4、太阳能电池的短路电流、量子效率及相关特性分析

太阳能电池的短路电流、量子效率及相关特性分析

1. 短路电流

太阳能电池在受到太阳光照射时,其产生的总短路电流是短路光谱密度电流的波长积分。因为太阳光谱包含各种波长的光,而单色光产生的光谱短路电流密度是波长的函数。短路电流密度的单位是 A/cm²。

当所有波长的光子通量乘以一个常数时,意味着辐照度乘以了相同常数,但光谱分布不变,此时总短路电流也会乘以该常数。这表明太阳能电池的短路电流密度与辐照度成正比。不过,该结论的前提是太阳能电池温度相同,且不处于高辐照度情况(如聚光光伏系统)。

为了计算短路电流的波长积分,PSpice 中有一个名为 sdt() 的函数可进行时间积分。由于这里用波长代替了时间,所以时间积分就相当于波长积分(结果需乘以 10⁶ 以修正单位)。

示例 2.2

考虑示例 2.1 中的硅太阳能电池,计算其短路电流密度。
根据示例 2.1 中定义的太阳能电池几何形状和参数值,通过 sdt() PSpice 函数进行积分,在代码中添加一行:

ejsc 207 200 value={1e6*sdt(v(205)+v(206))}

其中 v(207) 返回该太阳能电池的总短路电流值为 31.811 mA/cm²。图 2.8 展示了从 0.3 µm 到 1.2 µm 积分值的变化情况。我们关注的是对整个光谱所有波长积分得到的总短路电流密度,所以感兴趣的值是 1.2 µm 处的值。

需要注意的是,在 e - 器件 ejsc 中乘以积分值的常数 1×10⁶,是因为 PSpice 进行的

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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