文摘

我们开展了数值模拟p-GaN /_0.12遗传算法_0.88N / n-GaN, p i N双异质结太阳能电池。掺杂密度、个体层厚度和接触模式下的设备进行太阳能辐照度的AM1.5优化太阳能电池的性能。优化太阳能电池特性参数对细胞面积1×1毫米²开路电压2.26 V,短路电流密度3.31 mA /厘米吗²、填充因子的84.6%和6.43%,效率互相交叉网格模式。

1。介绍

InGaN的直接和可调带隙半导体提供了一个独特的机会发展高效太阳能电池。InGaN的直接带隙半导体可以改变从0.7到3.4 eV (1),涵盖广泛的太阳光谱从近红外到近紫外波长区域。InGaN合金表现出独特的性质,如可调带隙,高载流子迁移率和高辐射抗性提供了一个很大的优势在设计和制造高效设备的光伏应用程序(2- - - - - -4]。高吸收系数的InGaN合金也使它适合用在太阳能电池5- - - - - -7]。理论计算表明,早些时候就有可能实现效率高达50% InGaN合金(8]。尽管预测效率高,制造太阳能电池不能证明效率高(9- - - - - -13]。InGaN的外延生长层面临着许多问题,如缺乏缺陷的衬底,铟隔离在更高的成分,和大型酒店之间的晶格失配和GaN导致相分离14]。此外,还有明显的极化电荷在InGaN /氮化镓界面改变电场在InGaN层(15]。因此捏造InGaN太阳能电池显示非常低的转换效率比理论计算。

本文模拟工作进行优化p-GaN / InGaN n-GaN /蓝宝石设备结构的太阳能电池12%的铟AM1.5照明下成分。仿真进行优化掺杂浓度和厚度p-GaN, InGaN, n-GaN层,分别通过改变一次只有一个材料参数并保持其他参数不变。仿真验证设备效率是强烈依赖于intrinsic-layer (InGaN)厚度,因为大多数的光谱吸收层。我们模拟p-GaN / InGaN / n-GaN /蓝宝石太阳能电池研究的影响纳入电网联系模式在设备上的特征参数。可以看出优化网格间距联系设备效率的提高是非常有帮助的。

TCAD SILVACO,版本:阿特拉斯5.16.3。R,用于仿真。模拟器的数学模型由服务工作基本方程如泊松方程、连续性方程和传输方程。在我们的模拟中,我们使用了俄歇复合模型,如钻,SRH肖克利读大厅重组,OPTR光学复合,KP模型的有效质量,和带边能量漂移扩散模拟。数学模型用于模拟由泊松方程等基本方程,连续性方程和传输方程。牛顿法用作模拟方法的解决方案。所有上述模型使用从标准TCAD图书馆。

本文的组织结构如下:在部分2材料参数用于描述仿真模型。部分3讨论了模拟和结果。最后,结论部分给出了4。

2。材料参数

的吸收系数的半导体作为能量的函数(16),能量带隙和电子亲和能的带隙能量的函数,(17,18),电子和空穴迁移率作为掺杂的函数(19可以表示为 在哪里是光子的能量对应各自的波长和的带隙半导体。假设为甘是一样的,表示电子(e)或空穴(h),掺杂浓度,,,,是特定的参数给半导体(19]。材料参数等InGaN吸收系数、晶格常数、极化电荷派生和已知物质中提取的插值参数的客栈和氮化镓。一些重要的材料参数中使用模拟表中列出1。

3所示。仿真结果和讨论

3.1。p i n结构的优化

甘InGaN / p i n太阳能电池的原理图如图1。p-GaN层厚度变化从70年到120海里。InGaN和n-GaN层厚度100 nm和1.5μm及其掺杂密度1×10¹⁶厘米⁻³和6×10¹⁸厘米⁻³分别是保持不变而优化p-GaN层厚度和掺杂浓度。

p-GaN层厚度和掺杂浓度的影响太阳能电池的短路电流密度等特征参数,开路电压、填充因子、和效率如图2。短路电流密度,,与p-GaN层厚度增加。随着p-GaN层的厚度增加更多的光子吸收发生在p区,导致更多的电子和空穴载流子代有助于增强电流密度。相反,厚p-GaN层增加一定厚度后表面复合速率;电流密度开始减少。开路电压,填充因数,FF,没有显示出明显的变化对p-GaN层厚度随着这些参数在很大程度上取决于半导体的大部分财产而不是表面性质。

