В НИУ ВШЭ сделали шаг к созданию солнечных батарей нового поколения

Профессор МИЭМ ВШЭ Алексей Тамеев с коллегами предложил метод расчета оптимальной толщины фотоактивного слоя, при которой солнечный элемент может показывать максимальную эффективность преобразования энергии. Метод, применимый как к полимерным, так и перовскитным солнечным элементам, может стать важным шагом на пути от лабораторных образцов к производству солнечных батарей из материалов нового поколения.

Результаты исследования представлены в статье A common optical approach to thickness optimization in polymer and perovskite solar cells в Scientific Reports.

С каждым годом доля «зеленой», возобновляемой энергетики в мире только растет. При этом солнечная энергетика – это самый быстрорастущий сегмент альтернативной энергетики.

По прогнозам Мирового энергетического агентства (МЭА), к 2040 году доля солнечной энергии в мировой электрогенерации увеличится до 24 процентов. На фоне бурного развития отрасли вопрос себестоимости энергии стоит особенно остро. И за последнее время в этом отношении удалось достичь впечатляющих результатов за счет развития технологий и государственной поддержки.

По данным доклада МЭА, опубликованного осенью 2020 года, стоимость энергии, получаемой от солнечных электростанций, достигла исторического минимума. В Европе и США расценки варьируют от 35 до 55 долларов за МВт·ч, а в Китае и Индии – 20–40 долларов за Мвт·ч. Для сравнения, стоимость угля, согласно тому же отчету, колеблется от 55 до 150 долларов за МВт·ч. В докладе говорится, что четыре года назад, по данным Всемирного экономического форума, средняя стоимость солнечной энергии в мире составляла 100 долларов за МВт·ч, а десять лет назад – 300.

«Тем не менее на этом пути нельзя останавливаться, – считает профессор департамента электронной инженерии НИУ ВШЭ, ведущий научный сотрудник учебно-исследовательской лаборатории функциональной безопасности космических аппаратов и систем Алексей Тамеев. – В исследовании мы сфокусировались на моделировании оптических свойств полимерных и перовскитных солнечных элементов в зависимости от толщины их функциональных слоев. Такие солнечные элементы нового поколения весьма перспективны, так как для их производства подходят более простые и дешевые технологии, чем для привычных кремниевых».

Солнечным панелям из кремния требуется около двух лет, чтобы вернуть энергию, потраченную на добычу и очистку минерала, производство и установку батарей, а подобным панелям из перовскита – всего несколько месяцев. При этом значения КПД лабораторных образцов перовскитных элементов практически догнали кремниевые. Однако масштабирование полимерных и перовскитных элементов требует предварительной оптимизации параметров их функциональных слоев, чтобы минимизировать затраты времени и материалов при разработке технологии производства.

Оптимизация параметров фотоактивного слоя была выполнена в лаборатории по результатам измерений вольт-амперной характеристики солнечных элементов и моделирования эффективного показателя преломления с использованием матрицы переноса в рамках модели Максвелла – Гарнетта. Моделирование показало, что расчеты коэффициента поглощения и темпа генерации экситонов в фотоактивном слое достаточны для определения интервала значений толщины функционального слоя, при котором достигается максимальный КПД устройства. Получено полное соответствие экспериментальных и модельных данных для солнечных элементов разного строения – полимерного и перовскитного.

Важно, что предложенный подход относительно прост и не требует больших затрат времени для определения оптимальных параметров солнечных элементов при разработке экспериментальных образцов фотопреобразователей с повышенным КПД.

Статья опубликована в рамках проекта «Теоретико-экспериментальные исследования электронных и фотонных процессов в перспективных гетерогенных структурах, предназначенных для полимерных фотопреобразователей, с целью повышения эффективности этих устройств», выполняемого при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (3 votes)
Источник(и):

Naked Science