Oprogramowanie do symulacji ogniw słonecznych przeznaczonych do urządzeń OPV i cienkowarstwowych ogniw fotowoltaicznych.
1. Wprowadzenie
OghmaNano to uniwersalna platforma programowa do symulacji ogniw słonecznych, służąca do modelowania cienkowarstwowych urządzeń fotowoltaicznych, w tym organicznych ogniw fotowoltaicznych (OPV), ogniwa słoneczne na bazie perowskitów oraz powiązanych struktur, takich jak krzemowe urządzenia o strukturze PN. Łączy modelowanie optyczne z transportem opartym na dryfie i dyfuzji oraz fizyką stanów pułapkowych, aby zapewnić fizycznie realistyczny opis zachowania urządzenia, wykorzystując zaawansowane techniki charakterystyki, takie jak analiza Sunsa–Voc, do diagnozowania mechanizmów rekombinacji.
W przypadku materiałów półprzewodnikowych o nieuporządkowanej strukturze, takich jak OPV, symulator w sposób spójny uwzględnia optykę cienkich warstw, transport ładunków oparty na mechanizmie dryfu i dyfuzji oraz nieliniowe zjawiska związane z uwięzieniem nośników, co pozwala na analizę wpływu zlokalizowanych stanów na transport ładunków, rekombinację i właściwości elektrostatyczne.
To zintegrowane podejście umożliwia analizę absorpcji światła, odbicia, transportu ładunku, wychwytywania, rekombinacji, właściwości energetycznych oraz kontaktów w ramach jednego modelu. Zamiast po prostu dopasowywać równoważny obwód lub odtwarzać krzywą JV, OghmaNano pozwala zrozumieć, dlaczego urządzenie działa w określony sposób i które procesy fizyczne ograniczają jego wydajność. Główny interfejs przedstawiono na Rysunek ??, natomiast edytor warstw, widoczny na Rysunek ??, służy do definiowania struktury, materiałów i grubości warstw.
Ten sam model obliczeniowy obsługuje symulacje w stanie ustalonym, symulacje przejściowe oraz symulacje w dziedzinie częstotliwości, w tym symulacje charakterystyk prądowo-napięciowych (JV), symulacje termicznie generowanych napięć (TPV), symulacje charakterystyk prądowo-napięciowych przy oświetleniu (CELIV), spektroskopi impedancyjna, IMPS oraz IMVS. Profile generacji optycznej można obliczać bezpośrednio na podstawie właściwości optycznych cienkich warstw, jak pokazano w Rysunek ??, a wynikową odpowiedź elektryczną analizować na podstawie takich danych wyjściowych, jak krzywa charakterystyki prądowo-napięciowej przedstawiona w Rysunek ??.
Choć strona ta koncentruje się na ogniwach fotowoltaicznych organicznych (OPV), ta sama metoda obliczeniowa może być również stosowana do ogniw słonecznych na bazie perowskitów, struktur z krzemem amorficznym oraz urządzeń o dużej powierzchni, w tym modeli na poziomie obwodów, które służą do badania przestrzennych nierównomierności i skalowania od pojedynczych ogniw do modułów.
2. Co można robić za pomocą OghmaNano?
- Twórz realistyczne układy warstwowe urządzeń: określ właściwości materiałów warstw donora, akceptora, warstwy transportowej, warstwy pośredniej i elektrod, uwzględniając ich rozkład przestrzenny.
- Modelowanie sprzężonych układów optycznych i transportowych: połączenie obliczeń optycznych dla cienkich warstw z pełną symulacją elektryczną urządzenia.
- Uwzględnij fizykę z uwzględnieniem ograniczeń związanych z pułapkami: przeanalizuj, w jaki sposób zlokalizowane stany, procesy wychwytywania i rekombinacja wspomagana przez pułapki wpływają na wydajność urządzenia.
- Wyobraź sobie działanie wewnętrznych elementów urządzenia: analizuj pola, gęstość nośników, rekombinację, quasi-poziomy Fermiego oraz profile generacji w przestrzeni jednowymiarowej, dwuwymiarowej lub trójwymiarowej.
- Porównaj wyniki bezpośrednio z danymi z eksperymentu: przeprowadź symulacje i zinterpretuj wyniki dotyczące charakterystyk prądowo-napięciowych (JV), termowoltaicznych (TPV), charakterystyk prądowo-napięciowych przy stałym napięciu (CELIV), spektroskopii impedancyjnej, IMPS i IMVS.
- Zrozumienie mechanizmów strat: należy rozdzielić efekty optyczne, transportowe, związane z pułapkowaniem i kontaktowe, zamiast łączyć je w empiryczne parametry dopasowania.
- Optymalizuj wirtualnie: przeprowadzaj testy różnych parametrów i analizuj możliwe zmiany w konstrukcji urządzenia przed jego wytworzeniem.
Wypróbuj przykładowy model OPV.
Rozpocznij od krótkiego wprowadzenia do OPV, a następnie przejdź do optyki i absorpcji, struktury urządzenia i warstw aktywnych, spektroskopii impedancyjnej, IMPS, IMVS lub symulacji PM6:Y6 na dużych powierzchniach.
