《Renewable Energy》：Spectral-Absorptance-Based Temperature Model and Its Differentiated Performance in Commercial Crystalline Silicon PV Modules
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本研究提出了一种基于光谱校正的光伏模块温度模型，通过实测双面PERC、HJT和TOPCon电池的光谱吸收特性（280-2500nm），量化带隙下方位热吸收并改进温度预测精度。实验验证显示，该模型在6种商业组件上的均方根误差降低至0.11°C，最大温度偏差控制在1.64°C。研究揭示HJT模块温度显著高于PERC和TOPCon，尤其在AM10辐照及高反照率地面场景下，技术差异导致的温差可达0.94°C。模型为光伏热性能评估提供了物理一致性强的工具，对发电效率预测和热退化分析具有重要应用价值。
Xinyue Cao|Yifan Xu|Min Gui|Yanfang Zhou|Xiang’an Zeng|Zhen Zhang|Ming Liu|Lei Wang|Junzhi Yan|Jianing Cao
上海交通大学智能能源学院，中国上海市闵行区东川路800号，200240
摘要
本研究提出了一种经过光谱校正的光伏模块温度模型，该模型明确考虑了280–2500纳米范围内波长依赖的吸收效应，包括作为直接热源的亚带隙吸收。该模型使用双面PERC、HJT和TOPCon模块的测量吸收光谱进行参数化，并通过六个商用模块的户外测量数据进行了验证。结果表明，该模型的预测性能得到了提升，PERC模块的均方根误差降低了多达0.11°C，最高温度偏差限制在1.64°C以内。一致地纳入光谱吸收效应可以提高温度预测的准确性，并在广泛的辐照度水平、空气质量及地面反射率条件下减少系统偏差。忽略光谱不匹配会导致在大空气质量（AM 10）条件下温度高估多达0.3°C，而与安装相关的因素在高反照率表面（如雪面）上会进一步放大偏差至0.94°C。除了提高准确性外，该模型还揭示了不同技术之间的热行为差异：HJT模块的工作温度略高于PERC和TOPCon模块，且在高辐照度和高反照率环境下这种差异更加明显。总体而言，所提出的方法为光伏热建模提供了一个物理上一致的框架，能够为能量产出模拟提供更可靠的温度输入，并更好地评估现代晶体硅光伏系统中的温度驱动退化风险。
引言
光伏模块的温度是影响其功率转换效率的关键因素。众所周知，晶体硅光伏电池的效率会随着温度的升高而线性下降，平均每升高1°C效率降低约0.5% [1]。现有的温度预测模型主要分为三类：经验模型[2]、物理模型[3]和数据驱动模型[4]、[5]。其中，物理模型虽然计算量较大，但能够更准确地捕捉各种环境和运行条件下的温度变化。这些模型通常需要详细的输入参数，包括运行状态、封装材料、制造工艺和安装环境 [6]、[7]。
近年来，太阳光谱特性与光伏模块吸收特性之间的相互作用成为温度建模的重点。光伏电池的光谱吸收主要受其带隙能量的影响，存在两种主要的热损失机制：(i) 能量大于带隙的光子会产生电能，但也会导致热化损失；(ii) 能量低于带隙的光子则完全转化为热能（亚带隙损失）[8]、[9]。现有研究估计这些损失占光伏电池总热能的约60% [10]、[11]。准确量化这些效应对于提高温度预测的准确性至关重要。例如，Zhou等人[12]将分段的大气质量（AM）1.5光谱和吸收率纳入热模型，但他们的亚带隙吸收率计算有误。Brahma等人[13]开发了一种光谱积分热电模型，能够模拟动态日光谱对温度的影响，但其验证范围仅限于300–1100纳米，并排除了亚带隙辐射。为了解决这些局限性，本研究提出了一种包含280–2500纳米范围内实验测量吸收光谱的温度模型，以提高温度预测的准确性。
