《Renewable Energy》：Multiscale Analysis and Deep Learning-Based Prediction of Partial Shading for TBC and TOPCon PV Modules
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光伏组件在部分阴影下的性能差异及智能监测模型研究。通过多尺度模拟与实验验证，对比TOPCon与TBC模块发现：TBC在小型阴影下功率损失降低4.88%，但大面积阴影时两者表现趋同。提出BD-ResVAE模型实现阴影模式与I-V曲线的双向预测，SSIM达0.87-0.93，MSE仅0.002。
张晨辉|于圆杰|杨振海|曹坤|黄浩|高倩红|曹国扬|秦林玲|李晓峰|詹耀辉
苏州大学光电子科学与工程学院及苏州纳米科学技术协同创新中心，中国苏州215006
摘要：
在实际应用中，部分遮挡会显著降低光伏模块的发电量，导致能量损失和热点效应。尽管背接触（TBC）电池具有更好的遮挡耐受性，但其对光伏系统实际能量产量的定量影响尚未得到充分研究。本研究通过结合多尺度模拟和实验测量，系统评估了隧穿氧化物钝化接触（TOPCon）和TBC模块的性能。光伏系统模拟显示，虽然TBC模块在部分遮挡下的年能量产量略高于TOPCon（0.05%–0.46%），但在大面积遮挡条件下，两种技术的性能相当——这一发现得到了现场测试的验证，测试显示两者在相同条件下的I-V特性一致。然而，在小面积遮挡情况下，TBC表现出明显优势，可减少4.88%的功率损失。光伏失配模拟进一步验证了遮挡条件下I-V曲线变形的规律。此外，我们提出了一种双向残差变分自编码器（BD-ResVAE）模型，该模型能够准确预测遮挡模式与I-V曲线之间的关系，结构相似性指数为0.87–0.93，初始得分率为1.01–3.33，平均均方误差为0.002，为实时光伏系统监测提供了经济有效的解决方案。
引言
由于晶体硅（c-Si）太阳能电池具有成熟的制造工艺和极高的性价比，目前占全球光伏市场的90%以上[1]。c-Si行业的最新技术进步集中在高效电池架构上，包括n型隧穿氧化物钝化接触（TOPCon）、硅异质结（HJT）和背接触（BC）电池，这些技术共同推动了效率的持续提升。在钝化接触技术（如TOPCon中的隧穿氧化物层和HJT中的异质结设计）、串联设计（如钙钛矿/c-Si串联[2]）、金属化工艺（如零母线[3]、[4]、激光掺杂选择性发射极（laser-SE）[5]、[6]、激光增强接触优化（LECO）[8]、[9]以及多指结构[10]、[11]等方面取得了显著突破，TOPCon的工业效率已达到约26.4%，HJT超过26.81%，而先进的TBC/HBC结构效率超过27.8%[12]。然而，这些进步已接近c-Si电池的理论效率极限29.4%（Shockley-Queisser极限）[13]，进一步提高效率的收益逐渐减少。
在实际应用中，光伏模块的性能不仅受标准测试条件（STC）下的效率限制，还受环境因素的影响，如部分遮挡[14]、低光照响应[15]、入射角修正器（IAM）[16]和温度系数[1]，这些因素都会严重影响平准化能源成本（LCOE）[17]。部分遮挡（由鸟粪、落叶或附近障碍物引起）不仅会降低功率输出，还会引发热点效应[18]、[19]，加速模块退化或造成永久性损坏。在相同的遮挡水平下[20]，串联和并联连接的光伏面板功率输出分别下降了16.54%和6.03%，而每年因遮挡导致的性能损失通常在1%到3%之间[21]。为应对这一挑战，当前的工业策略重点在于优化电池互连架构。影响光伏模块遮挡耐受性的关键因素是相应太阳能电池的反向电流-电压（I-V）特性。大多数c-Si太阳能电池的反向击穿电压（V_RBD）在-10至-30伏之间[22]、[23]、[24]。由于V_RBD较高，串联连接的SC中不活跃电池上的遮挡引起的反向电压偏置可能导致热点现象。TBC型电池（如n型TBC和混合BC）具有独特的反向导电特性，其V_RBD从-10至-30伏降低到-3至-5伏[25]、[26]。最新研究将这种行为归因于交错背接触设计[27]，其中背表面场（BSF）和发射区之间的间隙形成了一个内在的反向p-n结，在反向偏置条件下表现出可恢复的软击穿[28]，类似于每个电池的保护二极管。然而，这种遮挡耐受性如何转化为实际能量收益的定量分析仍缺乏。
