论文信息：
Hong-Yu Pan, Xin-Lin Xia, Xue Chen. Multi-field coupled analysis of thermal and opto-electrical conversion in InGaAs thermophotovoltaics, Solar Energy Materials and Solar Cells, Volume 279, January 2025, 113242.
论文链接：
https://doi.org/10.1016/j.solmat.2024.113242
研究背景
热光伏（TPV）系统作为一种典型的静态热-电转换技术，近年来经历了复兴，主要是由于半导体电池制造的进步和微纳米级加工技术的改进。与传统热机相比，由于没有活动部件，TPV系统具有更高的运行稳定性和更低的噪音。此外，TPV系统可以实现比传统热电装置更高的能量转换效率。虽然太阳能光伏也表现出这些特点，使其成为最广泛采用的低碳技术，但TPV系统具有明显的优势，即通过利用高温热辐射源而不是太阳辐射，全天候产生更多的电力。此外，TPV系统可以获得与聚光光伏（CPV）相当的高输出功率，而无需额外的高浓度设备。当集成到热能储存系统中时，TPV系统可以连续运行，提供24小时发电。
典型的TPV系统由热发射器、光谱控制模块和TPV电池组成。在过去的五年中，冠脉光伏技术发展迅速，能量转换效率现已超过传统涡轮发电的平均效率（约41%）。这种改进主要归功于高性能光谱管理的进步和新型电池的发展。对选择性热辐射体进行了大量研究，一些样品的发射率水平接近预期设计。TPV系统中高效过滤器的研究仍在进行中。然而，TPV电池作为核心元素，值得更多的关注。与上述主要影响热辐射的组件不同，TPV电池直接决定了光电转换效率，在TPV系统中起着至关重要的作用。在TPV电池的光电转换过程中，热效应的研究需要投入更多的精力。需要更精确和全面的预测方法，以充分考虑热产生的物理机制。然而，很少有研究利用载流子动力学的方法从热效应的角度对TPV电池进行详细的分析。在这项工作中，模拟了一个具有InxGa1-xAs异质结电池的热光伏系统，并使用能量转换的迭代耦合模型彻底分析了电池的热效应。目的是利用仅基于内在和输入条件的真实物理模型获得TPV电池的完整特性。
研究内容
在本研究中，高温辐射由黑体发射器发射，到达In0.53Ga0.47As TPV电池表面。一些光子被反射，而另一些则被细胞吸收。如果吸收不完全，则必须考虑金属基材的反射和吸收。根据光电效应，吸收的带隙以上光子的能量激发价带电子进入导带。然后，在P-N结产生的内置电场的影响下，电子-空穴对分离成自由载流子，这些载流子被收集在电池的两侧，形成光产生的电压。当电路闭合时，光产生的电流作为可用的电能产生。同时，热的产生是TPV电池中主要的能量损失，它通过各种热效应发生。为了理解这些复杂的能量转换和传输过程，有必要建立一个全面的物理模型，并进行多场耦合模拟，以阐明其潜在的机制，并改进高效TPV电池的理论设计。目标热光伏电池被建模为由In0.53Ga0.47As和InP组成的层状异质结结构。具体来说，从上到下，结构包括In0.53Ga0.47As的帽层、InP的窗口层、In0.53Ga0.47As的n型层、In0.53Ga0.47As的p型层、In0.53Ga0.47As的背表面场（BSF）层和InP的缓冲层。此外，在电池的顶部和底部考虑了抗反射涂层（ARC）和金衬底。如图1所示，TPV胞的能带结构以及载流子的运动方向反映了载流子的状态和输运行为。
图3，TPV电池的能量转换和耦合过程示意图。
图4，本工作的耦合过程流程图。
图5，计算域和边界条件图。
图7，说明(a)视光学特性，(b)折射率变化，(c)吸收指数和(d)电场。
图8，微观光电输运特性：(a)电势，(b)化学势，(c)载流子浓度。
