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在光伏工业中,通常采用由具有不同折射率的三个SiNx层组成的抗反射涂层,以降低反射率并提高单晶硅PERC(钝化发射极和后部电池)太阳能电池的效率。然而,对于SiNx,不能实现低至约1.40的折射率,这是三层抗反射涂层的第三层的最佳值。因此,在本报告中,第三层被SiOx取代,它具有更合适的1.46的折射率,并且可以很容易地集成到SiNx中采用等离子体增强化学气相沉积(PECVD)方法的沉积工艺。通过SunSolve的模拟和分析,选择三种不同的厚度来构建SiOx第三层。用30nm SiOx代替15nm SiNx作为第三层抗反射涂层可以带来0.15%的效率增益,这源于低于约550nm波长的反射率降低和光谱响应增强。然而,由于太阳能模块的EVA封装材料吸收短波长的光,具有30 nm SiOx的太阳能电池的光谱响应优势部分被覆盖,导致太阳能电池组件的电池 - 模块(CTM)比率略低,输出功率增益仅为0.9 W.
抗反射涂层在提高硅太阳能电池的短路电流密度和光电转换效率方面起着重要作用。使用抗反射涂层,可以在整个吸收带上大大降低反射率[1]。为了实现单波长的法向入射波的最小反射,抗反射涂层可以由单层组成,其必须具有(a)折射率等于限制涂层的材料的折射率的平方根(和b)厚度等于涂层材料[1]内波长的四分之一,如等式(1)和(2)所示。当设计波长为550 nm(λ空气),单层抗反射涂层的最佳折射率和厚度确定为1.85和74nm(nair= 1.00,nSi= 3.42)。截至目前,几种材料已经采用单层抗反射涂层,如TiO2的SiO2,等[2,3]。
但是,如果想要获得宽带抗反射涂层,则必须添加额外的层[ 1 ]。对于双层抗反射涂层,根据Rids [ 4 ] 的报告,可以使用等式(3)和(4)优化设计。折射率如下堆叠:n Si>
n 1 st>
n 2 nd>
n air,其中n 1 st和n 2 nd表示抗反射涂层的第一层和第二层的折射率。当设计波长为550 nm(λ 空气),每层的最佳折射率和厚度确定为2.27(n 1 st),1.51(n 2 nd),61 nm(d 1 st)和91 nm(d 2 nd)。考虑到实际材料,将Al 2 O 3与TiO 2 [ 5 ]结合,并将MgF 2与ZnS [ 6 ]结合以构成双层抗反射涂层。
显然,三层抗反射涂层在这三种结构中显示出最低的反射率[ 1 ]。因此,光伏产业非常愿意采用三层结构以获得更好的光伏性能。尽管作为三层抗反射涂层的第一层具有适当的折射率(n = 2.26),但由于其表面钝化能力差,TiO 2似乎不是最佳选择,这对开路电压是不利的。太阳能电池[ 1 ]。对于SiN x,一方面,采用PECVD(等离子体增强化学气相沉积)方法,在沉积过程中,其折射率可以从1.98调整到2.98 [ 9]]。另一方面,由于固定正电荷密度高,氢含量高,SiN x具有优异的表面钝化能力,有利于提高开路电压[ 8 ]。因此,在光伏工业中,考虑到抗反射效果,表面钝化和工艺的简单性,抗反射涂层通常由通过PECVD沉积的具有不同折射率的三个SiN x层构成。
尽管随着折射率的增加可以改善SiN x的表面钝化效果,但寄生吸收变得更加严重。因此,为了平衡,第一SiN x层的折射率通常约为2.37(n 1 st)。相应地,根据等式(5),将另外两个SiN x层的最佳折射率确定为1.85(n 2 nd)和1.44(n 3 rd)。当设计波长为550 nm(λ 空气)时,每个SiN x层的最佳厚度确定为58 nm(d 1)根据等式(7), st),74nm( d 2 nd)和95nm( d 3 rd)。
然而,可以发现第二层和第三层的折射率不能通过SiN x [ 9 ]实现。因此,Kuo等人。采用SiO x N y(n = 1.8)作为第二层,SiO x(n = 1.46)作为第三层[ 8 ],两者都可以用PECVD方法容易地集成到SiN x沉积工艺中。在晶体硅太阳能电池的实际生产中,在PECVD管式炉中同时沉积240个带有抗反射涂层的部件,这意味着控制每个部件之间的一致性是特别重要的。当SiO x N.在沉积y时,需要同时将三种气体(SiH 4,NH 3和N 2 O)注入管式炉中,这对于控制稠度是一个很大的挑战。Kuo等人。使用计算出的最佳厚度(59.78,76.39和94.18 nm)作为每层的实际厚度,从而产生令人印象深刻的抗反射效果[ 8]。然而,整个厚度高达230nm,这显着增加了抗反射涂层的成本。此外,由于采用了烧穿银触点金属化,涂层厚度高达230 nm肯定会影响银和硅之间的接触。因此,为了平衡成本,电极接触和抗反射效果,抗反射涂层的整个厚度在批量生产中通常为约80n。
因此,在本报告中,为了寻求在大规模生产中具有较低反射率的更可行的抗反射涂层结构,采用SiOx代替传统的三层SiNx抗反射涂层的第三层,保留另外两层。这种新型抗反射涂层用于提高单晶硅PERC(钝化发射极和后部电池)太阳能电池的效率,预计在未来几年内将主导光伏市场。
