印度奧迪沙技術與研究大學（Odisha University of Technology and Research）的研究人員開發出了一種由光伏陣列驅動的直流電機模型。該系統依靠人工智能優化太陽能電池陣列的輸出，使電機的運行效率達到88%；而現實世界中直流電機的效率為75%至80%。這種太陽能電機有朝一日可用于工業機械、家用電器，甚至電動汽車。

該研究的主要作者比斯米特-莫漢蒂（Bismit Mohanty）說，該模型的重點是提高系統的整體效率，在太陽能發電的情況下獲得最高的電機輸出功率。效率的提高來自人工智能算法，該算法優化了太陽能電池陣列的功率輸出、電機的再生制動系統以及可同時從太陽能電池陣列和制動系統充電的電池。

太陽能電池有一個最大功率點，即在一定輻照量下可輸出的最大電力。最大功率點會隨溫度和日照而波動，因此太陽能電池并不總是能輸出最大功率。盡可能接近最大輸出的方法是改變太陽能電池的電阻，從而改變提取的功率。

這就是人工智能模型的作用所在。在他們的 MATLAB/Simulink 模型中，莫漢蒂和他的同事們訓練了一個神經網絡，根據每天數千次的溫度和輻照度測量結果，計算出能產生最大輸出的太陽能電池電阻。這項技術利用了現有的最大功率點跟蹤人工智能技術。由于該模型是通過神經網絡訓練的，因此它可以使用復雜的標準進行預測，但無法傳達這些預測的確切標準，更像是一個預測黑盒。

根據該模型，當天氣晴朗時，太陽能電池陣列會產生足夠的電能來驅動電機，并將多余的能量儲存在電池中。陰天時，電機靠電池驅動。每當剎車時，電機的再生制動系統就會為電池充電，將動能轉化為電能。該團隊只創建了一個虛擬模型，但未來可能會建立一個可工作的物理模型。

這種太陽能電動馬達模型可用于工業環境或家用電器，如冰箱和風扇。莫漢蒂說，他希望有一天能看到這樣的系統用于電動汽車，這樣就不需要將電動汽車插入主電網了。

"現在，我們必須在電站或家中為電動汽車充電。"Mohanty說："我想要的是一種無需充電的電動汽車，它可以直接從[汽車上的]太陽能電池陣列獲取電力。“

該研究成果于 7 月在 2023 年電氣科學應用智能系統國際會議上發表。