印度奥里萨邦科技研究大学的研究人员开发了一种由光伏阵列供电的直流电动机模型。该系统依靠人工智能来优化太阳能电池阵列的输出，并使电机以 88% 的效率运行;现实世界中的直流电动机的效率为 75% 至 80%。这种太阳能电机有朝一日可以用于工业机械、家用电器，甚至电动汽车。

该研究的主要作者 Bismit Mohanty 表示，该模型的重点是提高系统的整体效率，以获得可用太阳能的电机最高输出。效率提升来自人工智能算法，该算法优化了太阳能电池阵列的功率输出，以及电机的再生制动系统和可从太阳能电池阵列和制动系统充电的电池。

太阳能电池有一个最大功率点，即在给定的照射量下它们所能提供的最大电力。最大功率点随温度和阳光的变化而波动，因此太阳能电池并不总是输出最大功率。尽可能接近最大输出的方法是改变太阳能电池的电阻，这会改变提取的电量。

这就是人工智能模型的用武之地。在他们的MATLAB/Simulink模型中，Mohanty 和他的同事训练了一个神经网络，根据数千个每日温度和辐照度测量来计算产生最大输出的太阳能电池电阻。该技术利用现有的人工智能技术进行最大功率点跟踪。由于该模型是使用神经网络进行训练的，因此它可以使用复杂的标准进行预测，但无法传达这些预测的确切标准，更像是一个预测黑匣子。

根据该模型，当天气晴朗时，太阳能电池阵列会产生足够的电力来运行电机，并将多余的能量存储在电池中。阴天时，电机会靠电池供电。每当制动时，电机的再生制动系统就会为电池充电，将动能转化为电能。该团队只创建了一个虚拟模型，但构建一个可用的物理模型可能是未来的一步。

这种太阳能电动机模型可用于工业环境或家用电器，例如冰箱和风扇。莫汉蒂表示，他希望有一天能看到这样的系统应用于电动汽车，从而消除电动汽车插入主电网的需要。

“现在我们必须在车站或家里给电动汽车充电，”莫汉蒂说。“我想要一辆无需充电的电动汽车，其电力直接来自[汽车上]的太阳能电池阵列。”该研究结果于 7 月在2023 年电气科学应用智能系统国际会议上公布。