通过不同技术路线开发的光伏电池在光谱吸收特性上表现出显著差异，这直接影响其工作温度。大多数现有研究集中在不同材料系统（如晶体硅、薄膜和铜铟镓硒）的光伏电池的光谱不匹配对发电性能的影响上，而对其热行为的研究相对较少 [14]、[15]。随着光伏技术的快速发展，晶体硅太阳能电池在结构上不断进化，以扩展其效率和应用范围 [16]、[17]。主流的商业光伏模块技术已逐渐从传统的铝背表面场（Al-BSF）架构[18]转向由多种高效设计主导的多样化格局。其中，钝化发射极和背电池（PERC）技术[19]、异质结（HJT）技术[20]以及隧穿氧化物钝化接触（TOPCon）技术[21]、[22]已成为当前商业应用中的代表性架构。已经有一些研究对这些主流商用晶体硅电池的温度差异进行了探讨。例如，Xu等人[23]通过建立多层光谱吸收模型，定量分析了Al-BSF、HJT和PERC电池在整个太阳光谱下的热损失分布。然而，他们的研究并未进一步探讨由此产生的温度变化。同样，Liu等人[24]比较了PERC、HJT和TOPCon电池在光伏-热系统条件下的能量损失成分，但他们的比较没有考虑由光谱吸收损失引起的温度差异。
由于双面光伏模块能够吸收背面的辐照，因此它们对光谱效应比单面模块更为敏感 [25]。这种敏感性源于吸收的前后不对称性以及地面反射光谱特性的影响 [26]、[27]。除了光谱效应外，其他环境因素（如辐照度、大气条件和模块效率）也会影响温度行为。通过分析这些耦合变量，本研究旨在扩展热模型的适用性，并更好地理解现代晶体硅技术之间的温度变化。
因此，本文研究了双面PERC、HJT和TOPCon双玻璃模块中光谱吸收与温度分布之间的相关性。研究方法包括：(1) 构建一个校正了280–2500纳米范围内光谱吸收的温度模型；(2) 测量这三种技术的前后表面吸收光谱；(3) 用高分辨率的户外实测数据验证模型；(4) 分析标称工作温度（NOCT）条件下的温度差异；(5) 系统评估辐照强度、大气质量和安装场景对热行为的影响。
基于光谱校正的光伏模块温度模型
双面双玻璃光伏模块之所以能提高能量产出，主要是因为其前后表面都能捕获阳光并将其转化为电能。然而，这种双面辐照使得模块温度的估算比单面模块更为复杂。在为双面模块建立能量平衡方程时，必须考虑两侧的吸收辐照和边界条件。
材料与方法
实验中使用的材料及其相应厚度列于表1中。三种类型的太阳能电池——PERC、HJT和TOPCon——均采用了相同的封装技术。所有太阳能电池均采用双面双玻璃结构。制备的样品如图1所示。这三种技术的模块效率分别为：双面PERC模块21.6%，双面HJT模块22.5%，双面TOPCon模块23.0%
仿真模型的户外实测验证
假设双面双玻璃光伏模块的上下表面的发射率相同，均为0.85。根据我们的实验观察，地面温度与环境温度之间的温差Δt设定为4 K。图6展示了模拟温度Tsimu与测量温度Tmeas之间的线性关系，其中红色实线代表线性回归拟合，虚线表示1:1参考线。
结论
本研究提出了一种基于光谱吸收率校正的光伏模块温度模型。该模型通过实测数据进行了验证，并用于分析三种类型晶体硅光伏模块（PERC、HJT和TOPCon）之间的光谱差异及其对模块温度的影响。总体而言，HJT模块的工作温度始终高于TOPCon和PERC模块，尽管HJT和TOPCon模块之间的温度差异相对较小
CRediT作者贡献声明
Yanfang Zhou：资源协调、项目管理。Min Gui：资源协调、概念构思。Zhen Zhang：撰写 – 审稿与编辑、监督、方法论。Xiang’an Zeng：验证、数据管理。Xinyue Cao：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、方法论、调查。Yifan Xu：调查、数据管理。Lei Wang：方法论、数据分析。Ming Liu：可视化、软件处理。Jianing Cao：数据分析。Junzhi Yan：撰写 – 审稿与编辑
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本工作得到了国家重点研发计划（2023YFC3904700）的支持
