MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890685313 · doi:10.1109/jphotov.2018.2865175

Equivalent Performance in Three-Terminal and Four-Terminal Tandem Solar Cells

2018· article· en· W2890685313 sur OpenAlexfundno aff
Manuel Schnabel, Michael Rienäcker, Emily L. Warren, John F. Geisz, Robby Peibst, Paul Stradins, Adele C. Tamboli

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Photovoltaics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthNational Renewable Energy LaboratoryLeibniz-GemeinschaftU.S. Department of Energy
Mots-clésTandemTerminal (telecommunication)InterconnectionOptoelectronicsFront and back endsMaterials scienceSolar cellComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tandem or multijunction solar cells are a promising method to circumvent the efficiency limit of single-junction solar cells, but there is ongoing debate over how best to interconnect the subcells in a tandem cell. In addition to four-terminal and two-terminal tandem cell architectures, a new three-terminal tandem cell architecture has recently been demonstrated, which features a standard two-terminal (front-back) circuit as well as an interdigitated back contact (IBC) circuit connected to the bottom cell. It has no middle contacts, and thus, maintains some of the simplicity of a two-terminal tandem. In this study, we measure four-terminal GaInP//Si and GaInP/GaAs//Si tandem cells in four-terminal and three-terminal configurations by connecting wires to mimic a three-terminal architecture. We demonstrate that both modes allow the same efficiencies exceeding 30% to be attained. Furthermore, we show that the IBC circuit not only collects excess power from the bottom cell, but that it can inject power into the bottom cell if it is current limiting the front-back circuit, enabling four-terminal performance in monolithic structures, regardless of which cell delivers less current.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Journal of PhotovoltaicsMême sujetsolar cell performance optimizationTravaux en français237 207