研究目的
提出一种通用计算流程，该流程结合了用于太阳能电池的有限元模拟器Griddler和定制的多元回归技术，以寻找最能解释一组发光成像数据的电池参数。
研究成果
Griddler AI分析程序标志着发光图像分析领域的新范式，该程序运用有限元模型（FEMs）和多元回归技术，在普适性、物理成分的强表征能力以及通过模拟进行进一步预测的适应性方面具有显著优势。
研究不足
该方法的准确性取决于发光图像的质量以及有限元模型中所做的假设。
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使用有限元模型进行发光图像分析：成品太阳能电池分析
DOI：10.1109/JPHOTOV.2019.2942812
期刊：IEEE Journal of Photovoltaics
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本文提出了一种通用计算流程，用于寻找最能解释一组发光成像数据的电池参数。该流程结合了太阳能电池有限元模拟器Griddler和定制的多元回归技术，应用于约80个单晶硅铝背场太阳能电池的发光图像数据集（这些电池具有不同的正面金属栅线接触电阻和复合特性）。拟合得到的电池参数（包括接触电阻空间分布、晶圆钝化区的饱和电流密度以及金属接触下方的参数）所产生的模拟I-V特性与实验数据相符。提取的接触电阻值也与传输线法测量结果高度相关。在另一项针对多晶钝化发射极背面局部接触电池（PERC）发光成像数据的独立研究中，该分析流程也与另一种高空间分辨率方法进行了对比，结果显示出良好的一致性。
作者：
Johnson Wong，Jian Wei Ho，Daniel Inns，Felix Frühauf
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