Технические характеристики мощных светодиодов CREE
Американская компания CREE является ведущим производителем твердотельных источников света. Разработанные и выпускаемые ею светодиоды семейства XLamp серий XR, XP, MC отличаются высокой эффективностью и экономичностью, что позволяет создавать на их основе современные технологичные и экологически безопасные осветительные приборы.
Итак немного расшифруем обозначения.
Например на фонаре написано: светодиод CREE XP-E R2
CREE — естественно название производителя диода
XR-E, у CREE бывает XP-E, XP-G, у других фирм встречается P4, P7 и т.д. — это обозначение самого диода.
R2 — бин яркости. Бин показывает, сколько люмен выдает светодиод при потреблении 1 ватта энергии, для светодиода это ток 350 мА. В английском языке этот параметр называется flux bin. На сегодняшний момент встречаются Q2, Q3, Q4, Q5, R2, R3, R4, R5, S2. В таблице ниже видно, сколько люмен с какого диода можно получить.
Q2-Q5 и R2 есть у XR-E диодов, у R2, R3 — есть у XP-E, R4-R5 и S2 — только у XP-G.
В чем основная разница, кроме яркости?
XR-E — самый старый и встречающийся только моделях фонарей, которые довольно давно на рынке. XR-E внешне очень легко определить, у него большая полусфера покрывает диод, сам кристалл больше чем у последующих серий (для сравнения на XP серии это такая себе капелька, размер XP-E по сравнению с XR-E был сокращён на 80%. XP-E от XP-G отличается тем, что у Е — три полоски на диоде, у G серии — четыре, получается что площадь XP-G выше.
Следовательно, в одинаковых по размеру, строению отражателях самый дальнобойный является XP-E, так как у него самый маленький кристалл, и, самый маленький источник света, так как его легко сфокусировать в узкий луч, потом XR-E, а самый широкий луч у XP-G, не из-за размера кристалла, а из-за сложности фокусировки, об этом ниже.
Если диоды расположить по энергоэффективности от самого слабого к самому яркому, то получим XR-E — XP-E — XP-G, где последний самый энергоэффективный, см. таблицу ниже.
Казалось бы, если есть самый яркий и самый новый и эффективный диод XP-G, то почему все известные и уважаемые производители фонарей не спешат переходить на этот диод. Причина проста. Каждый диод требует специально спроектированный отражатель для получения приемлемого светового пучка.
Рассмотрим все серии. Если посветить фонарем на ровную стену, то увидим следующие артефакты:
У XP-E — идеальная картинка без каких-либо недостатков: хорошо и равномерно сфокусированный центральный пучок и ровная боковая засветка без провалов.
У XP-G при фокусировке с помощью отражателя может наблюдаться так называемая дырка от бублика, когда центральный пучок света представляет собой бублик с заметным потемнением внутри. Это не вина производителей фонарей, а особенность диода. Поэтому такие фирмы как Fenix, Jetbeam, Nitecore, Zebra, 4sevens не спешили обновлять свой модельный ряд, а другие в гонке за новинками либо ставили сильно текстурированный отражатель, либо вообще просто применяли отражатели для других типов диодов. Все это негативно отражается на фокусировке луча и дальнобойности фонарей. По мнению многих экспертов фонари на этом типе диодов проигрывают по дальности старым моделям на XP-E и XR-E.
XM-L — является настоящим шедевром данной компании! Это новейшая разработка 2011 года! С момента изобретения данного светодиода 95% мощных фонарей строятся именно на нем! Данный диод обладает выдающимися характеристиками. Его яркость достигает до 1000 люмен при токе 3А !
В таблице представлены характеристики светодиодов, применяемые в фонарях.
XP-E
XP-E2
XP-G
XP-G2
XM-L
Каталог продукцииОбновлен: 31.05.2021 в 13:30
| Информация обновлена 31.05.2021 в 13:30
|
Мощные диоды Шоттки 2ДШ2942Область примененияКремниевые эпитаксиально — планарные мощные выпрямительные диоды с барьером Шоттки 2ДШ2942 и диодные сборки на их основе с общим катодом, с общим анодом, по схеме удвоения (далее по тексту — «диоды и диодные сборки») в беспотенциальных герметичных металлокерамических корпусах с планарными гибкими плоскими выводами, предназначенные для работы в устройствах преобразовательной техники и электроприводах аппаратуры специального назначения. Категория качества диодов и диодных сборок — «ВП». Классификация, основные параметры и размерыДиоды изготавливают одного типа семи типономиналов в корпусах КТ-111А-1.02, семи типономиналов в корпусах КТ-111А-2.02 и семи типономиналов в корпусах ПБВК.432122.004. Диодные сборки изготавливают трех типов двадцати одного типономинала в корпусах КТ-111А-1.02, двадцати одного типономинала в корпусах КТ-111А-2.02, двадцати одного типономинала в корпусах ПБВК.432122.004. Диодные сборки с общим катодом относятся к первому типу, диодные сборки с общим анодом относятся ко второму типу, диодные сборки по схеме удвоения относятся к третьему типу. Основные и классификационные характеристики диодов и диодных сборок приведены в таблице ниже. Схемы разводки диодов и диодов в составе диодных сборок в корпусе, нумерация выводов корпуса приведены на рисунках ниже. Диоды и диодные сборки изготавливаются в исполнении, предназначенные для ручной сборки (монтажа) аппаратуры. Условное обозначение диодов и диодных сборок при заказе и в конструкторской документации другой продукции:
Основные и классификационные параметры диодов и диодных сборок.
Примечания:
Справочные данные диодов и диодных сборок. | |||||||||
Разбираемся как отличить 1 Вт и 3 Вт светодиоды мощные
Свечение кристалловДостаточно часто людям приходится покупать светодиоды мощностью 1 Вт и 3 Вт. Если мы делаем это в проверенных магазинах, то большой проблемы нет. А если это мы делаем на новых площадках? Как не обмануться? Как отличить 1 Вт светодиоды от 3 Вт? В принципе, задача не из невозможных… Посмотрим и попробуем…
Что такое мощные светодиоды 3 Вт и 1 Вт разбирать не буду. Если Вы читаете этот материал, то мне кажется, достаточно не плохо понимаете что и к чему. Для чего и для какой цели покупали.
к оглавлению ↑Сравнение двух светодиодов 1 Вт и 3 Вт
Слева 1 Вт справа 3 Вт
Визуальное сравнение двух светодиодов не даст Вам практически никакой информации, если ни разу с этим не сталкивались. Более продвинутые могут отличить на глаз какой светодиод будет мощнее, а какой — нет, рассмотрев кристалл. Но не всегда и это будет возможно сделать визуально. Кристалл не всегда виден.
Для определения какой LEDs 1 Вт или 3 Вт лежит на столе — стоит провести некоторые измерения и эксперименты.
к оглавлению ↑Характеристики светодиодов 1 Вт и 3 Вт
Мною были взяты светодиоды из местного магазина (происхождение не известно) и диод приобретенный на Aliexpress. По заверению продавцов — оба по 3 W.
Обратимся к характеристикам светодиодов на 1 и 3 Вт. Возьмем наиболее популярные от Epistar. Светодиоды от других производителей, в принципе, не отличаются от этих данных.
Характеристики 3 Вт и 1 Вт светодиодов
Как читать ТТХ светодиодных источников света — смотрите в статье.
Мы видим, что рабочий ток 1 Вт диода составляет 350мА, 3 Вт — 700мА. Максимальный пиковый ток у обоих 0,8 А. Т.е. оба этих диода будут работать на максимально-возможном 0,75А. Они будут работать и при 1 А, но не долго). Не стоит разгонять чипы без надобности, мы все-таки радеем за долговечность. Тем более, если Вы приобрели правильный светодиод, то и яркости Вам хватит.
к оглавлению ↑Как различить светодиоды 3 Вт и 1 Вт
При включении чипов на полную мощность Вы вряд ли сможете отличить 1 Вт и 3 Вт по свету. Глаз не воспримет слишком яркое свечение.
