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The Design and Optimization of GaAs Single Solar Cells Using the Genetic Algorithm and Silvaco ATLASDiseño y optimización de células solares individuales de GaAs mediante el algoritmo genético y Silvaco ATLAS

Resumen

Las células solares de unión simple son las más disponibles en el mercado y las más sencillas de fabricar en comparación con otros dispositivos solares. Sin embargo, estas células solares de unión única necesitan más desarrollo y optimización para lograr una mayor eficiencia de conversión. Además de las densidades de dopaje y los compromisos entre las diferentes capas y su mejor valor de espesor, la elección de los materiales también es un factor importante para mejorar la eficiencia. En este trabajo se presenta y optimiza un modelo de célula solar eficiente de GaAs de unión única. En el primer paso, se simuló un modelo inicial y después se procesaron los resultados mediante un código algorítmico. En este trabajo, el método de optimización propuesto es un algoritmo de búsqueda genética implementado en Matlab que recibe datos ATLAS para generar una célula solar de potencia de salida óptima. También se obtienen otros parámetros de rendimiento como la tasa de fotogeneración, la eficiencia cuántica externa (EQE) y la eficiencia cuántica interna (EQI). La simulación muestra que el método propuesto proporciona una mejora significativa de la eficiencia de conversión del 29,7% bajo iluminación AM1,5G. Los demás resultados fueron Jsc = 34,79 mA/cm2, Voc = 1 V, y factor de llenado (FF) = 85%.

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