MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3187840166 · doi:10.1016/j.solmat.2021.111293

Effect of air mass on carrier losses in bifacial silicon heterojunction solar cells

2021· article· en· W3187840166 sur OpenAlexaff
Erin M. Tonita, Christopher E. Valdivia, Michael Martinez‐Szewczyk, Mandy R. Lewis, Mariana I. Bertoni, Karin Hinzer

Notice bibliographique

RevueSolar Energy Materials and Solar Cells · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir mass (solar energy)OptoelectronicsQuantum efficiencyHeterojunctionMaterials scienceOpticsSiliconSolar cellAlbedo (alchemy)Suns in alchemyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the effect of incident spectra on current loss as a function of depth and voltage into high efficiency textured bifacial silicon heterojunction solar cells. We integrate thin-film ellipsometry measurements with a 3D optical model and a 2D electronic model and validate our model with measurements of external quantum efficiency and Suns-Voc. For front illumination at normal incidence, an increasing air mass of AM1.5 to 10 reduces current density loss due to parasitic absorption in ITO and a-Si:H from 8.1% to 4.0%, and increases recombination loss at maximum power from 4.2% to 4.7%, resulting in an overall increase in collected current (88.2% to 90.5%). Cell performance metrics are summarized as a function of air mass, with efficiency peaking at AM5.0 for front illuminated and rear illuminated cells with an albedo of unity. We further demonstrate the impact of spectra on bifacial efficiency by calculating rear-side performance with the spectral albedo of dry grass. Overall, current-collection and efficiency trends emphasize the importance of considering spectral effects in energy yield models. These results are of particular importance for cell structures with high bifaciality and significant spectral albedo contributions, locations with large proportions of diffuse light, and high air mass locations as in mid-to-high latitudes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSolar Energy Materials and Solar CellsMême sujetSilicon and Solar Cell TechnologiesTravaux en français237 207