Можно использовать черную коробку, по отдельности включать светодиоды и смотреть, какой образец даст больший световой эффект. Вместо коробки можно использовать черный лист. Это пример, но смысл понятен, думаю.
Если у Вас есть два диода, не понятного происхождения, то определить какой из них 3 Вт, а какой 1 Вт можно следующим способом: подключаем оба к источнику питания и подаем на них 3,5 В. При этом начальное значение тока должны быть в пределах 350мА. Посмотрим на графическую зависимость яркости от тока.
Зависимости светодиодов 1 и 3 Вт от тока
При увеличении начального напряжения в 3,5 В яркость 1 Вт диода еще немного увеличится и практически остановится, если дальше повышать напряжение (ток). В случае, если у Вас 3 Вт диод, то при увеличении напряжения от 3,5 В ток будет расти, а согласно графику, приведенному выше, мы видим, что яркость будет постепенно увеличиваться до момента, пока ток не достигнет 700 мА.
График зависимости тока от напряжения 1 и 3 Вт светодиодов
Т.е. визуально мы можем определить любой светодиод 1 Вт или 3 Вт если подав на него ток 350 мА будем постепенно увеличивать его. Увеличение яркости от 350 мА говорит о том, что перед нами 3 Вт диод. Незначительное увеличение яркости от 350 до 700 мА говорит о том, что перед нами 1 Вт диод.
Другой способ определить где 3 Вт или 1 Вт мощный светодиод — нагрев. Здесь простая физика. При тех же 350 мА 1 Вт светодиод будет нагреваться быстро. И в руке его держать Вы не сможете. 3 Вт же светодиод при том же токе можно достаточно долго держать в руке без заметных неприятных ощущений. Естественно, что это побочный способ определения где какой диод. Но имеет право на существование.
Ну и последний способ — отличить светодиоды по размеру кристалла. Чтобы наверняка это делать, стоит приобрести USB микроскоп. Это бюджетный вариант и достаточно качественный, с необходимыми гаджетами. Здесь можно посмотреть много микроскопов различной ценовой категории. Вообще USB микроскоп интересная штуковина и пригодится дома не один раз. Далее используя калибровочную линейку и предустановленную программу можно легко замерить размеры кристалла. С ним мы точно можем сказать, какой размер кристалла установлен. Однако и этот способ не даст нам точного понятия где какой диод. Но беря во внимание, что чем больше кристалл, тем больше мощность — соответственно можно сделать вывод для себя.
Мощные диоды 1 Вт имеют размеры 30х30mil. Кристаллы в 3 Вт диодах — 45х45mil. Это, конечно идеальные размеры.
Если у Вас нет микроскопа, а хочется узнать размеры, то можно воспользоваться подручными средствами. Подадим на светодиоды очень маленький ток. Кристаллы начнут еле-еле светиться.
Свечение кристалловСлева мы видим, что размер кристалла на порядок больше. Именно этот светодиод был приобретен на Aliexpress. Тот образец, что был приобретен в офф-лайн магазине явно 1 Вт, не смотря на то, что продавался с заявленной мощностью — 3Вт. В принципе, мне хватило одного взгляда на кристалл через микроскоп и понять где какой диод будет. Но для себя любимого я проверил свечение по первому способу (увеличение тока) и визуальный вывод был подтвержден.
Ну вот и все. Вот такими нехитрыми способами теперь Вы можете спокойно проверить, сравнить и различить 3 Вт мощные светодиоды от 1 Вт. Но, чтобы этим не заниматься постоянно, стоит приобретать светодиодную продукцию в проверенных магазинах и площадках.
к оглавлению ↑Видео по измерению кристаллов для отличия 1 и 3 Вт светодиодов
Диоды силовые. Высоковольтные диоды, мощные от ABB Semiconductors
Представляем вашему вниманию высоковольтные диоды силовые фирмы ABB Semiconductors.
ABB Semiconductors производит мощные высоковольтные диоды двух видов: выпрямительные и быстровосстанавливающиеся. Выпрямительные спроектированы для низких потерь проводимости. Эти высоковольтные диоды выдерживают средние динамические нагрузки при изменении проводящего состояния на непроводящее. Поэтому их используют для преобразования переменного тока в постоянный.
Каталог компании ABB Semiconductors
Быстровосстанавливающиеся силовые диоды разработаны для больших динамических нагрузок. Они, в отличие от выпрямительных, отличаются более высокими потерями в проводящем состоянии. Поэтому их используют для преобразования постоянного тока в переменный. Для создания обратного пути реактивной мощности к каждому ключу (GTO, IGCT или IGBT) преобразователя требуется дополнительный мощный диод. Поэтому мы предлагаем высоковольтные силовые диоды, производства ABB Semiconductors, спроектированные для последующего применения с соответствующими ключами.
Общая информация
Силовой диод представляет собой прибор, состоящий всего из двух слоёв полупроводника. Это слой “p”- и слой “n”-. На границе двух слоёв полупроводника образуется “p-n” переход. Где “p”- анодная является область, а “n” — катодная. Диод проводит ток только от анода к катоду. Принципиальная схема силового диода приведена ниже.
Принцип работы силового диода.
В полупроводнике “n” типа находятся электроны, частицы со знаком минус, а в полупроводнике типа “p” присутствуют положительно заряженные ионы с, называемые «дырками». При подаче минуса на анод, а плюса а катод, положительно заряженные ионы движутся к минусу, а отрицательные электроны перемещаются к плюсу источника питания. Носители зарядов отсутствуют и нет движения электронов, поэтому нет тока. В этом случае диод закрыт.
При приложении минуса на катод, а плюса на анод, однополярные заряды отталкиваются и перемещаются в область перехода. Между частицами возникает электрическое поле перехода и рекомбинация электронов и дырок. Через “p-n” переход, а, следовательно, и через силовой диод пошёл электрический ток. Сам процесс носит название «электронно-дырочная проводимость». При этом высоковольтный диод открыт.
| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
Компания Panasonic выпустила самый мощный в мире синий лазер: вот почему
На демонстрации в Осаке, Япония, компания Panasonic продемонстрировала самый яркий в мире синий лазер. Они сделали это с помощью пары технологий / методов, используя комбинирование длин волн (WBC) с прямым диодным лазером (DDL) для получения одного очень мощного синего луча. После усовершенствования этой техники качество луча остается прежним, а мощность увеличивается по мере увеличения количества лазерных источников.Мощность лазера может быть огромной!
DDL — это диодный лазер прямого действия, система, с помощью которой сильно сфокусированный лазерный луч облучается на выбранную цель. Это отличается от обычных твердотельных лазеров или СО2-лазеров, поскольку технология и компактна, и эффективна. Прямые диодные лазеры требуют меньше электроэнергии для выработки того же количества энергии, что и обычные средства, что делает их очевидным выбором для высококлассной лазерной сварки, резки и других видов производства.
Компания Panasonic только что продемонстрировала контроль над синим лазером — в частности, они показали, как далеко они продвинулись с системами, с которыми работали последние 7 лет. В 2013 году они сотрудничали с компанией TeraDiode (TDI), а в 2017 году приобрели TDI. TDI сосредоточилась на WBC и занимается разработкой оптимизации выходной мощности, а также сокращения длины волны.
Решение, которое сейчас предлагает Panasonic, называется «синий лазер с высоким качеством луча». Этот лазер работает в диапазоне длин волн 400–450 нм, тогда как у синих лазеров, как правило, более широкий диапазон — от 360 до 480.Это решение было достигнуто путем объединения более 100 излучателей в один луч с помощью технологии WBC.
«Более 100 эмиттеров» контролировались серией диодных полос. Диодная линейка — это набор расположенных вместе лазерных излучателей, управляемых одним полупроводниковым кристаллом.
