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PERC 태양전지 모듈의 출력저하 방지를 위한 모스아이(Moth-eye) 광학필름 연구
오경석,박지원,최진영,천성일,Oh, Kyoung-suk,Park, Jiwon,Choi, Jin-Young,Chan, Sung-il 한국마이크로전자및패키징학회 2020 마이크로전자 및 패키징학회지 Vol.27 No.4
태양광 발전소에 설치된PERC 태양광 모듈 스트링-어레이는 고전압의 전위차로 인해 여전히 potential-induced degradation(PID) 열화 현상이 여전히 보고되고 있다. 이는 태양전지 모듈 커버글라스의 Na+ 이온이 태양전지 봉지재(EVA)를 투과하여 셀 표면으로 전이되고 결함이 많이 분포되어 있는 ARC(SiOx/SiNx) 계면에 양전하가 축적됨으로써 shunt-Resistance(Rsh)가 감소되고 누설전류량이 증가되어 태양전지 출력이 저하되는 현상이다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 나노임프린트 리소그래피(nano-imprint lithography, NIL) 방식을 이용하여 모스아이(Moth-eye) 나노 구조를 광학 필름 후면에 증착 하였고, 이를 커버글라스와 EVA 사이에 삽입하여 태양광 미니 모듈을 구성하였다. PID 열화 현상을 확인하기 위해 IEC 62804-1 규격에 기반한 셀 단위 PID 열화가속시험을 진행하였고, Light I-V, Dark I-V 분석을 통해 출력(Pmax), 효율(Efficiency), 병렬 저항(shunt resistance)을 확인하였다. 그 결과 기존의 태양전지는 초기 효율 19.76%에서 6.3% 감소하였으나 모스아이 나노 구조 광학 필름(Moth-eye film)이 적용된 태양전지는 0.6% 만 감소하여 PID 열화 현상이 방지되는 것을 확인하였고, 모스아이 나노구조를 통해 투과도가 4% 향상되어 미니 모듈 출력이 2.5% 향상되었다. The PERC photovoltaic (PV) modules installed in PV power plant are still reports potential-induced degradation (PID) degradation due to high voltage potential differences. This is because Na+ ions in the cover glass of PV modules go through the encapsulant (EVA) and transferred to the surface of solar cells. As positive charges are accumulated at the ARC (SiOx/SiNx) interface where many defects are distributed, shunt-resistance (Rsh) is reduced. As a result, the leakage current is increased, and decrease in solar cell's power output. In this study, to prevent of this phenomenon, a Moth-eye nanostructure was deposited on the rear surface of an optical film using Nano-Imprint Lithography method, and a solar mini-module was constructed by inserting it between the cover glass and the EVA. To analyze the PID phenomenon, a cell-level PID acceleration test based on IEC 62804-1 standard was conducted. Also analyzed power output (Pmax), efficiency, and shunt resistance through Light I-V and Dark I-V. As a result, conventional solar cells were decreased by 6.3% from the initial efficiency of 19.76%, but the improved solar cells with the Moth-eye nanostructured optical film only decreased 0.6%, thereby preventing the PID phenomenon. As of Moth-eye nanostructured optical film, the transmittance was improved by 4%, and the solar module output was improved by 2.5%.
박막태양전지용 ZnO:Al 투명전도막 표면 Self-Texturing 연구
오경석(Oh, Kyoung Suk),윤순길(Yoon, Soon Gil),이정철(Lee, Jeong Chul) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.05
본 연구에서는 RF Magnetron Sputtering System을 이용하여 ZnO계 투명전도막 증착시 Vaporization된 MeOH를 유입함으로써 박막증착과 동시에 표면의 Roughness를 제어하여 이에따른 전기적 특성 및 광학적 특성의 개선에 대하여 연구하였다. 실험방법으로 기존의 RF Magnetron Sputtering System에 Vaporization이 가능한 Ultrasonic을 이용하여 MeOH를 Vaporized시켜 MFC Controll을 통해 챔버에 유입하여 ZnO계 투명전도막의 박막증착과 동시에 표면 Texturing을 하였다. ZnO계 투명전도막의 박막증착시 Vaporized MeOH의 유입에 따른 광학적 특성변화를 UV-visible-nIR spectrometry로 조사하였으며, 전기적 특성 변화를 4-Point-Probe로 조사하였으며, 표면적 특성 변화를 Atomic Force Microscope(AFM), Scanning Electron Microscopy(SEM)를 조사하였으며, 박막의 결정성장특성 변화를 X-ray Diffraction(XRD)으로 조사하였으며, Vaporized MeOH 유입에 따른 박막의 성분분석을 Secondary Ion Mass Spectrometry (SIMS)로 조사함으로써 최적의 조건 및 공정을 확립하였다.
