 햇빛과 함께 최대 전력점도 온도에 따라 다릅니다. 따라서 태양전지는 항상 최대 전력점보다 훨씬 낮은 전력을 공급합니다.

이를 변경하는 한 가지 방법은 태양전지의 저항을 낮추어 생성되는 전력을 증가시키는 것입니다. 연구원 Bismit Mohanty와 그의 팀은 최대 전력점을 생성하는 태양 전지 저항을 결정하기 위해 신경망을 훈련시키는 MATLAB 모델을 구축했습니다. 신경망은 최대 전력 출력을 제공할 수 있는 수치에 도달하기 위해 수천 개의 온도 및 조도 측정을 사용했습니다.

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안타깝게도 신경망 솔루션이기 때문에 이 숫자를 결정하는 데 어떤 기준이 사용되었는지 완전히 알 수 없습니다.

Mohanty와 그의 팀은 지금까지 컴퓨터 모델을 개발했으며 다음 단계는 이를 현실 세계에 적용하여 물리적 모델을 만드는 것입니다. 이 접근 방식은 전원을 연결할 필요가 전혀 없는 EV를 개발할 수 있는 길을 열어줍니다.

Lightyear와 같은 회사도 태양열 차량 생산을 시작했습니다. 기술의 발전은 태양광 발전은 불가능하지만 오늘날 EV가 정한 성능 표준을 충족하는 자동차 개발에 도움이 될 수 있습니다.

EV 혁명이 다른 영역으로 확산된 것처럼, 이러한 태양열 전기 모터도 다른 영역에서 응용될 것입니다. 집에서는 냉장고나 팬과 같은 간단한 장치에 전력을 공급할 수 있지만, 화석 연료에 의존하는 산업에서는 무거운 물건을 들어올릴 수도 있습니다.

연구진은 2023년 전기과학 응용을 위한 스마트 시스템에 관한 국제 컨퍼런스에서 연구 결과를 발표했습니다.

연구초록

최신 드라이브 기술은 BLDC 모터라고도 알려진 브러시리스 DC 모터의 영향을 크게 받아 발전하고 있습니다. 가전제품, 자동차 부문, 첨단 산업 자동화, 화학 및 의료, 계측 및 항공우주 등 점점 더 많은 산업에서 인기가 급상승하여 이를 채택하고 있습니다. 본 논문에서는 배터리의 지능형 하이브리드 시스템을 백업으로 사용하는 태양광발전(SPV) 어레이로 구동되는 BLDC 모터에 대한 자세한 연구를 제안합니다. MPPT(Maximum Power Point Tracking)와 관련된 인공 신경망(ANN)은 나쁜 기후로 인해 자연적으로 발생하는 가변 조도 동안 SPV 패널의 최대 전력을 활용하기 위해 태양광 발전 시스템에 구현되는 방법입니다. 벅-부스트 DC-DC 컨버터를 통해 양방향 충전 제어를 통해 배터리의 자동 전력 전송이 가능해졌습니다. BLDC 모터의 속도 제어는 모터의 홀 신호의 전기 정류 프로세스에서 생성된 게이팅 펄스에 의해 발생되는 전압 소스 인버터(VSI)를 사용하여 수행됩니다. 또한, 향후 활용이 가능한 배터리 전력 회수를 위해 BLDC 모터의 회생제동 개념이 실행된다. PV 어레이, 배터리 및 BLDC 모터의 모든 성능 분석은 MATLAB/Simulink 플랫폼에서 수행됩니다.