Используя новейшее сочетание технологий Panasonic и оптимизацию указанных технологий, Panasonic может взять на себя ответственность за то, что, возможно, является наиболее идеальной технологией, как это называет Panasonic, «новых процессов микротехнологии».«Panasonic особенно взволнован тем, как этот последний синий луч будет работать для микротехнологий с такими материалами, как медь, золото и пластик.
Panasonic предположил, что спрос на микропродукцию меди «имеет высокий спрос» для использования с «автомобильными двигателями и батареями». Как говорится в сообщении Panasonic, их демонстрация «открывает двери для лазерной интенсивности, которая может быть на два порядка выше, чем у обычных систем синих лазеров». Теперь все, что им нужно сделать, это получить эту технологию в новом роботе.
ВВЕРХУ: Еще в 2014 году Panasonic выпустила LAPRISS; первая в мире роботизированная система для лазерной сварки, оснащенная инфракрасным DDL с использованием технологии WBC. Аналогичная робототехника будет работать с синими лучами, о которых мы сегодня говорим.
Диодные лазеры в сравнении с лазерными трубками на Co2
Последние пару лет ведутся большие споры о том, что лучше — диодный лазер или Co2-лазер.
Какую машину выбрать: СО2 или рамку лазерного диода ?!
Какая лазерная техника лучше и почему ?!
Изображение предоставлено: Endurance Lasers
Очевидно, есть два способа использования разных технологий. Фраза «лазерное излучение» — единственное, что у них есть.
Мы здесь не для объяснения технологии Co2-лазера или диодного лазера (LED), существует огромное количество статей, объясняющих их основные принципы, включая Википедию.
Здесь мы попытаемся дать общий обзор основных различий между этими технологиями и того, какая из них лучше подходит для производителей 3D-принтеров, энтузиастов и малого бизнеса.
Ладно, начнем «бой»!
Прежде всего, нужно сказать, что у Co2-лазеров есть одно большое преимущество — это чистая мощность лазера.
Самая маленькая трубка, которую вы можете найти на рынке, имеет мощность не менее 25 Вт, а большинство устройств с СО2 имеют выходную мощность 40-80 Вт. Профессиональные и промышленные агрегаты имеют мощность до 150 Вт.
Промышленные блоки могут достигать мощности до 400 Вт.
На самом деле, это огромная мощность, подходящая для быстрой лазерной резки практически любых материалов, кроме металлов.Это ключевое преимущество этой технологии.
Если вам нужен лазер для промышленного производства, то Co2 — ваш выбор.
Однако и у этой технологии есть определенные ограничения.
Все Co2-лазеры работают на определенной длине волны 10,6 мкм, которая длиннее, чем спектр видимого света. Почему это важно — инфракрасный спектр FAR подходит не для всех материалов. Например, он хорошо режет стекло и прозрачный оргстекло, но с такой длиной волны вы не можете гравировать металлы без специальной пасты, такой как Cermark (которая довольно дорога).
Практически все материалы, кроме металлов, имеют высокий коэффициент поглощения этой длины волны. Значит, вырезать и гравировать в этой технике довольно просто.
Итак, какие проблемы есть у станка с CO2 лазером ?!
Ключевая проблема станков с CO2-лазером — это размер. Все они очень большие и громоздкие. Трубка Co2 требует много места. Больше мощности => длиннее трубка => больше размер.
Размер не имеет значения, когда мы имеем дело с промышленным оборудованием, но когда мы говорим о гараже, мастерской или небольшом магазине — это имеет значение.Большинству мелких предпринимателей или любителей просто не хватает места.
Еще нужно учитывать то, что системы зеркал для Co2-лазеров довольно хрупкие и их не любят много переносить. Это означает, что лазерный станок не очень транспортабельный. Большой вес машины затрудняет импорт и экспорт, а стоимость доставки чрезвычайно высока.
Характеристики диодных лазеров:
- Портативный и небольшой вес (сто грамм с радиатором).
- Может быть установлен на любую раму (совместим с GRBL, Reprap, Arduino и т. Д.).
- Менее мощный (ни один диод не может обеспечивать оптическую мощность более 10 Вт).
- Может быть легко доставлен практически куда угодно без риска быть поврежденным.
- Не требует сложной системы питания (требуется стабилизированный ток и напряжение).
- Имеют широкий спектр длин волн 405-1080 нм.
- Может относительно легко соединяться с волокном.
- Имеют долгий срок службы (если диод не работает, с ним ничего не происходит).
Характеристики трубок Co2:
- Более мощный (может достигать 400 Вт).
- Очень хрупкий (стеклянные трубки легко повредить).
- Сложная система зеркал для наведения необходимого луча (для наведения лазерного луча необходимо использовать специальные зеркала для переноса лазерного луча).
- Может разлагаться в течение нескольких месяцев (пробирки низкого качества имеют высокую скорость диффузии, что делает их бесполезными в течение 6-12 месяцев).
- Очень трудно соединить оптоволокно (требуется специальное ИК-волокно для попадания лазерного излучения в оптоволокно).
- Имеют ограниченную длину волны 10,6 мкм (10600 нм) (не подходит для травления металлов без специальной пасты).
- Невидимое излучение (дальняя инфракрасная область) от Co2-лазера делает работу в открытой системе более рискованной.
В целом вполне очевидно, что если вы ограничены своим рабочим пространством и вам не нужно что-то резать 24/7 и не нужно резать очень толстые материалы (10 мм и более фанеры или дерева), то диодный лазер — лучший вариант.
Многие люди и заказчики предпочитают диодные лазеры машинам на углекислом газе из-за их меньшего размера.В отличие от диодного лазера, вы не можете установить трубку Co2 на станке с ЧПУ или 3D-принтере без очень сложной системы зеркал. А без идеального корпуса работать с ним может быть чрезвычайно опасно.
Несколько слов о лазерных станках.
В основном мы больше говорили о лазерных диодах и трубках на углекислом газе, но хочу обратить ваше внимание и на лазерные станки.
Аппараты с диодным лазеромимеют меньший вес и удобны в транспортировке и транспортировке.Они не требуют большой мощности. Портативность означает, что вы можете взять раму, такую как CNCC или Eleksmaker, и положить ее на поверхность для гравировки, например: скейтборд, парусная доска или деревянный стол. Здесь можно найти несколько хороших примеров.
Вы можете легко хранить их в гараже, мастерской или даже в подвале. Лазерные диодные машины не издают большого шума во время работы, и если вы не режете опасные материалы, вытяжка не требуется.
Хорошая рамка для лазерного диода стоит около 100-200 $ (без лазера)
Избегайте низкокачественных диодных лазеров:
Тем не менее, неплохая машина Co2 будет стоить от 2–3 тысяч долларов.Использование более дешевого может вызвать больше головной боли, чем радости.
Держите огонь!
Все эти возможности делают диодные лазеры лучшим вариантом для производителей, любителей и энтузиастов. Однако, если вам нужно промышленное решение и вы планируете много коммерческих операций по лазерной резке и гравировке, вам понадобится высококачественная лазерная установка на углекислом газе, такая как, например, Trotec.
Мы считаем, что лазеры мощностью 8 Вт / 8,5 Вт / 10 Вт / 10 Вт + могут быть довольно хорошим вариантом для модернизации 3D-принтера или станка с ЧПУ.
Имейте в виду, что большинство лазеров для резки и гравировки относятся к лазерам класса 4.
Статья написана Георгием I Фомичевым, генеральным директором и основателем Endurance Lasers
Лазерные модули для резки / гравировки (ЧПУ)
Красные лазерные диоды
Это самые дешевые лазерные диоды с мощностью 200-300 мВт. Доступен диод 700 мВт, но он приближается к стоимости более мощных синих диодов.
Красные лазеры мощностью 200–300 мВт адсорбируются хуже, чем синие диоды, поэтому для резки бумаги и пластика часто требуется маскировать черным маркером или тонкой черной бумагой.Им также может потребоваться несколько проходов для резки материалов.