掺杂浓度的影响进行了分析通过模拟的结构对不同掺杂浓度1×10¹⁶厘米⁻³1×10¹⁷厘米⁻³,1×10¹⁸厘米⁻³,分别。仿真结果表明,该短路电流密度较高的掺杂浓度1×10¹⁶厘米⁻³。然而,它是发现高的掺杂浓度1×10吗¹⁷厘米⁻³。组合在一起的效果和决定遵循曲线模式的效率曲线并显示更高的效率为1×10的掺杂浓度¹⁷厘米⁻³,在那里是很高的。

内在InGaN层厚度的影响太阳能电池特性参数p-GaN / InGaN n-GaN p i n太阳能电池图所示3。InGaN层厚度是不同的从50到550海里。p-GaN和n-GaN层厚度100 nm和1.5μ米及其掺杂密度5×10¹⁷厘米⁻³和6×10¹⁸厘米⁻³分别是保持不变而优化InGaN层厚度。

它是发现,随InGaN层厚度自光子吸收长路径,也未被吸收的低能量光子从p-GaN层吸收在这个地区。光子吸收还支持InGaN更高的吸收系数的材料(20.]。另一方面,开路电压发现降低并保持近常数后层厚度250海里。高厚度产生更多运营商和重组导致开路电压下降。

填充因子也开始减少对InGaN层厚度增加。串联电阻的增加而增加InGaN层厚度。效率曲线类似于电流密度代表所有参数的综合效应,,FF。后p-GaN InGaN-layers, n-GaN层厚度和掺杂浓度浓度进行了优化。n-GaN厚度是不同的从0.4到2.4μm。p-GaN和InGaN层厚度是100 nm和450 nm和掺杂密度5×10¹⁷厘米⁻³和1×10¹⁶厘米⁻³分别是保持不变而优化n-GaN层厚度和掺杂浓度。n-GaN层厚度和掺杂浓度不扮演重要角色对太阳能电池参数。这可能是因为大多数可用的光子已经p-GaN和InGaN层吸收,并在n-GaN层生成的航空公司非常少见。

最后p i n结构由n型氮化镓层,1.5μ6×10 m厚度和掺杂浓度¹⁸厘米⁻³,无意中掺杂InGaN层,450纳米的厚度和掺杂浓度1×10¹⁶厘米⁻³12%铟成分,和顶部p型氮化镓层,100纳米厚,受体密度5×10¹⁷厘米⁻³。优化结构的量子效率计算,如图4和最大的量子效率是发现在0.4到0.45 nm的波长范围波长,对应于氮化镓/ InGaN材料带隙区域。

3.2。使用互相交叉网格模式的影响

我们用互相交叉网格模拟p i n结构模式,以进一步加强效率通过使用网格类型接触有助于增加承运人集合。×将网格模式的模拟结果和效率与不同数量的网格的手指如3、4、5和不同网格间距从175年到375年μ米图所示5。细胞的大小是1×1毫米²。网格的数量将减少与增加finger-to-finger网格间距。短路电流密度随增加网格数量将减少有效面积可用于光子吸收。然而有一个增强效率由于载体收集。不同的接触模式的特征参数以及广场垫比较表2。

4所示。结论

优化p-GaN / InGaN n-GaN双异质结太阳能电池p i n平方联系和网格模式进行了研究。太阳能电池的光电参数强烈取决于p-GaN和InGaN层厚度和掺杂浓度。光电参数,如:2.27 V,马:5.64 /厘米²FF: 82%,η:4.16,获得了阳光下1平方接触式AM1.5照明与优化p-GaN (100 nm, 5 e17 3)和InGaN (= 0.12, 450 nm)层和高量子效率的~ 50%也实现了波长范围为0.4到0.45 nm的对应_0.12遗传算法_0.88N吸收区域。除了优化结构,使用网格接触模式用手指间距6.34 210 nm提高转换效率。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者欣然承认CSIR-CEERI主任Pilani,这项工作他的鼓励。他们也感谢所有ODG成员的帮助和合作。