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太阳能电池@@为@@传感器@@与@@物联网@@@@设备@@提供源源不绝的@@电力@@

judy — Mon, 13 Feb 2023 06:50:58 +0000

在智能建筑@@@@、智能家居和@@工业@@@@4.0等应用中@@，都需要广泛地布建各种传感器@@与@@物联网@@@@设备@@@@，而这些设备@@若采用一般电池供电@@@@，便会有更换电池的@@问题@@，若能够采用太阳能电池@@供电@@，便可以省去更换电池的@@麻烦@@，使其@@实用性大幅提高@@。本文将为@@您介绍太阳能电池@@的@@发展@@，以及由安森美@@（onsemi）所推出的@@太阳能电池@@多传感器@@平台@@的@@功能与@@特色@@。

太阳能电池@@技术发展快速@@

太阳能发电是一种可再生的@@环保发电方式@@，其@@发电过程中不会产生二氧化碳等温室气体@@，因此@@不会对环境造成污染@@，是当前最受欢迎的@@可再生能源发电方式之一@@。太阳能电池@@（solar cell）则是一种将太阳光通过光生伏打效应转成电能的@@设备@@@@，是一种利用太阳光直接发电的@@光电半导体薄片@@，又称为@@@@“太阳能芯片@@”或@@“光电池@@”，它只要被满足一定照度条件的@@光照度@@，瞬间就可输出电压及在有回路的@@情况下产生电流@@。

简单的@@说@@@@，太阳光电的@@发电原理@@，是利用太阳电池吸收@@0.4μm～1.1μm波长@@（针@@对硅晶@@）的@@太阳光@@，将光能直接转变成电能输出的@@一种发电方式@@。由于太阳电池产生的@@电是直流电@@，因此@@若需提供电力给家电用品或@@各式电器则需加装直@@／交流转换器@@，换成交流电@@，才能供电至@@家庭用电或@@工业@@用电@@。

太阳能电池@@在消费性商品上@@大多有充电上@@的@@问题@@，过去@@一般的@@充电对象采用镍氢或@@镍镉干电池@@，但是@@镍氢干电池无法抗高温@@，镍镉干电池有环保污染的@@问题@@。目前超级电容发展快速@@，容量超大@@，面积反而缩小@@，加上@@价格低廉@@，因此@@有部份太阳能产品开始改采用超级电容为@@充电对象@@，因而改善了@@太阳能充电的@@许多问题@@。

太阳能电池@@解决设备@@的@@供电问题@@

在智能建筑@@@@、智能家居和@@工业@@@@4.0等应用中@@，得利用各种传感器@@与@@物联网@@@@@@（IoT）设备@@，来进行环境数据的@@搜集与@@传送@@，这些设备@@通常得利用电池或@@是市电进行供电@@，这对布建这些设备@@时@@带来不少困扰@@，毕竟这些设备@@可能得布建在市电不易到达的@@户外@@，若采用一般电池供电@@，就算设备@@极为@@省电@@，仍终有电池电量耗尽的@@时@@候@@，此时@@必须耗费人力与@@时@@间来进行电池更换工作@@，这对这些设备@@布建的@@实用性@@，带来相当大的@@挑战@@。

太阳能电池@@则将可解决这些传感器@@与@@物联网@@@@设备@@的@@供电问题@@，只需要太阳能板可以接收到阳光@@，便可以进行光电转换@@@@，并将多余的@@电力储存在电池之中@@，以便在夜间持续给设备@@供电@@。如此一来@@，这些设备@@便不再有供电上@@的@@问题@@，将可大幅节省智能建筑@@@@、智能家居和@@工业@@@@4.0等应用的@@建置成本@@。

无需电池的@@太阳能电池@@多传感器@@平台@@@@

针@@对太阳能电池@@应用@@，安森美推出了@@@@RSL10太阳能电池@@多传感器@@平台@@（RSL10-SOLARSENS-GEVK），这是一个可用于智能建筑@@@@、智能家居和@@工业@@@@4.0垂直领域的@@无电池物联网@@@@应用的@@综合开发平台@@，是一套完整的@@低成本解决方案@@，可用于开发使用收集太阳能自供电的@@传感器@@节点@@。它是基于@@RSL10 SIP（System−in−Package）这套业界功耗最低的@@@@Bluetooth® 5无线电@@，RSL10太阳能电池@@多传感器@@平台@@支持@@无需任何电池@@，便可以连续@@BLE（Bluetooth Low Energy，低功耗蓝牙@@）来传输传感器@@信息@@，这个完全集成@@的@@平台具有多个用于环境和@@运动感应的@@智能传感器@@@@，包括@@一个超低静态电流@@LDO稳压器@@（NCP170）和@@一个用于太阳能电池@@的@@@@2端口连接器@@，还包括@@一个低重量@@、薄型@@47 μF存储电容器@@，以及一个编程和@@调试接口@@@@，和@@一个连接的@@太阳能电池@@@@。

