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直流电场和磁场对硅太阳能电池/组件的影响
摘要： 本研究评估了直流电场和磁场对硅光伏（PV）电池/模块输出功率、开路电压及光电流密度的影响。首先通过理论推导与相关基础概念的探讨，评估了直流电场和磁场的理论影响；随后通过两组不同实验获得的实测数据验证了理论结果。理论和实践均表明：根据施加于硅光伏电池/?？榈闹绷鞯绯》较?，其会导致电池/模块输出功率和开路电压升高或降低——当直流电场方向与电池结区电场方向一致时，硅光伏电池/?？榈氖涑龉β屎涂返缪乖黾樱粗蛳陆?。关于磁场，研究证实：根据施加于硅光伏电池/?？榈闹绷鞔懦》较蚧岵煌вΑ敝绷鞔懦》较蜓氐绯亟崆绯》较蚴保怨韫夥绯??？榈氖涑龉β屎涂返缪刮抻跋欤坏敝绷鞔懦≈赶蚱渌较蚴?，输出功率和开路电压会下降，且当直流磁场垂直于结区电场方向时，输出功率和开路电压的降幅达到峰值。
关键词： 直流电场、太阳能、硅光伏电池、硅光伏组件、直流磁场
更新于2025-09-23 15:21:01
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通过优化金属化工艺提升硅太阳能电池性能
摘要： 通过光伏技术利用太阳能，已证明是遏制能源需求及减少非可再生能源使用过程中二氧化碳排放所引发环境问题的可持续途径。本研究旨在通过选择硅光伏晶圆的最优金属化方案来降低金属化用量。采用数值研究方法，分析了主栅线数量、细栅线数量及焊接/探针点的影响，并对主栅线与细栅线的尺寸进行研究以确定确保更优性能的最优值。研究表明：增加主栅线、细栅线及探针点的数量和尺寸会提升填充因子，但器件效率会受限于在效率方面提供最佳性能的数值；而增大参数尺寸（宽度）会导致效率下降并增加遮光因子。记录的最优参数值为：主栅线4条、细栅线82根、探针点20个；主栅线与细栅线的最优宽度分别为0.5毫米和60微米。这些数值使效率超过20%、填充因子超过80%。本研究找到了一种切实可行的方法，可进一步减少金属化用量、提升性能并降低常用工业硅光伏电池的成本。
关键词： 可再生能源，金属化，硅光伏电池，优化
更新于2025-09-19 17:13:59
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基于掺镧离子硅塑料薄膜的光伏用太阳光谱转换：下转换层与发光太阳能聚光器
摘要： 光伏电池对太阳辐照的吸收与地球实际光照条件不匹配，是制约光伏能量转换效率提升的主要因素之一。本研究通过在商用硅基光伏电池表面涂覆含镧系掺杂表面功能化离子硅酸盐（ISs）的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）发光下转换层来解决该问题。这种IS-PMMA混合材料展现出高效的光辐射捕获能力（光谱重叠约9.5×101?光子/(秒·平方米)）及转换效率（量子产率约52%）。但直射太阳光与下转换辐射会因全内反射部分导向层边缘而流失，导致涂层光伏电池无法利用这部分能量。通过调节下转换层厚度，该结构同时作为发光太阳能聚光器，使柔性光伏电池能收集导向至层边缘的辐射能量——相比裸光伏电池，这种设计将能量转换效率从单纯使用发光下转换层的约5%提升至约13%。优化后的Eu3?基薄膜在紫外光谱区实现了约32%的绝对外量子效率绝对提升（相较于裸光伏器件），达到目前报道的最佳水平之一。
关键词： 硅光伏电池、光伏技术、离子硅酸盐、镧系元素、发光太阳能聚光器、下转换层
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于涡流热成像与卷积神经网络的硅光伏电池缺陷智能分类
摘要： 由于硅光伏（Si-PV）电池生产过程中的缺陷会严重影响光伏系统的正常发电，因此亟需对其进行检测。针对现有工业生产线中存在的缺陷检测效率低、检测数据少、检测误判率高等问题，本研究的主要目的是完成一种高效创新的硅光伏电池及组件缺陷智能分类方法。该方法旨在提高硅光伏电池的检测效率，确保硅光伏电池生产过程的安全性与可靠性，实现大批量硅光伏电池缺陷的检测与分类。首先建立了硅光伏电池的涡流热成像（ECT）系统；其次比较了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和非负矩阵分解（NMF）算法对热成像序列的处理效果；最后对比了LeNet-5、VGG-16和GoogleNet模型对硅光伏电池缺陷的分类性能。结果表明，所提出的方法成功应用于硅光伏电池缺陷的检测与分类。
关键词： 无损检测与评估，缺陷特征提取，缺陷分类，卷积神经网络，硅光伏电池，涡流热成像
更新于2025-09-11 14:15:04