Красный лазерный диод 250 мВт
Бумага черная Cut
Шоколадная резка / гравировка
Бумага белая Cut с маскировкой / гравировкой
Цветная ткань: шелк, хлопок Покрой
Гравировка на твердом картоне
Бальза, гравировка на фанере
Bluray (405 нм) лазерные диоды
Доступны диоды мощностью 100 мВт, 200 мВт и ~ 600 мВт.OEM-версии этих диодов обычно извлекаются из высокоскоростных записывающих устройств Blu-ray, поскольку они намного дешевле, чем компоненты из каталога.
Лазерный свет 405 нм адсорбируется лучше, чем красный лазерный свет, многими материалами, поэтому черная маскировка не требуется. Они особенно полезны для экспонирования фоторезиста.
Лазерный диод 200 мВт, 405 нм
Бумага черная Cut
Шоколадная резка / гравировка
Бумага белая Гравировка / гравировка
Цветная ткань: шелк, хлопок Покрой
Гравировка на твердом картоне
Бальза, гравировка на фанере
0.Бальза 5 мм Cut / Engrave
Лазерный диод 600 мВт, 405 нм
Бумага черная Cut
Шоколадная резка / гравировка
Бумага белая Гравировка / гравировка
Цветная ткань: шелк, хлопок Крой / гравировка
Вырезать / гравировать на твердом картоне
Бальза, гравировка на фанере
1.0мм бальза Cut
Профиль луча синих диодов высокой мощности (445–450 нм) асимметричен из-за формы эмиттера диода и разницы в расходимости между быстрой и медленной осями.
При коллимированном («параллельном») луче «соотношение сторон» обычно составляет около 1: 4 в зависимости от расстояния, при расширении оно увеличивается, но при фокусировке оно также уменьшается, что позволяет использовать его для эффективной гравировки при фокусировке до минимума. размер на небольших расстояниях.
Для световых шоу, где необходим коллимированный луч, можно использовать пару анаморфных призм для изменения формы луча путем сжатия быстрой оси и расширения медленной оси. Это работает для проекторов световых шоу, но непрактично для гравировки и на практике не улучшает результат по сравнению с фокусировкой.
Одномодовые диоды малой мощности, такие как синий Osram 120 мВт и 405-нм диоды, имеют почти круглые лучи, но максимальная мощность этих диодов составляет около 600 мВт (405 нм).
В промышленных граверах большой мощности используются газовые CO2-лазеры или волоконные лазеры, которые имеют почти симметричный луч — газовые лазеры, естественно, имеют этот профиль, а волоконная оптика, используемая в твердотельных лазерах, действует как гомогенизатор луча.
Развернуты самые мощные в мире массивы лазерных диодов
Усовершенствованная петаваттная лазерная система с высокой частотой повторения (HAPLS), строящаяся в Чешской Республике, предназначена для выработки пиковой мощности более 1 квадриллиона ватт (1 петаватт, 10 15 ). Вт).Ключевым компонентом этого прибора — лазерной «накачкой» — будет набор твердотельных лазерных диодных матриц, недавно созданный Ливерморской национальной лабораторией Лоуренса (LLNL). При пиковой мощности эта электронная система развивает ошеломляющую мощность в 3,2 миллиона ватт и является самой мощной из когда-либо созданных решеток лазерных диодов.
Накачка в высокоэнергетической лазерной системе — это элемент или набор элементов, которые используют свет высокой мощности для возбуждения (или «накачки») атомов в среде, излучающей лазер, например, рубиновый стержень или наполненный газом стакан. трубка (в системе HAPLS это сапфир, легированный титаном) — для излучения лазерного излучения.В более ранних лазерных системах с высокой энергией это обычно достигалось с помощью кварцевых или ксеноновых ламп-вспышек для генерации требуемых сверхинтенсивных вспышек света.
К сожалению, эти типы лазерных насосов страдают как от очень большого количества тепла, выделяемого при вспышке (например, до 900 ° C (1650 ° F) в кварцевых лампах-вспышках), так и от слишком низкой частоты вспышки, чтобы ее можно было использовать в новых развитые направления исследований. В HAPLS, однако, диодные матрицы, действующие как помпа, намного холоднее по сравнению с ними и также могут срабатывать со скоростью до 10 раз в секунду (10 Гц).
«Технология фонарей для лазеров существует уже более 50 лет, и мы в значительной степени раздвинули границы этой технологии и максимально расширили то, что мы можем с ними сделать», — сказал Энди Байрамян, системный архитектор HAPLS. «Мы закрыли книги по лампам-вспышкам и начали новую с этими матрицами лазерных диодов, что позволяет создать гораздо более продвинутый класс высокоэнергетических лазерных систем».
Матрицы LLNL являются частью лазерной системы с самой высокой в мире частотой повторения квадриллионов ватт
Благодаря способности новой диодной матрицы LLNL излучать многокилоджоульные лазерные импульсы в конечный усилитель мощности HAPLS, система сможет не только генерировать пиковые мощности более одного квадриллиона ватт, но и с частотой повторения 10 Гц и 30 фемтосекунд (30 квадриллионных долей секунды) на импульс.
Такие силы и скорости, по мнению команды, будут мотивировать целый ряд областей исследований в таких областях, как физика ускорения частиц, биофизика, химия, продвинутая визуализация и квантовая физика. Команда утверждает, что такая технология также может быть ключом к новым достижениям в промышленных процессах, таких как лазерная упрочняющая обработка и лазерный синтез.
HAPLS также является относительно компактной системой по сравнению с другими петаваттными лазерными системами, такими как система BELLA Национальной лаборатории Лоуренса Беркли, которая занимает площадь около 100 кв. М (1076 кв. Футов).Для сравнения, HAPLS займет всего 78 кв. М (840 кв. Футов) после того, как он будет наконец установлен на объекте Beamlines Европейского Союза (ELI), который в настоящее время строится в Чешской Республике.
«Инфраструктура Extreme Light в Европе создает международные научные объекты, оснащенные передовыми лазерными технологиями для изучения фундаментальной науки и приложений», — сказал директор программы HAPLS Константин Хефнер. «Ливермор (LLNL) — один из мировых лидеров в области высокоэнергетических лазерных систем с высокой средней мощностью, и ELI Beamlines в Праге в партнерстве с нами создала HAPLS, петаваттную лазерную систему нового поколения, открывающую новые возможности для научных исследований. исследовать.»
Наряду с производством необычайных уровней мощности лазера, массивы диодных лазеров LLNL также потребляют чрезмерное количество энергии. Для обеспечения этой энергии LLNL также разработала и запатентовала новую систему импульсного питания, которая преобразует электроэнергию из сети в исключительно сильноточные электрические импульсы точной формы, отдельные блоки питания которых способны выдавать огромные 40 000 ампер электрического тока.
HAPLS строится и вводится в эксплуатацию в LLNL, а затем планируется установить на объекте ELI Beamlines где-то в 2017 г.
