[ad_1]
В продолжающейся гонке по разработке все более совершенных материалов и конфигураций для солнечных элементов существует множество переменных, которые можно отрегулировать, чтобы попытаться улучшить производительность, включая тип материала, толщину и геометрическое расположение. Разработка новых солнечных элементов, как правило, была утомительным процессом, когда вносили небольшие изменения в один из этих параметров за раз. Хотя компьютерные симуляторы позволяют оценивать такие изменения без необходимости фактически создавать каждую новую вариацию для тестирования, процесс остается медленным.
Теперь исследователи из Массачусетского технологического института и Google Brain разработали систему, которая позволяет не просто оценивать один предложенный дизайн за раз, но и предоставлять информацию о том, какие изменения приведут к желаемым улучшениям. Это может значительно увеличить скорость обнаружения новых, улучшенных конфигураций.
Новая система, называемая симулятором дифференцируемого солнечного элемента, описана в статье, опубликованной сегодня в журнале. Компьютерная физика Коммуникации, написанный младшим специалистом Массачусетского технологического института Шоном Манном, ученым-исследователем Джузеппе Романо из Института солдатских нанотехнологий Массачусетского технологического института и четырьмя другими сотрудниками Массачусетского технологического института и Google Brain.
Романо объясняет, что традиционные симуляторы солнечных элементов берут детали конфигурации солнечных элементов и выдают на выходе прогнозируемую эффективность – то есть, какой процент энергии поступающего солнечного света фактически преобразуется в электрический ток. Но этот новый симулятор и предсказывает эффективность, и показывает, насколько на этот выход влияет любой из входных параметров. «Он прямо говорит вам, что произойдет с эффективностью, если мы сделаем этот слой немного толще, или что произойдет с эффективностью, если мы, например, изменим свойства материала», – говорит он.
Вкратце, по его словам, «мы не открывали новое устройство, но мы разработали инструмент, который позволит другим быстрее обнаруживать другие устройства с более высокими характеристиками». Используя эту систему, «мы уменьшаем количество раз, которое нам нужно запускать симулятор, чтобы обеспечить более быстрый доступ к более широкому пространству оптимизированных структур». Кроме того, по его словам, «наш инструмент может идентифицировать уникальный набор параметров материала, который был скрыт до сих пор, потому что запускать такое моделирование очень сложно».
В то время как традиционные подходы используют по существу случайный поиск возможных вариантов, Манн говорит с помощью своего инструмента, «мы можем проследить траекторию изменений, потому что симулятор сообщает вам, в каком направлении вы хотите изменить свое устройство. Это значительно ускоряет процесс, потому что вместо того, чтобы исследовать все пространство возможностей, вы можете просто следовать единственному пути », который ведет непосредственно к повышению производительности.
Поскольку современные солнечные элементы часто состоят из нескольких слоев, переплетенных с проводящими материалами, которые переносят электрический заряд от одного к другому, этот вычислительный инструмент показывает, как изменение относительной толщины этих различных слоев повлияет на выход устройства. «Это очень важно, потому что толщина имеет решающее значение. «Существует сильная взаимосвязь между распространением света и толщиной каждого слоя, а также поглощением каждого слоя», – объясняет Манн.
Другие переменные, которые можно оценить, включают количество легирования (введение атомов другого элемента), которое получает каждый слой, или диэлектрическую проницаемость изолирующих слоев, или ширину запрещенной зоны, меру уровней энергии фотонов света, которые могут быть захвачены различными материалами, используемыми в слоях.
По словам Романо, этот симулятор теперь доступен как инструмент с открытым исходным кодом, который можно сразу же использовать для проведения исследований в этой области. «Он готов, и отраслевые эксперты могут принять его к сведению». Чтобы использовать это, исследователи объединят вычисления этого устройства с алгоритмом оптимизации или даже с системой машинного обучения, чтобы быстро оценить широкий спектр возможных изменений и быстро найти наиболее многообещающие альтернативы.
На данный момент симулятор основан только на одномерной версии солнечного элемента, поэтому следующим шагом будет расширение его возможностей за счет включения двух- и трехмерных конфигураций. Но даже эта одномерная версия «может покрыть большинство ячеек, которые в настоящее время производятся», – говорит Романо. Некоторые вариации, такие как так называемые тандемные ячейки с использованием различных материалов, пока нельзя смоделировать напрямую с помощью этого инструмента, но «есть способы приблизить тандемный солнечный элемент, моделируя каждую из отдельных ячеек», – говорит Манн.
По словам Романо, симулятор является «сквозным», что означает, что он вычисляет чувствительность эффективности, также принимая во внимание поглощение света. Он добавляет: «Привлекательным направлением будущего является составление нашего симулятора с существующими продвинутыми симуляторами дифференцируемого распространения света для достижения повышенной точности».
В дальнейшем, как говорит Романо, поскольку это открытый исходный код, «это означает, что, как только он появится, сообщество сможет внести в него свой вклад. И поэтому мы очень взволнованы ». Хотя эта исследовательская группа – это «всего лишь горстка людей», говорит он, теперь любой, кто работает в этой области, может вносить свои собственные улучшения и улучшения в код и вводить новые возможности.
«Дифференцируемая физика предоставит новые возможности для моделирования инженерных систем», – говорит Венкат Вишванатан, доцент кафедры машиностроения в Университете Карнеги-Меллона, который не участвовал в этой работе. «Симулятор дифференцируемых солнечных элементов – это невероятный пример дифференцируемой физики, которая теперь может предоставить новые возможности для оптимизации производительности устройств солнечных элементов», – говорит он, называя исследование «захватывающим шагом вперед».
Помимо Манна и Романо, в команду входили Эрик Фадель и Стивен Джонсон из Массачусетского технологического института, а также Сэмюэл Шёнхольц и Экин Кубук из Google Brain. Работа была частично поддержана Eni SpA и MIT Energy Initiative, а также MIT Quest for Intelligence.
[ad_2]
Source