Author Affiliations
Abstract
1 School of Future Technology and Henan Key Laboratory of Photovoltaic Materials, Henan University, Kaifeng 475004, China
2 Zhenjiang Mars Photoenergy Technology Co., Ltd, Zhenjiang 212011, China
The TiO2 with nanoparticles (NPs), nanowires (NWs), nanorods (NRs) and nanotubes (NTs) structures were prepared by using a in-situ hydrothermal technique, and then proposed as a photoanode for flexible dye-sensitized solar cell (FDSSC). The influences of the morphology of TiO2 on the photovoltaic performances of FDSSCs were investigated. Under rear illumination of 100 mW·cm?2, the power conversion efficiencies of FDSSCs achieved 6.96%, 7.36%, 7.65%, and 7.83% with the TiO2 photoanodes of NPs, NWs, NRs, and NTs and PEDOT counter electrode. The FDSSCs based on TiO2 NRs and NTs photoanodes have higher short circuit current densities and power conversion efficiencies than that of the others. The enhanced power conversion efficiency is responsible for their nanotubes and rod-shaped ordered structures, which are more beneficial to transmission of electron and hole in semiconductor compared to the TiO2 nanoparticles and nanowires disordered structure.
dye-sensitized solar cells photoanode TiO2 morphology Journal of Semiconductors
2024, 45(2): 022801
南京航空航天大学 电子信息工程学院，江苏南京211106
太阳能电池片（Photovoltaic， PV）表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先，阐述了太阳能电池片表面成像方式，列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述；从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析，总结了每种方法的优缺点。随后，介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后，系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法，对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。
太阳能电池 缺陷检测 机器视觉 深度学习 检测网络 solar cells defect detection machine vision deep learning detection network
1 五邑大学 智能制造学部， 广东 江门 529020
2 暨南大学 物理与光电工程学院， 广东 广州 510632
钙钛矿太阳能电池仅用十年左右的时间将效率提升至认证的26.1%，非常接近晶硅太阳能电池26.81%的认证效率，展现出巨大的产业化潜力。当前，钙钛矿太阳能电池器件效率还在提升，然而在器件制备过程中，钙钛矿太阳能电池的性能受到许多不可分割的因素影响，传统方法往往采用试错的方式来优化钙钛矿太阳能电池的制备工艺，花费了大量的时间。贝叶斯优化是一种全局优化算法，在解决人工智能的黑盒问题方面取得了很大的成功。本文利用贝叶斯优化算法对钙钛矿层涉及到的碘化铅（PbI2）过量百分比、退火温度、退火时间、真空萃取时间四个工艺参数进行优化选择，显著降低了研发成本，缩短了研发时间。通过五轮实验迭代，累计34组工艺条件，制备出了器件效率为23.56%的反型钙钛矿太阳能电池。
钙钛矿太阳能电池 机器学习 工艺优化 高效率 perovskite solar cells machine learning process optimization high efficiency
电子科技大学材料与能源学院，四川 成都 611731
作为平面异质结钙钛矿太阳能电池（PSCs）的重要组成部分，电子传输层（ETL）在提升PSCs器件的性能和稳定性上起着重要的作用。尽管最常用的两类ETL材料——二氧化钛（TiO2）和二氧化锡（SnO2），均以纳米颗粒和溶液方式制备，TiO2却面临着电子迁移率低、器件滞回效应大、化学稳定性差、需高温制备等问题，相比之下，SnO2具有优异的光电学性质、更高的稳定性、可低温制备等优势。聚焦于基于SnO2 ETL的PSCs稳定性和界面电荷提取，首先综述了SnO2材料的物理性质和优点；然后从制备和成膜方法（如化学浴沉积、溶液旋涂等）入手，进一步阐明了SnO2的体相和表面缺陷；最后基于SnO2 ETL的缺陷，从界面钝化、体相掺杂和双电子层构筑等三方面重点介绍了提升PSCs稳定性和界面载流子提取效率的途径。该综述可助力PSCs性能和稳定性的进一步提升，为该新兴光伏技术进一步实用化贡献有用的见解。
钙钛矿太阳能电池 二氧化锡电子传输层 运作稳定性 界面调控 载流子提取 激光与光电子学进展
2024, 61(5): 0516002
电子科技大学材料与能源学院，四川 成都 611731