Источник: Ливерморская национальная лаборатория им. Лоуренса
Чувствительный и надежный тонкопленочный рентгеновский детектор с двумерными слоистыми перовскитными диодами
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ —
i — n конфигурация соединения с двумерным (2D) слоистым перовскитом фазы Раддлесдена-Поппера (RP) (BA) 2 (MA) 2 Pb 3 I 10 (Pb3) ( Рис. 1A) для эффективного обнаружения рентгеновских фотонов.Как показано на рис. 1A, в устройстве используется структура оксида индия и олова (ITO) / контакт p-типа / тонкая пленка 2D RP / контакт n-типа / золото, где мы выбрали поли [бис (4-фенил) (2 , 4,6-триметилфенил) амин] (PTAA) в качестве контакта p-типа и C 60 в качестве контакта n-типа. Измерение широкоугольного рентгеновского рассеяния (GIWAXS) с помощью синхротронного скользящего падения, показанное на фиг. 1B, дополнительно подтверждает превосходную кристаллическую и предпочтительную ориентацию в тонкой пленке 2D RP ( 13 , 14 ). Чтобы оценить возможность использования перовскитов в качестве детектора излучения, мы рассчитываем линейный коэффициент поглощения рентгеновского излучения (μ l ) как функцию падающей энергии (подробности можно найти в разделе «Материалы и методы») для наших 2D RP, 3D метиламмонийсвинца. -иодид перовскита (MAPbI 3 ) и кремний (Si) и нанесите их на рис.1С. Коэффициент поглощения этих перовскитных материалов в среднем в 10-40 раз выше, чем у кремния для жесткого рентгеновского излучения. Обратите внимание, что μ -1 для перовскитов 2D и 3D аналогичны; это говорит о том, что присутствие крупных органических веществ в двумерных перовскитах не влияет на коэффициенты поглощения рентгеновских лучей, в которых преобладают тяжелые элементы. Воспользовавшись таким сильным поглощением рентгеновского излучения перовскитными материалами (рис. S1), мы затем проверили тонкопленочный детектор p — i — n под действием рентгеновского излучения.Слои поглотителя рентгеновского излучения 2D RP изготавливаются методом горячего литья ( 14 — 16 ), который формирует высококристаллическую тонкую пленку для достижения улучшенного переноса и сбора заряда через два электрода ( 17 ). Рис. 1 Тонкопленочные детекторы рентгеновского излучения и их свойства.( A ) Схематическое изображение 2D RP на основе p — i — n Архитектура тонкопленочного детектора рентгеновского излучения, состоящего из (BA) 2 (MA) 2 Pb 3 I 10 (названный Pb3) в качестве поглощающего слоя.( B ) Карта GIWAXS тонкой пленки 2D RP, полученная под синхротронным лучом. ( C ) Расчетный линейный коэффициент поглощения рентгеновского излучения (μ l ) как функция энергии падающего излучения для гибридных перовскитных материалов и кремния. ( D ) J — V Характеристика для 2D RP и кремниевых эталонных устройств в темноте и под воздействием рентгеновского излучения (10,91 кэВ). ( E ) Плотность заряда, генерируемая рентгеновскими лучами, как функция дозы рентгеновского излучения для 2D RP (красный) и кремниевого диода (черный) при нулевом смещении.( F ) Плотность заряда, индуцированная рентгеновскими лучами, за вычетом темнового шума (отношение сигнал / шум) для 2D RP и кремниевого эталонного детектора из (E).
На рис. 1 (с D по F) показаны характеристики детектора с тонкой пленкой 2D RP с длиной волны 470 нм при измерениях в темноте и под синхротронным пучком с моноэнергией 10,91 кэВ и потоком фотонов 2,7 × 10 12 количество фотонов на квадратный сантиметр в секунду (Ct см −2 с −1 ) (калибровка рентгеновского потока фотонов описана в разделе «Материалы и методы»).Для справки мы также измерили промышленный кремниевый диод p, — i — n (толщиной 600 мкм) в тех же условиях. Характеристики плотности тока и напряжения ( J-V ) в темноте и под воздействием рентгеновских лучей, как показано на рис. 1D, используются для описания откликов устройств. Благодаря конструкции перехода p, — i — n , плотность темнового тока для устройства 2D RP составляет всего 10 -9 А · см -2 при нулевом смещении и 10 -7 А см −2 при −1 В, что соответствует высокому удельному сопротивлению в темноте 10 12 Ом · см, исходящему от диода из-за эффективных слоев, блокирующих темновой ток.Обратите внимание, что собственное темновое сопротивление материала рассчитано как 5 × 10 12 Ом · см в режиме прямой инжекции (рис. S2). Когда устройства подвергаются воздействию источника рентгеновского излучения, устройство 2D RP демонстрирует гигантское увеличение плотности тока, индуцированного рентгеновским излучением ( Дж, X ) при нулевом смещении (короткое замыкание), что на четыре порядка больше, чем темновой ток (рис. 1D). Для сравнения мы поместили Si-устройство в те же условия рентгеновского облучения, которые дают увеличение только на два порядка в J X (рис.1D, черный). Примечательно, что Pb3-устройства не имеют гистерезиса в темноте и при рентгеновском освещении (рис. S3). Устройство 2D RP также генерирует большое напряжение холостого хода ( В, OC ) ~ 650 мВ под воздействием рентгеновских лучей, в то время как для кремниевого диода оно составляло всего ~ 250 мВ. И высокий V OC , и большой J X , возникающие при коротком замыкании, приписываются высокой плотности носителей заряда, генерируемых в 2D RP, аккредитованных с высоким поперечным сечением поглощения и низкой безызлучательной рекомбинацией в кристаллической тонкой оболочке. фильм.
Для количественной оценки предела обнаружения детектора мы дополнительно извлекли плотность заряда из Дж X при нулевом смещении с различными потоками рентгеновских фотонов для 2D RP и кремниевого устройства, и они показаны на рис. 1E. Предел обнаруживаемой плотности фотонов для устройства 2D RP составляет около 5 × 10 8 Ct s −1 см −2 . По сравнению с эталонным устройством из Si (3 × 10 9 Ct s −1 см −2 ), это значение ниже из-за низкого темнового тока для первого.Далее мы рассчитываем энергию ионизации ( Вт, ) для 2D-материала RP, чтобы проверить результаты на основе следующего соотношения W = φ × E × ηQ / q, где φ — поток фотонов (Ct s −1 см −2 ) , E — энергия рентгеновского фотона (эВ), η — эффективность поглощения материала, Q — полная извлеченная плотность заряда (Кл · см −2 с −1 ), а q относится к элементарной зарядке. Подгоняя рис. 1E линейно, мы получили расчетное значение для W , равное 4.46 эВ (подробные расчеты см. В разделе «Материалы и методы»). Некоторые материалы следуют правилу Клейна ( 18 ), которое дает оценку взаимосвязи между энергией ионизации и шириной запрещенной зоны материала следующим образом: W ± = 2,8 * E g + E фонон , где E g — ширина запрещенной зоны (1,8 эВ для Pb3), а E фонон — член энергии фонона (приблизительно 0,5 эВ).По правилу Клейна значение W ± для Pb3 составляет 5,54 эВ. Наше измеренное значение (4,46 эВ) находится в том же диапазоне, что и теоретически предсказанное значение.
Важным показателем качества детектора является чувствительность (C Gy воздух −1 см −3 ), которую можно извлечь из наклона линейной области на графике зависимости плотности заряда от дозы на рис. .1F и умноженное на толщину активного слоя. Сначала мы преобразуем поток фотонов в дозу облучения для воздуха (Гр воздух ), вычислив заряд, ионизованный в воздухе с 10.Энергия рентгеновского излучения 91 кэВ (см. Материалы и методы). Затем рентгеновский сигнал, за вычетом темнового сигнала от детектора ( C, на — C на ), наносится на график на фиг. 1F как функция падающих доз рентгеновских лучей. Мы наблюдаем, что устройство 2D RP имеет сравнимый уровень сигнал / шум при высокой дозировке рентгеновского излучения с Si-диодом, тогда как он показывает гораздо более низкий предел обнаружения с различимым отношением сигнал / шум 10 −8 зарядов. плотность (C · см −2 с −1 ) при низких дозах воздействия до 10 −5 Гр воздух с −1 .Путем умножения наклона и толщины активного слоя чувствительность устройства 2D RP оценивается в 0,276 C Гр воздух -1 см -3 . Значение чувствительности для диода Si p-i-n в нашем измерении сопоставимо с характеристиками типичного кремниевого диода, как подробно описано в Примечании S3, которое подтверждает наши измеренные значения здесь. Значение чувствительности для устройства 2D RP значительно выше, чем другие заявленные значения чувствительности для перовскитных тонкопленочных рентгеновских детекторов (см. Таблицу S1, в которой представлено подробное сравнение с детекторами, опубликованными в литературе) ( 19 — 24 ).Также обратите внимание, что тонкопленочные детекторы предлагают лучшие характеристики, чем детекторы на массивных кристаллах, работающие в режиме низкой энергии рентгеновских лучей ( 24 ), что, таким образом, мотивирует разработку тонкопленочных детекторов для этих приложений. Изученное здесь устройство 2D RP, демонстрирующее высокую чувствительность при нулевом смещении, также называется первичным детектирующим током и, таким образом, может рассматриваться как детектор с автономным питанием.