为了减轻热点效应，最常见的方法是添加旁路二极管并将SC串并联连接。并联连接可以降低单个模块上的电压，减轻部分遮挡下的热点效应，但较大的直流电流会导致更大的焦耳热损失。为此，通常会将并联配置的太阳能电池切成两半，以减小整体直流电流[29]、[30]。此外，还开发了混合串联-并联互连架构，以平衡纯串联和并联配置之间的性能权衡[31]。旁路二极管（每个模块通常三个，阈值电压为0.5–0.7伏）集成在接线盒中，以保护子串。当遮挡引起的电压降超过二极管阈值时，受影响的子串会被旁路，防止热损伤。然而，这种方法会牺牲整个子串的功率输出。尽管每个电池集成二极管可以解决这个问题，但其制造复杂性和成本仍然过高[32]、[33]。此外，通过基于摄像头的监控或算法检测实现实时遮挡检测也是另一种缓解策略。例如，Labar等人[34]提出了一种基于部分遮挡情况检测和分析的全局最大功率点跟踪方法；Murugesan等人[35]将电池连接在光伏阵列的行之间，通过电池辅助的功率调节来补偿部分遮挡造成的功率损失；Alwar等人[36]开发了一种利用热成像分析的部分遮挡识别器，并实现了MOSFET开关矩阵电路来控制模块激活。表S1总结了过去五年中关于部分遮挡下光伏运行和维护监控的研究。作为缺陷检测的一个子领域，部分遮挡检测采用了多种方法，每种方法都有其独特的优势和局限性。当前的研究揭示了一个明显的权衡：仅使用电气数据的方法成本低廉，适合持续监控，但缺乏精确的故障定位；而基于视觉的技术虽然能提供准确的缺陷映射，但设备成本较高（例如红外相机、无人机），并且经常面临实时处理挑战。
本研究解决了两个主要挑战：量化TBC太阳能电池在其特征性的低反向偏置击穿电压下的真实能量产量，以及克服当前光伏故障诊断方法的局限性。为此，我们将高保真模拟、电站验证和深度学习结合到一个连贯的框架中，涵盖了从电池特性和能量性能评估到遮挡故障诊断的整个过程。首先，对包含TOPCon和TBC模块的大规模电站进行系统级光伏系统模拟，发现TBC的低击穿电压带来的能量增益高度依赖于具体场景。在小面积遮挡下，TBC每年可带来1–8 kWh/kWp的能量优势，但在大面积遮挡下这一优势会减弱。随后对8个模块组成的串进行的现场测试验证了这一结论：长边遮挡使TBC的最大功率增加了4.88%，而在短边遮挡下，能量产量差异达到了30.41%，这强烈证实了TBC在小面积遮挡条件下的优势。所有测量结果都通过光伏失配模拟得到了准确再现，确保了模型的高保真度。利用这一经过验证的模型，我们生成了10,000个模拟遮挡场景，构建了一个物理上一致、高精度的数据集。该数据集为后续开发双向残差变分自编码器（BD-ResVAE）用于智能光伏部分遮挡诊断提供了基础。BD-ResVAE是一种基于传统ResVAE框架的新型双向预测模型架构，它保留了ResVAE的高保真特性，同时支持多模态预测场景，实现了0.87–0.93的结构相似性指数（SSIM）和0.002的低均方误差（MSE）。现场验证表明，该模型即使在复杂的实际场景中也能有效预测遮挡模式，为光伏电站的监控和维护提供了可靠的工具。
仿真模型和细节
如图1A-1B所示，本研究选择了一种典型的n型TOPCon电池来代表双面电池，以及TBC电池作为代表性的背接触电池进行分析。在部分遮挡条件下，两个极性电极之间会形成反向偏置。由于背面隧穿氧化物层的高势垒[37]，TOPCon SC表现出较高的反向击穿抗性。相比之下，当前的TBC制造采用了激光蚀刻技术来创建电
结论
本研究通过多尺度模拟和实验测量系统研究了TOPCon和TBC模块的反向偏置特性和遮挡耐受性。反向I-V曲线测量显示，TBC电池的击穿电压为-4.56伏，远低于TOPCon电池的-48.36伏，这归因于TBC结构中固有的隧穿诱导软击穿机制。我们对一个包含5,000个模块的阵列进行了光伏系统模拟，研究了不同条件下的
CRediT作者贡献声明
黄浩：撰写 – 审稿与编辑，方法论。
曹坤：撰写 – 审稿与编辑。
曹国扬：指导。
高倩红：研究。
秦林玲：指导。
詹耀辉：撰写 – 审稿与编辑，指导，项目管理。
李晓峰：指导。
张晨辉：撰写 – 审稿与编辑，原始草稿编写，可视化，软件开发，方法论研究，数据分析，概念化。
杨振海：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。
数据可用性
支持本研究发现的数据可向相应作者提出合理请求后获得。
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
我们感谢国家重点研发计划（2022YFB4200904）、国家自然科学基金（62175174）、江苏省自然科学基金（BK20221357）以及江苏省高等教育机构的优先学术发展计划（PAPD）的财政支持。
