Las células solares en tándem, en las que se apilan varias células solares una encima de la otra, son potencialmente más eficientes.

Cada capa de células es sensible a diferentes longitudes de onda de luz, lo que permite capturar energía que de otro modo podría perderse.

La capa superior deltándemLa célula solar normalmente permite que ciertas bandas de energía luminosa pasen y sean capturadas por la capa inferior.Fabricar la capa superior con un tipo de material conocido comoperovskitase ha descubierto que mejoraeficiencia de la celda solarmucho más allá del umbral actual del 20%.

El Dr. Xue Hansong de la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur (SUTD) explica que las células solares de perovskita "pueden adaptarse para tener propiedades optoelectrónicas excepcionales, incluido un alto coeficiente de absorción, una alta tolerancia a defectos y una banda prohibida ajustable".

Estas células pueden resultar difíciles de diseñar y fabricar.Maximizar su eficiencia a menudo conlleva un aumento de los costes de material.

Para diseñar células solares de perovskita que equilibren la eficiencia con la rentabilidad, se utiliza el método de optimización del frente de Pareto, mediante el cual se identifican soluciones óptimas en función de las compensaciones entre los dos parámetros de eficiencia y costo.Pero este método puede llevar mucho tiempo debido a la enorme complejidad de los cálculos involucrados.

Para abordar esto, el Dr. Xue colaboró ​​con investigadores de la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad de Toronto para incorporar el aprendizaje automático en el método de optimización del frente de Pareto.

En concreto, el equipo recurrió ared neuronalaprendizaje para su estudiopublicadoen el diarioAprendizaje automático APL, titulado "Explorando el espacio de diseño óptimo de transparentecélulas solares de perovskitapara aplicaciones tándem de cuatro terminales mediante optimización frontal de Pareto".

El Dr. Xue y su equipo generaron primero un conjunto de datos utilizando un modelo optoelectrónico-eléctrico para calcular las eficiencias de diferentes configuraciones de células solares en tándem de perovskita, cobre, indio y seleniuro de cuatro terminales (4T).Con estos datos, luego entrenaron una red neuronal para que pudiera simular y predecir rápidamente la eficiencia de cualquier célula solar en tándem 4T bajo varios parámetros.

El uso de la red neuronal para predecir la eficiencia redujo enormemente el tiempo necesario para realizar la optimización del frente de Pareto."La red neuronal tardó sólo 11 horas en predecir la eficiencia de 3.500 dispositivos diferentes. Realizar la misma simulación con el modelo optoelectrónico-eléctrico original habría llevado aproximadamente seis meses", dijo el Dr. Xue.

Con el tiempo ahorrado, el equipo pudo analizar rápidamente diferentes simulaciones y determinar la configuración óptima de una célula solar en tándem de 4T que maximice la eficiencia a un costo mínimo.De hecho, la configuración óptima predicha por la red neuronal mostró una mayor eficiencia del 30,4% y al mismo tiempo redujo los costos de materiales en un 50%.La comparación de este diseño con los experimentales existentes también proporcionó a los investigadores nuevos conocimientos.

"Las células óptimas previstas muestran electrodos de contacto frontales, capas de transporte de portadores de carga y electrodos de contacto posteriores más delgados", dijo el Dr. Xue.Las implicaciones de este hallazgo no pueden subestimarse: señalaron que el transporte de portadores de carga posiblemente sea un factor crítico en la optimización de las células en tándem de perovskita.

Para el Dr. Xue, el éxito del novedoso modelo de red neuronal es sólo el comienzo en la mejora de la eficiencia de las células solares.Mediante el uso del diseño, la inteligencia artificial y la tecnología, la fabricación de células solares puede volverse más eficiente, rentable y versátil, contribuyendo significativamente al avance de las soluciones de energía renovable.

El equipo también busca aprovechar su red neuronal integrando diversos datos materiales.Entre ellos se incluyen el uso de diversos materiales para la capa de transporte de portadores de carga, así como compuestos de perovskita con diferentes características.

También hay planes para ampliar su enfoque a una gama más amplia de arquitecturas de dispositivos en tándem, como el tándem totalmente de perovskita, perovskita sobre orgánico y perovskita sobre silicio.células solares.

Más información:Hu Quee Tan et al, Explorando el espacio de diseño óptimo de células solares de perovskita transparentes para aplicaciones en tándem de cuatro terminales mediante la optimización del frente de Pareto,Aprendizaje automático APL(2024).DOI: 10.1063/5.0187208