由于该平台可从低电流源获取能量@@，因此@@在运行和@@待机期间尽量减少整个系统的@@泄漏将非常重要@@，与@@其@@他节能器件一起@@，电路板上@@的@@超低静态电流@@LDO（NCP170）可显着减少泄漏@@，在待机模式下功耗为@@@@55 nw，Rx为@@10 mW，Tx为@@0 dbm，可支持@@@@Beacon（信标@@）和@@遥测传输@@，并可使用带有@@Arm® Cortex®调试连接器@@（10针@@）适配器的@@@@SEGGER J-Link进行完全重新编程@@，具有超低泄漏@@、自适应占空比@@（传输能量可用性的@@自我检测@@），以及双太阳能电池@@接口@@@@（通孔焊线或@@@@ZIF接口@@）。

RSL10太阳能电池@@多传感器@@平台@@搭配多款超低功耗@@智能传感器@@@@，包括@@具有宽温度@@范围@@（-40至@@125℃）的@@低电压@@、高精度温度@@传感器@@@@（NCT203），以及组合式数字湿度@@@@、压力和@@温度@@传感器@@@@（BME280），还有具有集成@@唤醒和@@睡眠功能的@@智能@@3轴超低功耗@@加速度计@@（BMA400），可预刷交织的@@@@Beacon固件@@，包括@@Eddystone TLM Beacon，支持@@广播存储电容器@@电压电平@@、温度@@、自上@@电以来的@@时@@间和@@自上@@电以来的@@广告数据包@@，可兼容@@BLE Scanner应用程序@@（iOS®或@@Android™），也可支持@@@@自定义环境服务@@Beacon，支持@@广播温度@@@@、湿度@@和@@压力@@，还在@@B-IDK CMSIS-Pack中提供了@@软件库和@@示例@@，可支持@@@@广泛的@@照明条件@@（人造光或@@太阳光@@，低至@@@@180勒克斯@@）。

该板由太阳能电池@@供电@@，默认使用的@@太阳能电池@@是@@Panasonic Amorton AM−1522，其@@典型工作电压为@@@@3 V。该电路由@@3 V钳位保护@@，工作域为@@@@1.6 V至@@2.65 V，当低于@@1.6 V时@@不允许传输@@，器件正在收集能量@@；当电压高于@@2.65 V时@@，器件开始运行@@，并将能量缓冲耗尽至@@@@1.6 V。

RSL10太阳能电池@@多传感器@@平台@@可广泛地应用于智能家居@@／建筑@@、环境传感@@（加热@@／冷却@@、空气质量@@）、入侵检测@@、环境和@@气候控制@@、工业@@4.0／智慧城市@@、工人安全和@@跌倒检测@@、空气质量@@监测@@、烟雾探测@@、移动个人护理@@、集成@@／便携式传感器@@@@、智能安全头盔@@（自行车@@、摩托车@@）等领域@@。

多款低功耗器件与@@开发工具构建开发平台@@

RSL10太阳能电池@@多传感器@@平台@@采用多款重要的@@器件@@，包括@@由安森美推出的@@@@RSL10无线射频收发器@@是一款无线电@@@@SoC，支持@@Bluetooth® 5.2认证@@，与@@SDK 3.7，RSL10可为@@无线应用带来超低功耗@@@@BLE，支持@@高级无线功能@@，同时@@优化系统尺寸和@@电池寿命@@。高度集成@@的@@无线电@@@@SoC采用双核架构和@@@@2.4 GHz收发器@@，可灵活支持@@@@BLE和@@2.4 GHz自定义协议@@。RSL10的@@软件开发套件@@（SDK）可通过利用来自@@@@Blinky的@@方便用于抽象@@、驱动程序和@@示例应用程序@@@@，来实现超低功耗@@@@BLE应用的@@快速开发@@，以完成@@BLE外围设备@@@@，以及介于两者之间的@@所需工具@@。

