Determination of individual <i>I</i>(<i>V</i>) characteristics of each sub-cell of a triple junction device
Notice bibliographique
Résumé
Very high conversion efficiency is reached with triple junction solar devices integrated in concentrator photovoltaic (CPV) modules. However, reduction of the active area for micro-CPV applications increases the perimeter/area ratio, enhancing losses linked to the edges. It is therefore important to characterize the perimeter influence on the final conversion efficiency. For this purpose, I(V) characterization under dark and/or light could be used as a test of the sidewalls influence. We have designed an experiment to perform I(V) curves using the light of three lasers with adjustable powers at 405, 785, and 980 nm, preferentially absorbed by the top, middle or bottom junction of the device, respectively. This experiment was applied to commercial devices made from a stack of GaInP/GaAs/Ge. In parallel we have developed a numerical calculation modeling the device to reproduce the behaviors observed during I(V) experiments. Junction parameters and influence of leakage resistances are deduced from the fit of experimental results with the numerical calculation. The I(V) experiment as well as the numerical calculation are presented in details. It is also underlined that, combining both experiment and calculation, the I(V) characteristic of each junction as if it was isolated can be determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».