반사방지막(ARC)의 SiO₂ 구조에 따른 PERC 태양전지 PID 열화 완화 상관관계 연구
오경석(Kyoung Suk Oh),박지원(Ji Won Park),천성일(Sung Il Chan) 한국태양광발전학회 2020 Current Photovoltaic Research Vol.8 No.4
In this study, Mitigation of Potential-induced degradation (PID) for PERC solar cells using SiO₂ Structure of ARC layer. The conventional PID test was conducted with a cell-level test based on the IEC-62804 test standard, but a copper PID test device was manufactured to increase the PID detection rate. The accelerated aging test was conducted by maintaining 96 hours with a potential difference of 1000 V at a temperature of 60°C. As a result, the PERC solar cell of SiO₂-Free ARC structure decreased 22.11% compared to the initial efficiency, and the PERC solar cell of the Upper-SiO₂ ARC structure decreased 30.78% of the initial efficiency and the PID reliability was not good. However, the PERC solar cell with the lower-SiO₂ ARC structure reduced only 2.44%, effectively mitigating the degradation of PID. Na<SUP>+</SUP> ions in the cover glass generate PID on the surface of the PERC solar cell. In order to prevent PID, the structure of SiNx and SiO₂ thin films of the ARC layer is important. SiO₂ thin film must be deposited on bottom of ARC layer and the surface of the PERC solar cell N-type emitter to prevent surface recombination and stacking fault defects of the PERC solar cell and mitigated PID degradation.
태양광발전소의 균등화발전단가(LCOE) 감소를 위한 고장물리(PoF) 기반 지능형 유지보수(O&M) 의사결정 플랫폼
천성일(Sung-Il Chan),오경석(Kyoung-Suk Oh) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.4
신재생에너지의 주요 에너지원으로 각광받고 있는 태양광 발전은 3 차 에너지기본계획으로 인해 2020 년 3 분기 기준 보급 용량 3.28GW를 도달 하였다. 이에 따른 인공지능(AI)기반 유지보수 시장은 19년 400 억원에서24 년 800 억원으로 추정되어 연평균 9% 성장할 것으로 전망된다. 태양광발전소는 태양광으로 생산되는 발전량을 최대화하고 균등화 발전단가(LCOE)를 저감하기 위해 유지보수(O&M)는 필수적으로 고려되어야 한다. 기존의 방식은 단순 계측과 실시간 동작상태 모니터링을 통한 상태기반정비(CBM)가 이루어졌으나 고장 발생 후 정상상태 복구를 위한 정비로 인해 수익 확보 및 운용안정성이 저하되었다. 보다 신뢰성 높은 운영을 위해 고장 전조(Precursor)기반의 고장원인 분석과 데이터 중심(Data-driven) 분석결과에 기초한 시정 계획이 수립이 되어야 하며 이를 머신 러닝을 통한 빅데이터 학습으로 인공지능(AI) 유지보수(O&M) 계획이 수립되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 태양광 발전 시스템의 고장진단 대상설정(Target Decision), 발전출력 저하 및 결함 특성 검출 특성 확인(Big Data Collection), 출력 감소 특성 도출 및 결함(고장‧열화) 메커니즘 모델링 기반 이상 상태 분석(Dig Data Analysis), 고장모드별 고장 진단 Knowledge DB 및 Matrix 기반 고장 예지 알고리즘 개발(Prediction Modeling), 고장 확진 및 유지보수(Decision Making) 실증방법을 검토하였다. 도출된 결과를 통해 MW 급 태양광발전소를 위한 운용 안정성 개선 균등화 발전단가(LCOE) 저감을 위한 고장 물리(Physics of Failure)기반 지능형 유지보수(Operating and maintenance) 의사결정법을 제시하고자 한다. Solar power generation, which is in the spotlight as a major energy source for new and renewable energy, reached 3.28GW of supply capacity as of the third quarter of 2020 due to the 3rd Basic Energy Plan. As a result, the artificial intelligence(AI)-based operation and maintenance(O&M) market is estimated to grow from 40 billion won in 2019 to 80 billion won in 2012, and is expected to grow by 9% on average annually. For solar power plants, O&M must be considered indispensable to maximize the amount of generation produced by solar power and to reduce the equalized power generation cost(LCOE). In the existing method, condition-based maintenance(CBM) was performed through simple measurement and real-time monitoring of the operating state, but the securing of profits and operational stability were deteriorated due to maintenance to restore the normal state after a failure occurred. For more reliable operation, it is necessary to analyze the cause of failure based on a failure precursor. In addition, a corrective plan based on the results of data-driven analysis should be established. In addition, an AI O&M plan should be established through big data learning through machine learning. In this study, for the reliability of the PV system, fault condition analysis based on target decision, generation output deterioration and defect characteristic detection characteristic check (Big Data Collection), output reduction characteristic deduction and defect (failure/deterioration) mechanism modeling (Dig Data Analysis), failure diagnosis knowledge DB for each failure mode, and matrix-based failure prediction algorithm development (Prediction Modeling), failure diagnosis and maintenance (Decision Making) verification methods were reviewed. Through the derived results, we propose an intelligent operating and maintenance decision-making method based on Physics of Failure to improve operational stability and reduce LCOE for MW-class solar power plants.