Чтобы понять такие превосходные характеристики детектора, мы исследуем зависящие от мощности и поля характеристики J-V для устройства 2D RP более подробно на рис.2 (А и В). Кривые J-V при различных потоках рентгеновских фотонов показаны на рис. 2А. Как и ожидалось, сигналы устройства Pb3 систематически уменьшаются с уменьшением потока фотонов. При сильном рентгеновском облучении наклон J-V сглаживается в режиме умеренного прямого и обратного смещения (см. Рис. S5 для производных наклонов J-V ), что указывает на независимый от поля сбор заряда ( 17 ). Далее мы построим график зависимости J X от потока рентгеновских фотонов в различных электрических полях на рис.2Б. Зависимость от потока рентгеновских фотонов J X оказывается почти одинаковой, когда детектор работает при разных приложенных напряжениях (рис. 2B). Оба наблюдения предполагают почти идеальную эффективность сбора заряда под воздействием рентгеновских лучей. Из-за большой плотности носителей, генерируемых сильным поглощением рентгеновского излучения в Pb3, большое встроенное поле формируется за счет квазиуровня Ферми между контактами p и n , что облегчает последующий сбор заряда.Таким образом, это является преднамеренным преимуществом конструкции перехода тонких пленок p, — i — n , в которой заряды собираются внутренним электрическим полем без необходимости использования внешних полей. Независимый от поля сбор заряда сохраняется при различных рентгеновских облучениях (рис. 2B), что приводит к наблюдению почти идентичных кривых потока J X –x-лучей в различных полях. Результаты означают, что тонкопленочный детектор Pb3 остается эффективным при воздействии малых доз.Чтобы подтвердить нашу гипотезу, мы используем измерение емкости-напряжения ( C-V ) для исследования истощенного перехода для рентгеновских устройств с тонкой пленкой 2D RP (470 нм). На рисунке 2C показано нормализованное значение C (емкость по значению C 0 при смещении 0) в сравнении с кривой смещения постоянного тока, измеренной при частоте переменного тока 100 кГц. На графике мы наблюдаем сплющенный наклон в диапазоне от -1 до +0,9 В, что указывает на незначительное изменение емкости при внешнем смещении постоянного тока в этом диапазоне. Это классический признак формирования полностью обедненного перехода без вклада объемного заряда в собственном перовскитном слое ( 25 ).При прямом смещении значение емкости увеличивается после того, как смещение превышает напряжение плоской полосы. Это происходит из-за рекомбинации заряда в переходе за счет инжекции постоянного тока.
Рис. 2 Характеристики устройства.( A ) Зависимые от мощности характеристики J-V для отклика тонкопленочного рентгеновского детектора 2D RP с Pb3 в качестве поглощающего слоя (толщина 470 нм) при различных потоках фотонов. ( B ) Прямой ток при различных обратных смещениях как функция потока фотонов в единицах счета в секунду (Ct s -1 ) для устройства 2D RP.( C ) Кривая емкости-напряжения для тонкопленочного устройства 2D RP (470 нм). Емкость нормирована на ее емкость при смещении 0. Напряжение холостого хода ( В, OC ) как функция нормированного потока рентгеновского пучка в логарифмической шкале для различных значений энергии ( D ) 10,91 кэВ и ( E ) 8,05 кэВ для 2D RP (470 нм) и кремниевые эталонные устройства. ( F ) Спектры фотоэмиссии тонкопленочного устройства Pb3, возбуждаемого жестким рентгеновским излучением (красный), по сравнению со спектрами фотолюминесценции тонкой пленки Pb3 (зеленый) и монокристалла Pb3 (синий), возбужденного лазером ( 405 нм).а.е., условные единицы.
Тот факт, что наш детектор вырабатывает высокое напряжение холостого хода ( В OC = 650 мВ) из-за генерации высокой плотности несущих, наводит на мысль об использовании генерируемого напряжения в качестве альтернативного параметра обнаружения. Чтобы оценить осуществимость, мы построим график значений V, OC для 2D-детекторов RP и Si в зависимости от потока рентгеновских фотонов при двух различных энергиях (рис. 2, D и E). Диапазон потока рентгеновских фотонов оценивается по сигналу выходного тока от калибровочного кремниевого диода, экспонируемого под этими двумя источниками рентгеновских фотонов.На обоих графиках обнаружено, что V OC масштабируется линейно с потоком фотонов в логарифмической шкале. Генерация напряжения холостого хода в фотоэлектрическом устройстве ( 26 ) была приписана квази-фермиевому расщеплению, определяемому балансом между генерируемыми носителями и рекомбинацией, и было обнаружено, что это значение линейно способствует потоку фотонов в логарифмической шкале. . Его можно описать эффективной шириной запрещенной зоны ( E eff ) и рекомбинацией заряда ( n ) и является функцией температуры ( T ) ( 27 ) VOC = kBTqln ((NA + ∆n) ∆ nni2), где k B T / q — тепловое напряжение, N A — концентрация легирования, Δ n — концентрация избыточных носителей заряда, а n i — собственная концентрация носителей.Во время работы фотоэлектрического устройства концентрация фотогенерируемых носителей пропорциональна мощности падающего света, и, таким образом, напряжение холостого хода пропорционально ln (мощности). Аналогичная тенденция наблюдалась на рис. 2 (D и E), где V OC линейно масштабируется с логарифмом падающего потока рентгеновских фотонов. Следовательно, напряжение холостого хода, генерируемое рентгеновскими лучами, также зависит от плотности заряда. Подгоняя логарифмическую кривую на рис. 2D, полученный наклон равен 0.046, что соответствует 2 k B T / q при комнатной температуре; здесь k B — постоянная Больцмана, T — температура, а q — элементарный заряд. Это наблюдение аналогично нашему предыдущему исследованию ( 17 ) в том, что при более низкой мощности света график 2D перовскита V OC в зависимости от мощности логарифма дает наклон линейной аппроксимации 2 k B T / q при комнатной температуре.Такое соотношение соответствует нашим наблюдениям в детекторах рентгеновского излучения, предполагая, что физическое происхождение генерируемого рентгеновскими лучами V OC также определяется плотностью заряда.
Рис. 3 Временные характеристики и стабильность устройств.( A ) Переходная характеристика фототока устройства с различным приложенным сопротивлением. ( B ) Фотопроводимость тонкопленочного устройства с временным разрешением при возбуждении импульсным лазером (375 нм). ( C ) Время спада сигнала устройства, извлеченное из (B) при различных смещениях.( D ) Испытание стабильности тонкопленочного детектора, работающего при непрерывном воздействии жесткого рентгеновского излучения (10,91 кэВ) в условиях короткого замыкания.