其@@SDK的@@主要功能包括@@基于@@Eclipse®的@@免费@@onsemi IDE，以及对@@Keil μVision®和@@IAR Embedded Work Bench®的@@支持@@@@，具有完整的@@@@BLE协议栈@@，并带有@@Android™和@@iOS应用程序@@的@@@@FOTA（无线固件@@@@），与@@支持@@@@FreeRTOS™。

在智能传感器@@方面@@，包括@@Bosch Sensortec的@@BMA400三轴加速度传感器@@是第一款真正的@@超低功耗@@加速度传感器@@@@。因此@@，BMA400特别适用于需要持久电池寿命的@@可穿戴设备@@@@。此外@@，它还是智能家居应用的@@理想解决方案@@，例如@@智能室内气候系统和@@智能家居安全系统@@。通过区分危急情况和@@错误信号@@，新的@@加速度传感器@@可避免错误警报@@。

来自@@Bosch Sensortec的@@BME280则是一款可测量相对湿度@@@@、大气压力和@@环境温度@@的@@湿度@@传感器@@@@，是专为@@尺寸和@@低功耗是关键设计参数的@@移动应用和@@可穿戴设备@@而开发@@。该器件结合了@@高线性度和@@高精度传感器@@@@，非常适合低电流消耗@@、长期稳定性和@@高@@EMC稳固性@@。该湿度@@传感器@@可提供极快的@@响应时@@间@@，因此@@支持@@新兴应用的@@性能要求@@，例如@@情境感知和@@在宽温度@@范围内提供高精度感测@@。

来自@@安森美的@@@@@@NCT203温度@@传感器@@则是一款数字温度@@计和@@低温@@／超温报警器@@，旨在用于需要低功耗和@@尺寸的@@热管理系统@@。NCT203可在@@1.4 V至@@2.75 V的@@电源范围内工作@@，使其@@可用于包括@@低功率设备@@在内的@@广泛应用@@。

安森美的@@@@NCP170线性稳压器@@@@（LDO）系列@@CMOS低压差稳压器@@@@，是专为@@需要超低静态电流的@@便携式电池供电应用而设计@@。典型值的@@@@500 nA超低功耗@@，可确保较长的@@电池寿命@@，动态瞬态升压功能可改善无线通信应用的@@设备@@瞬态响应@@。该器件采用小型@@1 × 1 mm xDFN4、TSOP5和@@SOT-563封装@@。

结语@@

近年@@来@@，太阳能电池@@的@@发展速度越来越快@@，充电的@@速度越来越快@@，寿命越来越长@@，充电温度@@范围更广@@，并可减少太阳能电池@@用量@@（可低压充电@@），使其@@实用性大幅提高@@。本文介绍的@@安森美@@RSL10太阳能电池@@多传感器@@平台@@，搭配太阳能电池@@@@，将可为@@各种传感器@@与@@物联网@@@@设备@@提供源源不绝的@@电力@@，解决智能建筑@@@@、智能家居和@@工业@@@@4.0等应用的@@设备@@供电问题@@，其@@市场与@@应用将极具发展空间@@，值得有兴趣的@@朋友进一步了@@解@@。

文章来源@@：Arrow Solution

新型太阳能电池@@光电转化效率达@@25% 有望应用于车辆@@上@@@@

judy — Thu, 30 Jun 2022 02:20:24 +0000

稿源@@：中国科技网@@@@

德国和@@比利时@@的@@研究人员携手研制出一款新型钙钛矿@@/铜铟二硒化物@@（CIS）串联太阳能电池@@@@，其@@光电转化效率达到@@25%，为@@迄今同类产品最高值@@。这款太阳能电池@@柔韧轻便@@，用途广泛@@，有望应用于车辆@@、便携式设备@@和@@可折叠设备@@内@@。最新研究刊发于美国化学学会下属@@《ACS·能源快报@@》杂志@@。

钙钛矿是一种拥有特殊晶体结构的@@新型材料@@。过去@@10年@@，钙钛矿太阳能电池@@进展迅速@@，其@@光电转化效率可与@@久负盛名的@@硅太阳能电池@@相媲美@@。

