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Un nouveau système prédit à la fois l’efficacité des nouveaux matériaux de cellules solaires photovoltaïques et montre à quel point les différents paramètres d’entrée affectent la sortie. Crédit : MIT News, iStockphoto
Un nouveau simulateur informatique peut aider à prédire si les modifications apportées aux matériaux ou à la conception amélioreront les performances des nouvelles cellules photovoltaïques.
Dans la course en cours pour développer des matériaux et des configurations toujours meilleurs pour les cellules solaires, de nombreuses variables peuvent être ajustées pour essayer d’améliorer les performances, notamment le type de matériau, l’épaisseur et la disposition géométrique. Le développement de nouvelles cellules solaires a généralement été un processus fastidieux consistant à apporter de petites modifications à l’un de ces paramètres à la fois. Alors que les simulateurs informatiques ont permis d’évaluer de tels changements sans avoir à construire réellement chaque nouvelle variation pour les tests, le processus reste lent.
Désormais, les chercheurs de AVEC et Google Brain ont développé un système qui permet non seulement d’évaluer une conception proposée à la fois, mais de fournir des informations sur les changements qui apporteront les améliorations souhaitées. Cela pourrait augmenter considérablement le taux de découverte de nouvelles configurations améliorées.
Le nouveau système, appelé simulateur de cellules solaires différenciables, est décrit dans un article publié aujourd’hui dans la revue Informatique Physique Communications, écrit par Sean Mann junior au MIT, le chercheur Giuseppe Romano de l’Institute for Soldier Nanotechnologies du MIT, et quatre autres au MIT et à Google Brain.
Les simulateurs de cellules solaires traditionnels, explique Romano, prennent les détails d’une configuration de cellule solaire et produisent comme sortie une efficacité prédite, c’est-à-dire quel pourcentage de l’énergie de la lumière solaire entrante est réellement convertie en courant électrique. Mais ce nouveau simulateur prédit à la fois l’efficacité et montre à quel point cette sortie est affectée par l’un des paramètres d’entrée. “Cela vous dit directement ce qui arrive à l’efficacité si nous rendons cette couche un peu plus épaisse, ou ce qui arrive à l’efficacité si nous modifions par exemple la propriété du matériau”, dit-il.
Bref, dit-il, « nous n’avons pas découvert un nouvel appareil, mais nous avons développé un outil qui permettra à d’autres de découvrir plus rapidement d’autres appareils plus performants. Grâce à ce système, « nous réduisons le nombre de fois que nous avons besoin d’exécuter un simulateur pour donner un accès plus rapide à un espace plus large de structures optimisées ». De plus, dit-il, « notre outil peut identifier un ensemble unique de paramètres de matériaux qui ont été cachés jusqu’à présent car il est très complexe d’exécuter ces simulations.
Alors que les approches traditionnelles utilisent essentiellement une recherche aléatoire de variations possibles, Mann dit, avec son outil « nous pouvons suivre une trajectoire de changement car le simulateur vous indique dans quelle direction vous souhaitez changer votre appareil. Cela rend le processus beaucoup plus rapide car au lieu d’explorer tout l’espace des opportunités, vous pouvez simplement suivre un seul chemin » qui mène directement à l’amélioration des performances.
Étant donné que les cellules solaires avancées sont souvent composées de plusieurs couches entrelacées de matériaux conducteurs pour transporter la charge électrique de l’une à l’autre, cet outil de calcul révèle comment la modification des épaisseurs relatives de ces différentes couches affectera la sortie de l’appareil. « C’est très important car l’épaisseur est critique. Il existe une forte interaction entre la propagation de la lumière et l’épaisseur de chaque couche et l’absorption de chaque couche », explique Mann.
D’autres variables qui peuvent être évaluées incluent la quantité de dopage (l’introduction d’atomes d’un autre élément) que chaque couche reçoit, ou la constante diélectrique des couches isolantes, ou la bande interdite, une mesure des niveaux d’énergie des photons de lumière qui peuvent être capturés par différents matériaux utilisés dans les couches.
Ce simulateur est désormais disponible en tant qu’outil open source qui peut être utilisé immédiatement pour orienter la recherche dans ce domaine, explique Romano. « Il est prêt et peut être repris par des experts de l’industrie. » Pour l’utiliser, les chercheurs coupleraient les calculs de cet appareil avec un algorithme d’optimisation, voire un système d’apprentissage automatique, pour évaluer rapidement une grande variété de changements possibles et se concentrer rapidement sur les alternatives les plus prometteuses.
À ce stade, le simulateur est basé uniquement sur une version unidimensionnelle de la cellule solaire, la prochaine étape consistera donc à étendre ses capacités pour inclure des configurations bidimensionnelles et tridimensionnelles. Mais même cette version 1D « peut couvrir la majorité des cellules actuellement en production », explique Romano. Certaines variations, telles que les cellules dites tandem utilisant différents matériaux, ne peuvent pas encore être simulées directement par cet outil, mais « il existe des moyens d’approcher une cellule solaire tandem en simulant chacune des cellules individuelles », explique Mann.
Le simulateur est « de bout en bout », dit Romano, ce qui signifie qu’il calcule la sensibilité de l’efficacité, en tenant également compte de l’absorption de la lumière. Il ajoute : « Une direction future attrayante consiste à composer notre simulateur avec des simulateurs avancés de propagation de la lumière différenciables existants, pour obtenir une meilleure précision. “
Pour aller de l’avant, dit Romano, parce qu’il s’agit d’un code open source, « cela signifie qu’une fois qu’il est là-haut, la communauté peut y contribuer. Et c’est pourquoi nous sommes vraiment excités. Bien que ce groupe de recherche ne soit « qu’une poignée de personnes », dit-il, désormais toute personne travaillant sur le terrain peut apporter ses propres améliorations et améliorations au code et introduire de nouvelles fonctionnalités.
“La physique différenciable va fournir de nouvelles capacités pour les simulations de systèmes d’ingénierie”, déclare Venkat Viswanathan, professeur agrégé de génie mécanique à l’Université Carnegie Mellon, qui n’était pas associé à ce travail. “Le simulateur de cellules solaires différenciables est un exemple incroyable de physique différentiable, qui peut désormais fournir de nouvelles capacités pour optimiser les performances des dispositifs de cellules solaires”, a-t-il déclaré, qualifiant l’étude de “pas en avant passionnant”.
Référence : « ?PV: An end-to-end differentiable solar-cell simulator» par Sean Mann, Eric Fadel, Samuel S. Schoenholz, Ekin D. Cubuk, Steven G. Johnson et Giuseppe Romano, 18 novembre 2021, Informatique Physique Communications.
DOI : 10.1016 / j.cpc.2021.108232
Outre Mann et Romano, l’équipe comprenait Eric Fadel et Steven Johnson du MIT, ainsi que Samuel Schoenholz et Ekin Cubuk de Google Brain. Le travail a été soutenu en partie par Eni SpA et le MIT Energy Initiative, et le MIT Quest for Intelligence.