钙钛矿太阳能电池材料因其低成本及优异的光电物理性能受到光伏领域的极大青睐。在双源蒸镀法制备钙钛矿光吸收层过程中，钙钛矿薄膜长期面临生长机制不明、结晶质量较差的问题，严重影响钙钛矿薄膜光吸收性质、载流子寿命等重要参量，阻碍了气相沉积钙钛矿太阳能电池器件效率的提升。利用不同大半径有机阳离子设计准二维（2D）钙钛矿材料，在钙钛矿/空穴传输层界面构筑准2D钙钛矿缓冲层模板，调控气相蒸镀钙钛矿的晶体生长过程，获得了垂直生长的柱状钙钛矿晶粒，显著提升了钙钛矿层光吸收性能与载流子寿命，实现了钙钛矿太阳能电池效率从16.21%到19.55%的提升。上述结果为气相蒸镀实现优异光电性能的钙钛矿薄膜及光伏器件提供了有价值的参考。
钙钛矿材料 载流子寿命 晶体生长 太阳能电池 模板诱导生长 激光与光电子学进展
2024, 61(5): 0516001
1 苏州大学光电科学与工程学院，江苏 苏州 215006
2 江苏省先进光学制造技术重点实验室暨教育部现代光学技术重点实验室，江苏 苏州 215006
十几年来，钙钛矿太阳能电池（PSCs）由于其在功率转换效率和制造成本方面的显著优势而备受关注。然而，其复杂的物理机制和众多限制因素给实验设计、工艺制造和综合优化策略带来挑战。以光电多物理场耦合模型为核心，开展一系列多物理场仿真计算，研究光电耦合模型的底层物理和边界条件，获得PSCs包括光学性能和电学性能的大量数据。根据这些数据，建立微观物理量和宏观光电响应的神经网络及机器学习模型，成功预测PSCs的光学和电学性能，其误差在3%以内，且速度较快。结合遗传算法，该模型根据给定的响应曲线反向优化结构参数，进而获得更高效率的PSCs。该研究有效解决了PSCs因光电耦合机制复杂、物性参数众多、仿真速度较慢而难以优化设计等难题，为光伏器件快速智能化设计提供了一种可行路径。
钙钛矿太阳电池 光电耦合 机器学习 遗传算法 激光与光电子学进展
2024, 61(1): 0123002
Author Affiliations
Abstract
1 Soochow University, Institute of Functional Nano and Soft Materials (FUNSOM), Jiangsu Key Laboratory for Carbon-Based Functional Materials and Devices, Suzhou, China
2 Soochow University, College of Chemistry, Chemical Engineering and Materials Science, Jiangsu Engineering Laboratory of Novel Functional Polymeric Materials, Suzhou, China
3 Macau University of Science and Technology, Macao Institute of Materials Science and Engineering, Macau, China
Near-infrared (NIR) light has shown great potential for military and civilian applications owing to its advantages in the composition of sunlight, invisibility to human eyes, deeper penetration into biological tissues, and low optical loss in optical fibers. Therefore, organic optoelectronic materials that can absorb or emit NIR light have aroused great scientific interest in basic science and practical applications. Based on these NIR organic optoelectronic materials, NIR optoelectronic devices have been greatly improved in performance and application. In this review, the representative NIR organic optoelectronic materials used in organic solar cells, organic photodetectors, organic light-emitting diodes, organic lasers, and organic optical waveguide devices are briefly introduced, and the potential applications of each kind of device are briefly summarized. Finally, we summarize and take up the development of NIR organic optoelectronic materials and devices.
near-infrared organic optoelectronic materials organic solar cells organic light-emitting devices organic optical waveguides Advanced Photonics
2024, 6(1): 014001
1 1.云南大学 材料与能源学院 西南联合研究生院, 昆明 650500
2 2.中国工程物理研究院 化工材料研究所, 成都 610200
有机−无机杂化钙钛矿太阳能电池(PSCs)因高能量转换效率(PCE)和低制造成本而受到了广泛关注。尽管认证PCE已经高达26%, 但在高温、高湿度和持续光照下PSCs的稳定性仍然明显落后于传统太阳能电池, 这成为其商业化道路中最大的阻碍。开发和应用高稳定性的无机空穴传输材料(HTMs)是目前解决器件光热稳定性的有效方法之一, 引入无机HTMs可以有效屏蔽水和氧对钙钛矿吸光层的侵蚀, 从而避免形成离子迁移通道。本文概述了应用于有机−无机杂化钙钛矿太阳能电池的无机HTMs的分类和光电特性, 介绍了相关研究进展, 总结了针对无机HTMs器件的性能优化策略, 包括元素掺杂、添加剂工程和界面工程, 最后展望了无机HTMs未来的发展方向。下一步需要更深入地研究无机HTMs的微观结构及其与PSCs性能的关系, 从而实现更高效、更稳定的PSCs器件。
无机空穴传输材料 钙钛矿太阳能电池 稳定性 能量转换效率 综述 inorganic hole transport materials perovskite solar cells stability power conversion efficiency review
