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MIT NEWS/ISTOCKPHOTO
为了制造能够从太阳光中获取每一寸能量的太阳能电池,研究人员依靠计算机建模工具来实现。这些模拟器能够帮助他们评估对诸如设备结构、所用材料和不同材料层厚度等参数的细微调整,以及如何影响最终功率输出。
现今,一些太阳能电池模拟器包已可免费提供。但是这些工具仍然很慢,而且不允许研究人员同时优化不同的设计参数。麻省理工学院(MIT)和Google Brain的一个研究团队开发的新软件可以简化太阳能电池的改进和发现。
传统的计算工具将特定太阳能电池设计的变量作为输入,并将得到的额定功率作为输出。
但麻省理工学院Soldier Nanotechnologies研究所的研究科学家Giuseppe Romano表示:“有了新软件,我们提供了输出,但也展示了如果我们改变任何输入参数,效率将如何变化。可以通过连续更改输入参数,并查看输出如何变化的过程。”
这减少了开发人员运行这些耗时且计算量大的模拟的次数。“你只需做一次模拟,就能自动获得所需的所有信息,”他解释道,“这就是这种方法的美妙之处。”
Romano和他的同事在《计算机物理通讯(Computer Physics Communications)》杂志上发表的一篇论文中详细介绍了这一新软件,称为可微太阳能电池模拟器。
商用太阳能电池的光电效率落后于设备的理论最大值。太阳能电池模拟器使研究人员能够了解诸如材料缺陷等物理因素如何影响太阳能电池的最终性能。模拟器已经帮助改进了常见的光伏技术,如镉基薄膜电池和钙钛矿电池。
有两种新工具可以帮助太阳能电池的发展。首先是优化,他说:“比如说,一位业内人士想制造高性能太阳能电池,但不知道吸光材料对整体效率的影响。”这种材料层通常有一个最佳厚度,以便从它吸收的光中产生最多的载流子。该软件将有助于确定使效率最大化的最佳参数。
该软件同样可用于评估其他变量的最佳值,如材料层的掺杂量、带隙或绝缘层的介电常数。
该工具的另一个有效方式是对现有太阳能电池进行逆向工程。在这种情况下,研究人员可以测量I-V曲线,即为太阳能电池的每个电压提供电流的函数,并使用模拟器将这些实验测量结果配对。基于这些数据,该软件可以帮助计算未知的特定材料参数值。
Romano说,其他人可能已经开发了类似的太阳能电池模拟器,但“这是第一个具有如此细微差别的开源模拟器。”该软件包位于GitHub上,这将使任何人都可以轻松地使用它并进行改进,他说。
研究人员可以将其与自己的优化算法或机器学习系统相结合。通过快速评估各种可能的材料和设备结构,这将加速开发更高效的太阳能电池。
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