两个或@@多个电池堆叠使用可提高太阳能电池@@的@@效率@@。如果堆叠的@@每个太阳能电池@@能有效吸收来自@@太阳光谱不同部分的@@光@@，则可以减少固有损耗并提高整个电池的@@光电转化效率@@。由于钙钛矿太阳能电池@@@@“多才多艺@@”，已经成为@@堆叠太阳能电池@@领域的@@@@“翘楚@@”。使用钙钛矿和@@硅的@@串联太阳能电池@@@@的@@光电转化效率最高达到@@29%以上@@@@，大大高于单独使用钙钛矿@@（25.7%）或@@硅@@（26.7%）制成的@@电池@@。

在最新研究中@@，由卡尔斯鲁厄理工学院的@@马科@@·普雷西亚多博士领导的@@国际研究团队成功生产了@@钙钛矿@@/CIS串联太阳能电池@@@@，光电转化效率最高为@@@@24.9%，为@@此类技术迄今最高光电转化效率@@。

研究人员称@@，将钙钛矿与@@铜铟二硒化物@@或@@铜铟镓二硒化物等其@@他材料结合@@，有望催生柔韧而轻便的@@串联太阳能电池@@@@@@。这种电池不仅可以被安装在建筑@@物上@@@@，还可以安装在车辆和@@便携式设备@@上@@@@，甚至@@可以折叠或@@卷起储存@@，并在需要时@@延伸@@，例如@@安装在百叶窗或@@遮阳篷上@@@@，遮阳的@@同时@@也可发电@@。

研究人员表示@@：“最新研究证明了@@钙钛矿@@/CIS串联太阳能电池@@@@的@@潜力@@，为@@未来可能将效率提高到@@30%以上@@@@铺平了@@道路@@。”

太阳能电池@@

MIT开发新人工智能@@系统@@ 能帮助扩大先进太阳能电池@@的@@生产规模@@

judy — Wed, 25 May 2022 02:53:27 +0000

本文转载自@@：cnBeta.COM

在光伏电池中@@，钙钛矿材料将优于硅@@，但大规模地制造这种电池是一个巨大的@@障碍@@。麻省理工学院@@（MIT）研究人员开发的@@一个机器学习系统将可以提供帮助@@。

钙钛矿是一个材料系列@@@@，目前是取代当今广泛使用的@@硅基太阳能光伏的@@主要竞争者@@。它们有希望被用于制造更轻更薄的@@电池板@@，可以在室温下以超高产量制造@@，而不是在几百度的@@高温下@@，而且运输和@@安装都更容易和@@更便宜@@。但是@@，将这些材料从小型实验室实验转化为@@可以有竞争力地制造的@@产品@@，一直是一场旷日@@持久的@@斗争@@。

生产基于钙钛矿的@@太阳能电池@@需要同时@@优化至@@少十几个变量@@，即使是在众多可能性中的@@一个特定的@@制造方法@@中@@。然而@@，一个基于机器学习新方法@@的@@新系统可以加快优化生产方法@@的@@发展@@，并帮助下一代太阳能发电成为@@现实@@。

该系统由麻省理工学院@@和@@斯坦福大学的@@研究人员在过去@@几年@@中开发@@，使其@@有可能将先前的@@实验数据以及基于有经验的@@工人的@@个人观察的@@信息整合到机器学习过程中@@。这使得结果更加准确@@，并且已经促成了@@能量转换效率为@@@@18.5%的@@钙钛矿电池的@@制造@@，这对于今天的@@市场来说@@是一个有竞争力的@@水平@@。

这项研究最近发表在@@@@《焦耳@@》杂志@@上@@@@，论文作者是麻省理工学院@@机械工程教授@@Tonio Buonassisi、斯坦福大学材料科学和@@工程教授@@ Reinhold Dauskardt、麻省理工学院@@最近的@@研究助理刘哲@@、斯坦福大学博士毕业生@@ Nicholas Rolston和@@其@@他三人@@。

钙钛矿是一组层状结晶化合物@@，由其@@晶格中的@@原子构型决定@@。有数以千计的@@这种可能的@@化合物和@@许多不同的@@制造方法@@@@。虽然大多数实验室规模的@@钙钛矿材料的@@开发使用旋涂技术@@，但这对于更大规模的@@制造来说@@并不实用@@，因此@@世界各地的@@公司和@@实验室一直在寻找将这些实验室材料转化为@@实用@@、可制造产品的@@方法@@@@。