采用硼掺杂的单晶硅晶片,其长度为156.75mm,厚度为180μm,电阻率为约0.8Ω·cm。工业化单晶硅PERC太阳能电池的制造工艺流程如图1所示。
首先用基于碱的蚀刻溶液对切割后的单晶硅晶片进行纹理化。然后,将样品转移到管式炉中以完成磷扩散和发射体形成。随后,用湿法蚀刻技术完成磷硅酸盐玻璃(PSG)的去除,边缘隔离和后表面抛光。之后,依次通过ALD(原子层沉积)和PECVD沉积氧化铝和氮化硅,以在后表面上形成钝化叠层(Al2O3/ SiNx)。之后,仍然使用PECVD在前表面上沉积抗反射涂层。在Al2O3/ SiNx之后通过激光烧蚀局部打开堆叠,将电极浆料(背面银,背面铝和正面银)丝网印刷并干燥。最后,将样品在网带炉中烧结以完成金属化并完成太阳能电池制造过程。
在沉积抗反射涂层期间,改变气体源以调节层组成。对于SiNx,采用硅烷(SiH4)和氨(NH3)作为气源。并且对于SiOx,氨被笑气(N2O)代替。详细地说,两个具有不同折射率(n = 2.37和n = 2.09)的SiNx层和一个SiOx层(n= 1.46)组合形成三层抗反射涂层。如上所述,对稠度的控制特别重要,因为在管式炉中同时制造240个样品。调节和优化气流(SiH4和N2O),压力,射频功率和不同区域的温度以改善一致性。在优化之后获得以下所示的结果。为了比较,还采用传统的SiNx三层抗反射涂层来制造太阳能电池,即采用折射率为1.99的SiNx层作为第三层。
在完成太阳能电池的整个制造工艺流程之后,通过电流注入进行载流子诱导的缺陷的钝化,以抑制PERC太阳能电池的严重的光诱导的劣化。
在实验之前,进行理论分析以探索SiO x层的最佳厚度。对于纹理化的晶片,光线倾斜地穿过抗反射涂层,这将增加光学路径长度。此外,最初从表面反射的光的比例可以第二次到达表面并且还有另一个进入晶圆的机会[ 10 ]。因此,鉴于与平面晶圆的这些差异,采用了来自PV Lighthouse的SunSolve仿真软件,而不是上述方程式,以进一步提高理论分析的准确性。将蒙特卡罗射线追踪与薄膜光学相结合,SunSolve可以确定所选光谱下太阳能电池或太阳能模块的光学损耗[11 ]。
如图2所示,模拟结构由三层抗反射涂层,高度为2μm的随机直立金字塔纹理,厚度为170μm的单晶硅晶片,平面后表面,Al 2 O组成。3 / SiN x钝化叠层,以及从上到下的铝电极。排除前母线和指状物以聚焦在抗反射涂层上。
图2. SunSolve中单晶硅PERC太阳能电池的模拟结构。排除前母线和指状物以聚焦在抗反射涂层上。
三层抗反射涂层的模拟参数列于表1中。第一SiN x层和第二SiN x层的参数分别固定为20nm(n = 2.37)和45nm(n = 2.09)。调整第三层的参数,包括材料,折射率和厚度。
在SunSolve中具有不同第三层抗反射涂层的单晶硅PERC太阳能电池的模拟反射曲线所示。可以发现,低于约550nm,具有SiOx作为第三层的样品具有比具有SiNx作为第三层的样品低得多的反射率。随着SiOx第三层厚度的增加,低于约400nm的反射率降低。相反,在400nm和550nm之间,反射率增加。有趣的是,在高于约600nm的情况下,随着厚度增加,反射率也降低。当SiOx厚度落在30nm和40nm之间时,SiO的反射率x第三层样品在约600nm以上接近SiNx第三层样品。
图3. 在SunSolve中具有不同第三层抗反射涂层的单晶硅PERC太阳能电池的模拟反射曲线。列出了相应的加权平均反射率(WAR)。
根据Bouhafs等人的报告。[ 7 ],加权平均反射率(WAR)使用以下等式(8)计算,因为太阳能电池性能也受光子通量和内部量子效率的影响。˚F 我(λ) ,Q 我(λ) ,和R(λ)表示的光子通量,内部量子效率和反射率,分别在波长λ 我(λ 1(300纳米)≤ λ 我 ≤ λ 2(1100nm))。内部量子效率数据来自单晶硅PERC太阳能电池。每种抗反射涂层的相应WAR值列于图3中。
可以发现,随着SiO x第三层厚度的增加,WAR从3.13%(10nm SiO x)降低到2.46%(50nm SiO x)。显然,用10nm SiO x作为第三层的15nm SiN x的替代物不能改善反射率,这意味着SiO x厚度应该至少为20nm。另一方面,考虑到所施加的烧穿银接触金属化,三层抗反射涂层的厚度增加受到限制,以保证银和硅之间的有效接触。因此,三个SiO x 在以下实验中,在20nm,30nm和40nm下使用厚度。
根据模拟结果,采用具有三种不同厚度的SiO x第三层来构建抗反射涂层,即20nm,30nm和40nm,得到三组单晶硅PERC太阳能电池。具有15nm SiN x第三层的组用作对照。每组包含约100个样品,并且光伏参数在箱形图中显示(图4)。可以发现,由于存在少数异常。
2024-May-12
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