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从电子结构计算预测染料敏化太阳能电池器件参数以复现实验结果

DOI:10.1021/acsaem.0c00060 期刊:ACS Applied Energy Materials 出版年份:2020 更新时间:2025-09-23 15:19:57
摘要: 鉴于近年来染料敏化太阳能电池(DSSCs)的功率转换效率(PCE)提升趋缓,在无需实际合成的情况下通过计算机模拟准确预测试验染料的器件参数,将极大加速设计进程。当前最优的设备参数计算方法依赖一组实验测定的动力学系数,但这类参数的实际测量难度极高,限制了预测方法的总体精度。本研究提出仅需密度泛函理论(DFT)和含时DFT计算结果即可获取关键参数(如JSC、VOC和PCE)的模型——其核心在于电子转移速率最终取决于染料与TiO?工作电极的电子结构。研究选取六种不同化学类别的有机DSSC染料(L0、L1、L2、WS-2、WS-92和C281)验证该方法效能,其已知实验性能指标成功验证了预测结果:预测PCE值的最大绝对误差仅0.36%(相对实验值),最大相对误差为0.042。这表明该模型在精度与一致性上均较既有DSSC器件参数预测方法有显著提升。此外,此类预测模型的设计理念可推广至其他光伏应用领域,进一步助力新型高效光活性材料的设计开发。
作者: Zhenqing Yang,Kuan Li,Chundan Lin,Leon R Devereux,Wansong Zhang,Changjin Shao,Jacqueline M. Cole,Dapeng Cao
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研究概述 实验方案 设备清单

为了在不合成试染料的情况下,在计算机上准确预测其产生的器件参数,从而加快染料敏化太阳能电池(DSSCs)的设计进程。

仅利用DFT和TD-DFT计算结果预测光伏器件关键性能参数(短路电流密度JSC、开路电压VOC、最大功率Pmax)的模型,在准确性和一致性方面较以往方法有显著提升。预测光电转换效率(PCE)值的最大绝对误差仅为实验值的0.36%,最大相对误差为0.042。该方法极具潜力可推广至其他光伏应用领域,助力设计新型高效光活性材料。

该模型未考虑已知会影响染料敏化太阳能电池(DSSC)性能的更大尺度因素,例如染料间相互作用与聚集效应、二氧化钛陷阱态分布,以及从二氧化钛到电解质的电荷泄漏。

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