Далее мы измерили спектры рентгеновской люминесценции тонкой пленки Pb3 (рис. 2F, красный цвет), зондируя сигнал видимого излучения тонкой пленки Pb3 при возбуждении рентгеновскими лучами. Это измерение выявляет путь рекомбинации ионизированных зарядов (излучательная рекомбинация), что помогает глубже понять механизм работы детектора.Спектры собственного излучения монокристалла Pb3 и тонких пленок по фотолюминесценции (ФЛ) сравниваются на одном графике. Интересно отметить, что тонкая пленка Pb3 демонстрирует широкий спектр при возбуждении рентгеновскими лучами, охватывающий энергии от 2 до 1,66 эВ. Обратите внимание, что тонкая пленка остается стабильной после того, как это измерение проверяется кристаллической структурой с картой GIWAXS (рис. S6), которая исключает эффект деградации. Из литературы известно, что тонкая пленка 2D RP имеет две особенности излучения ФЛ как в высокоэнергетических (пики при 2 эВ), так и в низкоэнергетических состояниях (пики при 1.7 эВ). Высокоэнергетическая особенность наблюдается в монокристалле (объемные состояния), тогда как низкоэнергетическое эмиссионное состояние преобладает в тонкой пленке, а последнее способствует диссоциации носителей и предотвращает рекомбинацию зарядов ( 28 ). При сравнении спектров рентгеновской люминесценции тонкой пленки Pb3 с ФЛ пленки (зеленый) и монокристаллических чешуек (синий), излучение возникает в результате рекомбинации ионизированного заряда как из низкоэнергетических, так и из высокоэнергетических состояний. Этого не наблюдалось в спектрах ФЛ при возбуждении низкоэнергетическими лазерами.Таким образом, мы пришли к выводу, что, когда высокоэнергетическое рентгеновское излучение возбуждает материал, заряды сходят лавино и ионизируются с гораздо более высокой энергией (высокая плотность горячих носителей) и переносятся как через высокоэнергетические, так и низкоэнергетические состояния для непосредственного сбора что дает электрический сигнал. Это характерно для детектора, работающего в видимом свете, где невозможно избежать потери горячих носителей. Таким образом, такой процесс обеспечивает высокий уровень индуцированного рентгеновскими лучами электрического сигнала и генерацию высокого напряжения В OC без тепловых потерь за счет процесса охлаждения горячего носителя в устройстве Pb3, что демонстрирует выдающиеся характеристики при обнаружении рентгеновских лучей. в отличие от режима обнаружения в видимом свете (рис.S7 — S9).
Подводя итог, можно сказать, что линейная зависимость, наблюдаемая на рис. 2 (D и E), позволяет предположить, что V OC является многообещающим механизмом обнаружения, который может продвинуть значительно упрощенную конструкцию внешней схемы для измерения сигналов. Примечательно, что наше устройство 2D RP показывает различимые V OC при разных энергиях рентгеновского излучения, что, таким образом, может быть чувствительным параметром для различения энергии через разное количество ионизированных носителей в полупроводнике ( 29 , 30 ) .
Одно из ожиданий от твердотельных детекторов рентгеновского излучения — их быстрое время отклика на рентгеновское облучение. Однако заявленный современный детектор рентгеновского излучения на основе перовскитных материалов имеет время отклика в режиме от секунды до миллисекунды из-за наличия эффекта гистерезиса ( 19 — 24 ). В устройстве 2D RP тонкопленочная конструкция с большим встроенным полем должна способствовать быстрому извлечению генерируемых рентгеновским излучением носителей, представляя еще одно преимущество такой конструкции устройства.Поэтому мы использовали видимый свет в качестве источника возбуждения для проверки временной характеристики детектора с различными нагрузочными резисторами (рис. 3A). Время нарастания и спада находится в диапазоне от 1 до 10 мкс и уменьшается по мере увеличения нагрузочного резистора. Это указывает на то, что временной отклик детекторов ограничен постоянной времени цепи и что реальный отклик от материала намного быстрее. Поэтому мы дополнительно исследовали фототок с временным разрешением при быстром лазерном возбуждении, и амплитуда фототока оставалась сопоставимой с плотностью тока, индуцированного рентгеновскими лучами (0.1 мА · см −2 ). Время нарастания устройства при использовании импульсного лазера составляет <500 нс, а время спада находится в диапазоне от 20 до 60 мкс (рис. 3, B и C), а приложенное внешнее смещение ускоряет отклик детектора, как и ожидалось. Это намного быстрее, чем описанный в литературе детектор, использующий объемную пленку или кристалл в качестве поглотителя, и его можно отнести к конструкции перехода p, — i — n . Это также связано со значительным уменьшением дефектов в высококристаллической тонкой пленке перовскита 2D RP, которая подавляет гистерезис тока, вызванный миграцией ионов (рис.S3).
Основная характеристика фототока нашего тонкопленочного детектора позволяет устройству эффективно работать без смещения. Хорошо известно, что перовскиты нестабильны при высоком напряжении. Однако в большом объеме детектора большого объема требуется работа под высоким напряжением, что резко сокращает срок службы устройства. В нашем случае производительность тонкопленочного устройства стабилизируется на 30 циклов сканирования напряжения и рентгеновских снимков (рис. 3D). Мы сканировали темновую и рентгеновскую вольт-амперные характеристики 30 раз с каждой темнотой и временем экспозиции 300 с (рис.S6A в SI для кривых J — V ). Темновой ток остается неизменным после 30 сканирований, что позволяет предположить, что переход остается устойчивым после циклического изменения напряжения. Устройство сначала показало увеличение фототока в рентгеновских лучах, в то время как темновой ток остался неизменным. Мы также исследовали кристаллическую структуру тонкой пленки с помощью GIWAXS до и после испытаний на стабильность. Кроме того, шаблоны GIWAXS остаются идентичными (рис. S6, B и C), что говорит о том, что тонкая пленка стабильна как под смещением, так и под воздействием рентгеновских лучей.
Таким образом, мы демонстрируем, что высококачественная многослойная тонкая пленка перовскита является многообещающим кандидатом на роль детектора излучения. Тонкопленочная конструкция устройства позволяет использовать низкий темновой ток для обеспечения высокой чувствительности с улучшенным пределом обнаружения. Устройство работает с низким внешним смещением, что обеспечивает стабильные характеристики обнаружения, что может быть полезно для обнаружения низкоэнергетических рентгеновских лучей и ионов в космической науке. Наконец, мы замечаем, что для обнаружения рентгеновских лучей более высоких энергий необходим более толстый слой.Мы попытались изготовить пленку толщиной 8 мкм; толстая пленка сохраняет кристалличность (см. фиг. S10 и S11), а другие протоколы нанесения покрытия позволяют изготавливать более толстые двумерные перовскитные пленки высокого качества, что делает их полезными для приложений обнаружения высокоэнергетических рентгеновских лучей ( 31 ).
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Материалы и инструменты
Оксид свинца (PbO), гидрохлорид метиламина (MACl), иодоводородная кислота (HI, 57 мас.% В H 2 O), гипофосфорная кислота (H 3 PO 2 , 50% в H 2 O), бутиламин (BA, 99%), C 60 -фуллерен, PTAA и N , N -диметилформамид (ДМФ, безводный) были приобретены у Sigma-Aldrich. и использовали без дополнительной очистки.Для сбора данных использовался Tektronix Keithley 2400 SMU. Кремниевый эталонный прибор (фотодиод FDS 1010 Si) был приобретен у Thorlabs.
Подготовка материала 2D RP
Сырые 2D слоистые перовскитные материалы были получены путем объединения PbO, MACl и BA в соответствующих соотношениях в смеси растворителей HI / H 3 PO 2 , как описано в предыдущих отчетах ( 32 — 34 ). Материалы были охарактеризованы с помощью дифракции рентгеновских лучей на чистоту и желаемое значение n .
Изготовление детектора
Готовилирастворов Pb3 с молярными концентрациями 2, 1, 0,5 и 0,25 М катионов Pb 2+ в безводном ДМФА. Очки ITO очищали с использованием ультразвуковой ванны в мыльной воде; постепенно промывать дистиллированной водой, ацетоном и изопропиловым спиртом; и, наконец, обработали кислородной плазмой в течение 5 минут, а затем перенесли в перчаточный бокс, заполненный аргоном ( 35 , 36 ). Затем слой PTAA наносили центрифугированием на предварительно очищенные подложки из ITO при 2000 об / мин в течение 45 с в качестве слоя, переносящего дырки.Растворы 2D-перовскита получали растворением монокристалла 2D-перовскита в безводном ДМФА. За изготовлением тонкой пленки последовал процесс горячего литья ( 13 — 16 , 36 , 37 ). Слой C 60 и Au-электрод (0,04 см 2 ) были нанесены с использованием термического испарителя.