考虑到电池在工作过程中经历了各种工况，详细分析了电池能量分布随电压的变化情况，如图9 (a)所示。除了输出电功率外，能量损失还包括光损失和热损失。对于光学损耗，反射损耗（QRef）可以通过高性能抗反射涂层有效减轻，而辐射复合损耗在长期运行期间可以忽略不计，因为它们对电池内的能量转换和传输的影响最小。因此，热损失在TPV电池的性能中起着更重要的作用。形象地说，热化热（Vop），以优化其性能。图9(b)列出了Vop处不同热生成的比例。其中，QJo亏损占比最大，高达31.7%，其次是QTh，占比28.4%。其他热损失包括QAbs、颗粒热（QPel）、体体非辐射复合热（QBlk = QAug + QSRH）和表面复合热（QSur），比例分别为18.7%、12.0%、4.8%和4.4%。
图9，总热生成图(a)在不同电压和(b)在Vop。
随后，为了更详细地研究热量产生，我们对不同位置进行了进一步的分析，如图10所示。QTh是能量损失的主要贡献者，它是光子吸收过程中在带隙以上的能量松弛产生的，并在不同层中呈指数下降曲线。在p-n结和异质结的界面处，由于强内置电场，QJo出现峰值。此外，块体的QBlk趋势主要取决于少数载流子浓度的分布。在p型层中，空穴是少数载流子，而在n型层中则相反。同样，在p-n结处也有一个峰值。因此，在各种损耗的共同影响下，胞内总损耗的总体趋势呈指数型下降，在结点的界面处出现了几个损耗峰。QAbs由三部分组成：电弧吸收、亚带隙吸收（主要在InGaAs层中）和金衬底吸收。
图10，在Vop处沿电池深度的产热分布。
此外，温度梯度绝对值（|△T|）作为分析对象来评价温度变化的幅度，因为由于温度逐渐降低，它大多为负值。如图12(a)所示，在不同层的界面处，由于性质的发散和产热的不均匀，会出现阶跃变化。在0.402 V时，|△T|比其他电压时高，这主要是由于InGaAs基层的发热量减少所致。|△T|的变化趋势也表明，产热位置对温度的影响与电压有关。此外，图12(b)显示了电池顶底表面的热流密度，可以用来估计电池的传热能力和指导热管理。随着电压的升高，顶表面热流密度不断减小（从3.96 W/cm2减小到W/cm2），且减小的速率加快，特别是在Vop （0.44V）之后。相反，在底部表面，热流密度从26.47 W/cm2 （0 V）开始下降到19.00 W/cm2 (0.416 V)，然后在VOC下急剧上升到26.14 W/cm2。
图12，(a)温度梯度图和(b)电池表面热通量图。
图13，图解(a)热扩散电流和(b)本征载流子浓度。
结论与展望
在这项工作中，提供了一个全面的解释TPV系统，重点是涉及能量转换的耦合机制。建立了一个多场耦合模型来模拟从热辐射到电能的能量流动，考虑了各种热产生和温度相关特性。通过量化光、电、热效应，从多尺度角度分析了不同的特性。在此模型的基础上，分析了发射极温度、冷却条件和选择性发射光谱对TPV系统性能的影响，从而对整个TPV系统进行了性能诊断。
(1)原型案例分析：不同的耦合热生成对电池性能有显著影响。焦耳热和热化热贡献最大，在最佳电压下分别占31.7% （6.8 W/cm2）和28.4% （6.1 W/cm2）。
(2)耦合与非耦合模型比较：在耦合模型中，观察到输出功率和系统效率降低9.8%，电池效率降低12.8%，其中VOC降低（17.6%）起主要作用。平均温度可达380 K左右，最大梯度为6191 K/m。
(3)系统变量对性能的影响：随着发射极温度的升高，系统效率和电池效率在2000 K时分别达到17.7%和26.9%的峰值。强化水冷却（1000W m−2k−1 ~ 5000 W m−2k−1），效率提升37%，但提升速度逐渐降低。当理想高斯发射率带宽增加时，耦合行为导致系统最优效率显著下降约3%，相应的发射率宽度减少至少100 nm。
本研究系统地展示了TPV细胞的能量转换和传输机制。通过对这些复杂过程的梳理，增强了对TPV技术的理解和优化，指导了整个TPV系统的实际设计和优化。
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