物理学 > 应用物理
[提交于 2018年7月1日
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标题: 基于差分进化优化算法的薄膜等离子体太阳能电池的最优设计
标题: Optimal Design of Thin-film Plasmonic Solar Cells using Differential Evolution Optimization Algorithms
摘要: 一种使用差分进化(DE)优化算法的方法被提出,以优化设计参数,从而提高等离子体太阳能电池(PSC)的光学吸收效率。 该方法基于将参数提取建模为搜索和优化过程,以最大化PSC中的光学吸收。 确定三维(3-D)PSC的物理参数对于设计和评估其性能至关重要,然而,由于PSC的复杂设计,参数提取既耗时又计算量大。 在本文中,该技术被用于商业薄膜氢化非晶硅(a-Si:H)太阳能光伏电池的情况,这些电池通过图案化银纳米圆盘等离子体结构增强。 对PSC结构进行了DE优化,以执行实时参数搜索和优化。 发现对于AM-1.5太阳光谱,在PSC活性层中的光学吸收预测光学增强(OE)比参考电池高超过19.45%。 所提出的技术提供了更高的准确性,并以时间高效的方式自动化了PSC控制参数的调整。
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