现在是亚利桑那州立大学副教授的@@@@Rolston说@@：“当你试图@@采用实验室规模的@@工艺@@，然后将其@@转移到像初创企业或@@制造生产线上@@时@@@@，总是有一个很大的@@挑战@@。”该团队研究了@@一个他们认为@@最有潜力的@@工艺@@，一种叫做快速喷射等离子体加工的@@方法@@@@，或@@称@@RSPP。

该制造工艺将涉及一个移动的@@卷对卷表面@@，或@@一系列@@板材@@，当板材滚动时@@@@，过氧化物化合物的@@前体溶液将被喷涂或@@喷墨在上@@面@@。然后材料将进入固化阶段@@，提供快速和@@连续的@@输出@@，“其@@产量高于任何其@@他光伏技术@@，”Rolston说@@。

他补充说@@@@@@：“这个平台的@@真正突破是@@，它将使我们能够以一种其@@他材料无法做到的@@方式进行扩展@@。即使像硅这样的@@材料也需要更长的@@时@@间框架@@，因为@@要进行加工@@。而你可以认为@@@@（这种方法@@@@更@@）像喷漆@@。”

在这个过程中@@，至@@少有十几个变量可能会影响结果@@，其@@中一些变量比其@@他变量更容易控制@@。这些变量包括@@起始材料的@@成分@@、温度@@、湿度@@、加工路径的@@速度@@、用于将材料喷到基材上@@的@@喷嘴的@@距离@@，以及固化材料的@@方法@@@@。这些因素中的@@许多因素可以相互影响@@，如果加工过程是在露天@@，那么湿度@@@@，例如@@，可能是无法控制的@@@@。通过实验评估这些变量的@@所有可能组合是不可能的@@@@，所以需要机器学习来帮助指导实验过程@@。

但是@@，虽然大多数机器学习系统使用的@@是原始数据@@，如对测试样品的@@电气和@@其@@他属性的@@测量@@，但它们通常不会纳入人类的@@经验@@，如实验者对测试样品的@@视觉和@@其@@他属性的@@定性观察@@，或@@其@@他研究人员报告的@@其@@他实验的@@信息@@。因此@@，该团队找到了@@一种方法@@@@，将这种外部信息纳入机器学习模型@@，使用基于一种叫做贝叶斯优化的@@数学技术的@@概率系数@@。

他说@@@@，使用该系统@@，“有了@@一个来自@@实验数据的@@模型@@，我们可以找出以前无法看到的@@趋势@@”。例如@@，他们最初在调整环境中的@@湿度@@不受控制的@@变化时@@遇到了@@困难@@。但该模型向他们表明@@，“例如@@，我们可以通过改变温度@@和@@改变其@@他一些旋钮来克服我们的@@湿度@@挑战@@”。

该系统现在允许实验者更迅速地指导他们的@@过程@@，以便针@@对一组特定的@@条件或@@所需的@@结果进行优化@@。在他们的@@实验中@@，该团队专注于优化功率输出@@，但该系统也可用于同时@@纳入其@@他标准@@，如成本和@@耐久性@@。Buonassisi说@@，该团队的@@成员正在继续努力@@。

赞助这项工作的@@美国能源部鼓励科学家们将这项技术商业化@@，他们目前正专注于向现有的@@钙钛矿制造商进行技术转让@@。Buonassisi说@@：“我们现在正在与@@公司接触@@，而且他们开发的@@代码已经通过一个开源服务器免费提供@@。它现在在@@GitHub上@@，任何人都可以下载它@@，任何人都可以运行它@@。我们很高兴帮助公司开始使用我们的@@代码@@。”

刘哲说@@@@，已经有几家公司正在准备生产基于钙钛矿的@@太阳能电池@@板@@，尽管他们仍在研究如何生产它们的@@细节@@。他说@@@@，那里的@@公司还没有进行大规模的@@生产@@，而是从较小的@@@@、高价值的@@应用开始@@，如建筑@@一体化的@@太阳能瓦片@@，其@@中外观很重要@@。他说@@@@，其@@中三家公司@@“正在按计划或@@在投资者的@@推动下@@，在两年@@内生产@@1米乘@@2米的@@矩形模块@@（与@@今天最常见的@@太阳能板相当@@）”。

“问题是@@，他们没有就使用何种制造技术达成共识@@，”刘哲说@@@@。他说@@@@，斯坦福大学开发的@@@@RSPP方法@@ “仍有很大机会@@”具有竞争力@@。而且该团队开发的@@机器学习系统可以证明在指导最终使用的@@任何工艺的@@优化方面非常重要@@。