3. Podstawowy moduł obliczeniowy OPV.
Aby symulować działanie urządzeń OPV i innych nieuporządkowanych ogniw słonecznych, zaczyna się od standardowego modelu dryf–dyfuzja. Model ten opisuje, w jaki sposób ładunek przemieszcza się w urządzeniu pod wpływem pól elektrycznych i gradientów stężenia.
Elektrony i dziury przemieszczają się zgodnie z równaniami dryfu i dyfuzji.
$$ \mathbf{J}_n = \mu_n n \nabla E_c + q D_n \nabla n $$ $$ \mathbf{J}_p = \mu_p p \nabla E_v - q D_p \nabla p, $$wraz z równaniami ciągłości,
$$ \frac{\partial n}{\partial t} = \frac{1}{q}\nabla \cdot \mathbf{J}_n + G - R $$ $$ \frac{\partial p}{\partial t} = -\frac{1}{q}\nabla \cdot \mathbf{J}_p + G - R. $$Potencjał elektrostatyczny można obliczyć, korzystając z równania Poissona.
$$ \nabla \cdot \left( \varepsilon \nabla \phi \right) = -q \left( p - n + N_D^+ - N_A^- + \rho_{\mathrm{trap}} + \rho_{\mathrm{ion}} \right), $$która łączy rozkład ładunku z wewnętrznym polem elektrycznym.
Jednak w przypadku ogniw OPV i innych materiałów półprzewodnikowych o nieuporządkowanej strukturze, przedstawiony model jest niepełny. W tych materiałach znaczna część ładunku znajduje się w zlokalizowanych stanach, a rekombinacja często zachodzi właśnie poprzez te stany, a nie bezpośrednio między nośnikami ładunku.
Aby to opisać, OghmaNano uwzględnia konkretne populacje pułapek i rozwiązuje nieliniową formę rekombinacji Shockley–Read–Hall (SRH). Fizyczny model przedstawiono na Rysunku ??: elektrony i dziury są wychwytywane w stanach pułapkowych i mogą być później emitowane ponownie. Rekombinacja zachodzi, gdy nośniki o przeciwnych znakach spotykają się w obrębie tej sieci pułapek, tworząc pośrednią ścieżkę między pasmami energetycznymi.
W celu opisania rekombinacji w materiałach nieuporządkowanych, takich jak ogniwa fotowoltaiczne organiczne (OPV), OghmaNano nie wykorzystuje gotowego wzoru SRH. Zamiast tego, zaczyna od podstawowej dynamiki stanów pułapkowych, przedstawionej w Rysunek ??. Elektrony i dziury są nieustannie wychwytywane i emitowane z rozkładu zlokalizowanych stanów, tworząc sieć przejść między populacjami swobodnymi i uwięzionymi.
Dla danej wartości energii pułapki, jej wypełnienie zmienia się zgodnie z następującym wzorem:
$$ \frac{dn_t}{dt} = r_{ec} - r_{ee} - r_{hc} + r_{he}, $$gdzie \(r_{ec}\) i \(r_{hc}\) oznaczają odpowiednio szybkość wychwytywania elektronów i dziur przez pułapki, a \(r_{ee}\) i \(r_{he}\) oznaczają odpowiadające im procesy emisji. Rekombinacja zachodzi, gdy nośniki o przeciwnych znakach ładunku spotykają się w tych stanach pułapkowych.
Całkowita rekombinacja pośredniczona przez pułapki jest zatem obliczana poprzez zsumowanie wszystkich takich przejść w całym zakresie gęstości stanów.
$$ R_{\mathrm{trap}} = \sum_i R_i \;\;\;\; \text{with} \;\;\;\; R_i \sim r_{ec,i} \cdot p_{t,i} \;\; \text{or} \;\; r_{hc,i} \cdot n_{t,i}, $$gdzie każdy składnik \(R_i\) odpowiada rekombinacji zachodzącej w określonym obszarze rozkładu pułapek. Jeśli założymy stan ustalony i pojedynczy efektywny poziom pułapek, to całe to opisanie sprowadza się do dobrze znanej zależności równania Shockleya–Reada–Halla.
$$ R_{\mathrm{trap}} \sim \frac{np - n_i^2}{\tau_p (n + n_t) + \tau_n (p + p_t)}, $$jednak ta uproszczona forma nie uwzględnia dynamicznych zmian w liczbie zajętych pułapek ani nie śledzi w sposób bezpośredni zgromadzonej w nich ładunku. W materiałach półprzewodnikowych o nieuporządkowanej strukturze zgromadzony ładunek wpływa bezpośrednio na właściwości elektrostatyczne poprzez równanie Poissona, modyfikując wewnętrzne pole i zakrzywienie pasm energetycznych. Z tego powodu OghmaNano rozwiązuje pełny, dynamiczny model systemu pułapek, zamiast opierać się wyłącznie na analitycznym przybliżeniu SRH.
Rozwiązując te procesy w sposób spójny, program do symulacji OPV nie tylko przewiduje parametry działania urządzenia, ale także wyjaśnia, dlaczego się one zmieniają. Na przykład, zmniejszenie współczynnika wypełnienia może wynikać z gromadzenia się ładunków w pułapkach, nierównowagi ruchliwości nośników lub barier kontaktowych, natomiast straty prądu mogą być spowodowane ograniczeniami w zakresie absorpcji światła lub nieefektywnym procesem ekstrakcji.
