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纽卡斯尔大学的研究人员创造了环保、高效的光伏电池,利用环境光为物联(IT)设备供电,现了38%的电力转换效率。他们还引入了一种使用LSTM神经络的能源管理技术,以化能源使用并比较大限度地减少电力损失。
在MF博士的领导下,来自自然与环境科学学院(SNES)的研究小组创造了基于铜(III)电解质的染料敏化光伏电池,现了前所未有的38%的电力转换效率和1,000(荧光灯)下V的开路电压。这些电池且环保,为环境中的可持续能源设定了一个新的标准。
这项研究发表在《化学科学》杂志上,有可能彻底改变物联设备的供电方式,使其更加可持续和高效,并在医疗保健、制造业和智能城市发展等行业开辟新的机会。
从环境光和人工智能中采集能量使物联发生了革命性的变化。基于智能和自适应的操作,传感器设备的能量消耗减少,并避免了电池浪费。资料来源:EM工作室
纽卡斯尔大学SNES的首席研究员MF博士说:我们的研究标志着在使物联设备更加可持续和节能方面迈出了重要一步。通过将创新的光伏电池与智能能源管理技术相结合,我们正在为众多新设备的现铺平道路,这些设备将在各个行业中具有深远的应用。
该团队还引入了一项开创性的能源管理技术,采用长短期记忆(LSTM)人工神经络来预测不断变化的部署环境,并相应地调整物联传感器的计算负荷。这种动态能量管理系统使能量收集电路能够以比较佳效率运行,比较大限度地减少电力损失或断电。
这项突破性的研究表明,人工智能和作为电源的环境光的协同作用如何能够现下一代物联设备。由高效环境光伏电池供电的高能效物联传感器可以根据LSTM预测动态地调整其能源使用,从而大大节省能源并减少络通信需求。
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