他说@@@@：“主要目标是加快进程@@，因此@@需要更少的@@时@@间@@、更少的@@实验和@@更少的@@人力时@@间来开发一些可立即使用的@@东西@@，免费提供给工业@@界@@。”

多伦多大学大学教授@@Ted Sargent说@@：“关于机器学习驱动的@@钙钛矿光伏制造的@@现有工作主要集中在旋涂上@@@@，这是一种实验室规模的@@技术@@，”他并未参与@@这项工作@@。他说@@@@这项工作展示了@@@@“一种很容易适应主导薄膜行业的@@沉积技术的@@工作流程@@。只有少数几个小组同时@@拥有工程和@@计算方面的@@专业知识来推动这样的@@进展@@”。Sargen补充说@@@@，这种方法@@@@“对更广泛的@@材料家族的@@制造来说@@可能是一个令人兴奋的@@进步@@”，包括@@LED、其@@他光伏技术和@@石墨烯@@，“总之@@，任何使用某种形式的@@蒸气或@@真空沉积的@@行业@@。”

科学家研发新型串联太阳能电池@@@@@@ 光电转换@@率达到@@24%

judy — Thu, 14 Apr 2022 02:12:08 +0000

本文转载自@@：cnBeta

一支德国科研小组近日@@开发出一种串联太阳能电池@@@@@@，其@@光电转换@@效率达到了@@@@ 24%。这创造了@@一个新的@@世界纪录@@，即迄今为@@止用这种有机和@@过氧化物基吸收剂的@@组合达到的@@最高效率@@。

该太阳能电池@@由伍珀塔尔大学的@@托马斯@@-里德尔教授小组与@@科隆大学物理化学研究所的@@@@研究人员@@、波茨坦大学和@@图@@宾根大学的@@其@@他项目伙伴以及柏林亥姆霍兹中心和@@杜塞尔多夫的@@马克斯@@-普朗克埃森福斯研究所共同开发@@。

该成果已于今天@@（2022年@@4月@@13日@@）发表在@@《自然@@》杂志@@上@@@@，标题为@@@@《Perovskite/organic tandem solar cells with indium oxide interconnect》（具有氧化铟互连的@@过氧化物@@/有机串联太阳能电池@@@@@@）。

传统的@@太阳能电池@@技术主要是基于半导体硅@@，现在被认为@@是@@“已经达到瓶颈@@”了@@。因此@@在光电转换@@效率@@（即每瓦特的@@太阳辐射收集更多瓦特的@@电力@@）很难再有改进@@。这使得我们更有必要开发新的@@太阳能技术@@，为@@能源转型做出决定性的@@贡献@@。

在这项工作中@@，两种这样的@@替代吸收器材料被结合起来@@。这里使用了@@有机半导体@@，这是一种碳基化合物@@，在某些条件下可以导电@@。这些材料与@@一种基于铅卤化合物的@@过氧化物搭配@@，具有优异的@@半导体特性@@。与@@传统的@@硅电池相比@@，这两种技术在生产过程中所需要的@@材料和@@能源都要少得多@@，从而使太阳能电池@@更加可持续发展成为@@可能@@。

在项目开始时@@@@，世界上@@最好的@@过氧化物@@/有机串联电池的@@效率约为@@@@20%。在伍珀塔尔大学的@@领导下@@，科隆研究人员与@@其@@他项目伙伴一起@@，能够将这一数值提高到前所未有的@@@@24%。

科隆大学物理化学研究所的@@@@ Selina Olthof 博士说@@@@：“为@@了@@达到如此高的@@效率@@，必须将太阳能电池@@内材料之间的@@界面损失降到最低@@”。为@@了@@解决这个问题@@，伍珀塔尔的@@研究小组开发了@@一种所谓的@@互连体@@，以电子和@@光学方式连接有机子电池和@@过氧化物子电池@@。

作为@@互连@@，一层薄薄的@@氧化铟被集成@@到太阳能电池@@中@@，其@@厚度仅为@@@@1.5纳米@@，以保持尽可能低的@@损失@@。科隆的@@研究人员在评估界面和@@互连的@@能量和@@电气特性方面发挥了@@关键作用@@，以确定损失过程并进一步优化组件@@。伍珀塔尔的@@研究小组的@@模拟结果表明@@，采用这种方法@@@@@@，未来可以实现效率超过@@ 30% 的@@串联电池@@。