logo
calendar3 Iyul 2026
view58
Основной язык:Русский

МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЛНЕЧНОГО ЭЛЕМЕНТА CIGS В SENTAURUS TCAD

Область науки:Энергия (разное)Энергетика и энергетические технологии ​Возобновляемая энергия, устойчивое развитие и окружающая среда
Национальное направление науки (ВАК):02.00.08 — Химия и технология нефти и газа04.00.12 — Строительство и эксплуатация нефтегазопроводов, баз и хранилищ04.00.13 — Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений05.05.04 — Промышленная теплоэнергетика05.05.01 — Энергетические системы и комплексы05.05.02 — Электротехника. Электрические станции и системы. Электротехнические комплексы и устройства05.05.03 — Светотехника. Специальные технологии освещения05.05.09 — Установки и технологии ядерной энергетики05.05.10 — Атомное реакторостроение, машины, агрегаты и технология материалов атомной промышленности05.05.05 — Теоретические основы теплотехники05.05.06 — Энергетические установки на основе возобновляемых источников энергии05.05.07 — Электрические технологии и электрооборудование в сельском хозяйстве
pdf

2. AE_2_2026_2(23)-19-2....pdf

PDF

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Аннотация. В работе разработана и откалибрована численная модель тонкоплёночного солнечного элемента CIGS с использованием Synopsys Sentaurus TCAD. Методика основана на самосогласованном решении дрейфово-диффузионных уравнений с расчётом оптической генерации методом матрицы переноса. Проведённый корреляционный анализ выявил сильную зависимость ширины запрещённой зоны Ego от напряжения холостого хода (r≈0,99), а также влияние толщины слоя CdS и коэффициента заполнения (FF) на эффективность устройства. Полученные результаты могут быть использованы для оптимизации гибких фотоэлектрических элементов. Материалы и методы. Численное моделирование CIGS солнечных элементов выполнялось в TCAD в дрейфово-диффузионном приближении с самосогласованным решением уравнений переноса заряда, расчётом оптической генерации методом матрицы переноса и учётом основных рекомбинационных механизмов в многослойной структуре Mo/CIGS/CdS/OVC. Результаты. Численное моделирование CIGS солнечного элемента выполнено для 36 конфигураций при стандартном освещении AM 1.5G, при этом КПД составил 16,19–19,99 % в зависимости от параметров структуры. Корреляционный анализ показал сильную зависимость Ego от напряжения холостого хода VOC (r≈0,99) и фототока JPH, а также снижение эффективности при увеличении толщины слоёв CdS и CIGS. Наибольшее влияние на повышение КПД оказывает коэффициент заполнения (FF).

АВТОРЫ

Science ID: DQD-0525-0034

Science ID: MBX-0525-0009

Теги

# моделирование# анализ# элементы# гетероструктура# тонкоплёночные# солнечные# cigs# диселенид# меди-индия-галлия# sentaurus# tcad# численное# корреляционный

ПОХОЖИЕ СТАТЬИ

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Список литературы

Boukortt N.E.I., Patanè S. Single junction-based thin-film CIGS solar cells optimization with efficiencies approaching 24.5 % // Optik. – 2020. – Vol. 218. – Article 165240. – DOI: 10.1016/j.ijleo.2020.165240.

Boukortt N.E.I., Patanè S., Abdulraheem Y.M. Numerical investigation of CIGS thin-film solar cells // Solar Energy. – 2020. – Vol. 204. – Pp. 440–447. – DOI: 10.1016/j.solener.2020.05.021.

Richter M., Schubbert C., Eraerds P., Parisi J., Riedel I., Dalibor T., Palm J. Comprehensive simulation model for Cu(In,Ga)(Se,S)₂ solar cells // Solar Energy Materials and Solar Cells. – 2015. – Vol. 132. – Pp. 162–171. – DOI: 10.1016/j.solmat.2014.08.047.

Lorbada R.V., Walter T., Marrón D.F., Lavrenko T., Muecke D. A deep insight into the electronic properties of CIGS modules with monolithic interconnects based on 2D simulations with TCAD // Coatings. – 2019. – Vol. 9. – Article 128. – DOI: 10.3390/coatings9020128.

Ghorbani T., Zahedifar M., Moradi M., Ghanbari E. Influence of affinity, band gap and ambient temperature on the efficiency of CIGS solar cells // Optik. – 2020. – Vol. 223. – Article 165541. – DOI: 10.1016/j.ijleo.2020.165541.

Di Napoli S., Locatelli M., Sozzi G. Numerical simulation of high-efficiency CIGS-based solar cells. – Università di Parma, 2018. – 226 p.

Sentaurus TCAD. Sentaurus Device User Guide. Version N-2017.09-SP2. – Synopsys, Mountain View, CA, USA, 2017.

Salas J.F.L. Modeling and Simulation of Charge Carrier Recombination Dynamics in Cu(In,Ga)Se₂ Thin Film Solar Cells. – Oldenburg, 1990.

Kumar A., Goyal A.K., Gupta U., Tanya, Gupta N., Chaujar R. Increased efficiency of 23% for CIGS solar cell by using ITO as front contact // Materials Today: Proceedings. – 2020. – Vol. 28. – Pp. 361–365. – DOI: 10.1016/j.matpr.2020.02.688.

Schubbert C., Eraerds P., Richter M., Parisi J., Riedel I., Dalibor T., Palm J. Performance ratio study based on a device simulation of a 2D monolithic interconnected Cu(In,Ga)(Se,S)₂ solar cell // Solar Energy Materials and Solar Cells. – 2016. – Vol. 157. – Pp. 146–153. – DOI: 10.1016/j.solmat.2016.05.002.

Bechlaghem S., Zebentout B., Benamara Z. The major influence of the conduction-band-offset on Zn(O,S)/CuIn₀.₇Ga₀.₃Se₂ solar cells // Results in Physics. – 2018. – Vol. 10. – Pp. 650–654. – DOI: 10.1016/j.rinp.2018.07.006.

Sentaurus TCAD. Sentaurus Mesh User Guide. Version N-2017.09. – Synopsys, 2017.

Boukortt N.E.I. Numerical optimization of 0.5-μm-thick Cu(In₁₋ₓGaₓ)Se₂ solar cell // Optik. – 2020. – Vol. 200. – Article 163409. – DOI: 10.1016/j.ijleo.2019.163409.

Boukortt N.E.I., Patanè S., Adouane M., AlHammadi R. Numerical optimization of ultrathin CIGS solar cells with rear surface passivation // Solar Energy. – 2021. – Vol. 220. – Pp. 590–597. – DOI: 10.1016/j.solener.2021.03.078.

Gloeckler M., Sites J.R. Band-gap grading in Cu(In,Ga)Se₂ solar cells // Journal of Physics and Chemistry of Solids. – 2005. – Vol. 66. – Pp. 1891–1894. – DOI: 10.1016/j.jpcs.2005.09.087.

Decock K., Lauwaert J., Burgelman M. Characterization of graded CIGS solar cells // Energy Procedia. – 2010. – Vol. 2. – Pp. 49–54. – DOI: 10.1016/j.egypro.2010.07.009.

Saadat M., Moradi M., Zahedifar M. CIGS absorber layer with double grading Ga profile for highly efficient solar cells // Superlattices and Microstructures. – 2016. – Vol. 92. – Pp. 303–307. – DOI: 10.1016/j.spmi.2016.02.036.