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Main Title: CIGSSe thin film photovoltaic yield improvement for operating conditions
Translated Title: CIGS Dünnschicht-Photovoltaik Energieausbeute Verbesserung für Betriebsbedingungen
Author(s): Farias Basulto, Guillermo Antonio
Advisor(s): Klenk, Reiner
Referee(s): Szyszka, Bernd
Schlatmann, Rutger
Topič, Marko
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/13800
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-12576
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work analyzes photovoltaic performance as a function of irradiance and temperature in order to improve the energy yield of Cu(In,Ga)(S,Se)2 (CIGS) modules under operating conditions. The analysis utilizes various methodologies, algorithms and models to evaluate the performance of photovoltaic devices. The one diode model (ODM) analytical approach was utilized to obtain insights into the main IV parameters as functions of both irradiance and temperature and on how non-ideal components of the model affect these trends. Previous studies have exposed some of the influences of these characteristics on either irradiance or temperature behavior. However, this work shows the coupling of irradiance, temperature and non-ideal characteristics affecting the IV parameters, which is especially observable in the temperature coefficients of the open circuit voltage and the maximum power point and therefore, affecting the energy output. The improvement of these characteristics was targeted to 30x30 cm2 CIGS solar modules and their gradual improvement was evaluated according to the ODM. The improvements were categorized in three phases. The first phase included the scaling up from cells to modules as a starting point for evaluation. The second phase encompassed the efforts on improving the lateral homogeneity of the 30x30 cm2 CIGS material by modifying the rapid thermal processes. The third phase comprised variations in the precursor and module monolithic interconnections, where the Ga content of the precursor was increased and the P1 scribe was slightly modified to improve the fill factor. The increase of power output under various conditions, and therefore yield, was measured indoors as well as outdoors during several months. A multiple linear regression (MLR) model, developed in this work, was employed to estimate the main IV parameters (Isc, Voc, Pmpp and Impp). The MLR model is composed of a set of irradiance-temperature dependent functions, one per IV parameter, which were verified statistically by fitting simulated and empirical data achieving very high correlations. Applications of this model such as extraction of temperature coefficients or diode parameters were also explored. The model was validated for energy rating and output prediction. Using indoor and outdoor measurements of our CIGS modules to predict outdoor performance, the MLR model was compared to four known models, yielding similar or better results. The MLR model was used to predict module performance ratios at different weather conditions using indoor and outdoor measurements, which in combination with data from a geographical information system, was utilized to obtain insights on output forecast for modules installed at different locations.
Diese Arbeit untersucht die Abhängigkeit photovoltaischer Parameter von Einstrahlung und Temperatur, um die Energieausbeute von Cu(In,Ga)(S,Se)2 Modulen im Betrieb zu erhöhen. Die vorgelegte Analyse der Leistungsfähigkeit photovoltaischer Bauelemente nutzt verschiedene Methoden, Algorithmen und Modelle. Das analytische Eindiodenmodell (EDM) wurde angewendet, um die Abhängigkeiten der hauptsächlichen Kennlinienparameter von Einstrahlung und Temperatur zu verstehen und zu erklären, wie diese durch nichtideale Komponenten im Modell beeinflusst werden. In vorangegangenen Studien wurden Einstrahlung und Temperatur getrennt betrachtet. Diese Arbeit zeigt jedoch die Verknüpfung von Abhängigkeiten, die sich insbesondere in den Temperaturkoeffizienten der Leerlaufspannung und der maximal abgegebenen Leistung bemerkbar macht und dadurch die Energieausbeute beeinflusst. Die Verbesserung dieser Parameter wurde auf am Helmholtz-Zentrum Berlin hergestellte Module (30x30 cm²) angewendet, und auch im Rahmen des EDM interpretiert. Die Verbesserungen lassen sich in drei aufeinanderfolgende Phasen einteilen. Als Ausgangspunkt wurde in der ersten Phase von Solarzellen zu Modulen hochskaliert. In der zweiten Phase lag der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Homogenität des CIGS Absorbermaterials auf der 30x30 cm² Fläche. Die dritte Phase umfasste Variationen der metallischen Vorläuferschichten und der monolithischen Verschaltung der Module. Der Galliumgehalt wurde erhöht und die P1 Strukturierung wurde für höhere Füllfaktoren leicht verändert. Die insgesamt und unter unterschiedlichen Bedingungen erhöhten Ausgangsleistungen und damit die Energieausbeuten wurden sowohl im Labor als auch während mehrerer Monate im Freifeld gemessen. Ein auf mehrfacher linearer Regression beruhendes Modell (MLR) zur Vorhersage photovoltaischer Parameter in Abhängigkeit der Bedingungen wurde in dieser Arbeit entwickelt. Für das Modell wurden nach numerischer Anpassung sowohl für simulierte als auch für empirische Daten sehr gute Korrelationen für die hauptsächlichen Kennlinienparameter (Isc, Voc, Pmpp und Impp) gefunden und damit das Modell statistisch verifiziert. Anwendungen des Modells wie die Ableitung von Temperaturkoeffizienten oder von Diodenparametern wurden ebenfalls untersucht. Das Modell wurde auch für die Vorhersage des Energieertrages verifiziert, indem es unter der Nutzung von Labor- oder Freifelddaten mit bekannten Modellen verglichen wurde und ähnliche oder genauere Ergebnisse ergab. Das Modell wurde eingesetzt um, wiederum mit Labor- oder Freifelddaten, den Qualitätsfaktor von Modulen bei unterschiedlichen Wetterbedingungen zu berechnen. In Kombination mit tabulierten Klimadaten (PVGIS) konnte der Ertrag für verschiedene Aufstellungsorte vorhergesagt werden.
Subject(s): CIGSSe
thin film photovoltaics
energy yield
0perating conditions
multiple linear regression
Dünnschicht-Photovoltaik
Energieausbeute
Betriebsbedingung
mehrfache lineare Regression
Issue Date: 2021
Date Available: 23-Nov-2021
Exam Date: 18-Aug-2021
Language Code: en
DDC Class: 621 Angewandte Physik
TU Affiliation(s): Fak. 4 Elektrotechnik und Informatik » Inst. Hochfrequenz- und Halbleiter-Systemtechnologien » FG Technologie für Dünnschicht-Bauelemente
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