Расчет линейного коэффициента поглощения рентгеновского излучения
Коэффициент поглощения μ соединения представляет собой сумму массовых долей всех элементов в соединении μ = ∑ifiμi = ∑iNiAiμi∑iNiAi, где i обозначает элементы соединения, f i — массовая доля элемента i , μ i — коэффициент поглощения элемента i , N i — количество атомов элемента i в соединении , а A i — атомный вес элемента i .
Для MAPbI 3 (CH 3 NH 3 PbI 3 ) его эмпирическая формула может быть выражена как CNH 6 PbI 3 . Тогда коэффициент поглощения μ будет равен μMAPbI3 = (ACμC + ANμN + 6AHμH + APbμPb + 3AIμI) (AC + AN + 6AH + APb + 3AI)
Коэффициенты поглощения для устройств 2D RP определяются таким же образом. Μ (BA ) 2 (MA) 1Pb2I7 = (9ACμC + 2ANμN + 30AHμH + 2APbμPb + 7AIμI) (9AC + 2AN + 30AH + 2APb + 7AI) μ (BA) 2 (MA) 2Pb3I10 = (10ACμC + 3ANμN + 36AHμH + 3APbμN + 36AHμH (10AC + 3AN + 36AH + 3APb + 10AI) μ (BA) 2 (MA) 1Pb2I7 = (11ACμC + 4ANμN + 42AHμH + 4APbμPb + 13AIμI) (11AC + 4AN + 42AH + 4APb + 13AI)
Блок абсорбции Коэффициент μ равен 2 см / г.Иногда проще использовать линейный коэффициент поглощения μ l , который имеет единицу измерения 1 / см (рис. 1B). μ l = μ * ρ, где ρ — плотность материала. Массовая плотность материалов (ρ), используемых на рис. 1B, составляет 2,329 г / см 3 (кремний), 4,130 г / см 3 (MAPbI 3 ) ( 38 ), 3,159 г / см 3 (BA 2 MAPb 2 I 7 ), 3,392 г / см 3 (BA 2 MA 2 Pb 3 I 10 ) и 3.543 г / см 3 (BA 2 MA 3 Pb 4 I 13 ) ( 33 ) соответственно.
Детекторная измерительная установка
Синхротронное рентгеновское излучение имеет моно энергию 10,91 кэВ с потоком фотонов 4,6 × 10 10 Ct s −1 . Различные падающие потоки фотонов регулируются путем изменения ряда алюминиевых фольг различной толщины, что позволяет ослабить желаемый поток луча во время измерений. Проекция балки 20 мм на 0.2 мм с углом падения 0,15 °. Часть экспериментов была проведена на рентгеновском дифрактометре Bruker D8 Advanced с энергией рентгеновского излучения 8,05 кэВ с углом 2θ = 45 °.
Расчет энергии ионизации
Энергия ионизации (W ±) = полная поглощенная энергия общее количество созданных пар e-h
Здесь у нас есть общее количество созданных пар eh (уравнение 1) и общая поглощенная энергия (уравнение 2) ( 39 ) Общее количество созданных пар e-h = Qq (1) Общая поглощенная энергия = плотность фотонов × энергия фотонов × квантовая эффективность устройства (2) где квантовая эффективность устройства η = 1 — exp (- μ d ), линейный коэффициент затухания для использованная энергия фотонов (μ) = 473 см -1 , а толщина устройства ( d ) = 500 нм.Таким образом, разделив уравнение. 1 из уравнения. 2, мы получаем W ± = плотность фотонов × энергия фотона × извлеченный заряд квантовой эффективности устройства q = 1 наклон × энергия фотона × квантовая эффективность устройства × q = 4,46 эВ, где наклон получен из линейной аппроксимации на рис. 1E (см. Также рис. S4 для линейная аппроксимация), энергия фотона составляет 10910 эВ, а извлеченный заряд составляет 2,73 × 10 −8 Кл см −2 с −1 .
Расчет дозы рентгеновского излучения
Определение характеристик устройств на основе синхротрона проводилось на канале 8-ID-E усовершенствованного источника фотонов, Аргоннская национальная лаборатория ( 40 ).Beamline 8-ID-E — это вводное устройство, основанное на двух модулях APS-ондулятора A, работающих в тандеме в качестве источника, который используется совместно с каналом 8-ID-I. Кристалл монохроматора Si (111) с однократным отскоком перехватывает половину пучка и направляет компонент с энергией фотона E = 10,91 кэВ в прибор GIWAXS. Образцы были исследованы в вакуумной среде образца (3 × 10 -3 торр) для GIWAXS, который соединен с каналом пучка с помощью гибких вакуумных сильфонов, поэтому между рентгеновскими лучами и образцом нет окон, за исключением сильно отполированного Ве окно, отделяющее вакуум в канале пучка от вакуума на монохроматоре и выше по потоку.Два набора разрезов в вакууме (JJ X-ray A / S) определяли размер луча как 200 мкм на 20 мкм ( H на V ), с третьим набором разрезов в вакууме в качестве защитных прорезей. . Серия алюминиевых фольг различной толщины, установленных в двух наборах блоков фильтров с пневматическим управлением, расположенных между первым и вторым набором щелей, позволила нам ослабить луч по желанию во время измерений. Мы измерили поток рентгеновского излучения без ослабления в позиции между вторым и третьим набором щелей с калиброванным диодом p — i — n , который должен быть (4.61 ± 0,05) × 10 10 ф / с при токе накопительного кольца, работающем при 101,8 мА, в режиме пополнения. Этот диод p, — i — n был убран во время измерения образца. Во время измерений пучок рентгеновских лучей падал на образец при скользящем падении с углом падения α i = 0,15 °, в результате чего след рентгеновского излучения на образце составлял 200 мкм на 8 мм. Таким образом, плотность потока энергии луча была уменьшена с максимальной (1,15 ± 0,01) × 10 13 до (3.02 ± 0,03) × 10 10 ф / мм 2 . Испытанные диодные устройства p, — i — n на основе перовскита были изготовлены с размерами 2 мм на 2 мм для захвата всего падающего рентгеновского луча. Протестированные для сравнения коммерческие диоды p, — и — n имели размеры 100 мм на 2 мм. Образцы тестировали в вакууме при температуре 25 ° C, поддерживаемой столиком Linkam HFSX350-GI с охлаждением жидким азотом.
Расчет дозировки моноэнергетических (10.91 кэВ) источника рентгеновского излучения рассчитывается по формуле ΦΧ = 5,43 × 105 (μ [E] / ρ) enE photonsmm2mR, где Φ — флюенс фотонов (фотоны / мм 2 ), а 𝑋 — экспозиция (мР), где 1 mR = 8.9 × 10 −6 Гр воздух . Значение Φ / X можно получить на основании ранее проведенных работ ( 21 , 41 ). Здесь мы строим график Φ / X для энергии от 1 до 30 кэВ (рис. S12) и аппроксимируем кривую степенным законом f (x) = 1704,67 + 69,618X2.2025
Следовательно, Φ / X для 10 .Можно получить 91 кэВ и значение 15148,73 фотонов / мм 2 / мRΦ.
С другой стороны, принимая W воздух = 33,8 эВ, общее воздействие можно рассчитать как: X = общий ионизированный заряд общая масса = поток фотонов × энергия W общая масса
Предполагая, что площадь составляет 1 см 2 , а массовый коэффициент ослабления для воздуха (рентгеновское излучение 10 кэВ) оценивается в 4,72 см 2 / г, длина остановки рентгеновского излучения составляет около 1000 см. Полная экспозиция на площади 1 см 2 составляет X = 3.01 × 1012 × 10
,8 × 1,6 × 10−1 см × 1,2754 кг / м3 = 0,136 Кл / кгС учетом 1 R = 2,58 × 10 −4 Кл / кг и 1 R = 0,00877 Гр воздух , полное облучение над воздухом при максимальном потоке фотонов, используемом здесь, составляет 4,419 Гр воздух с −1 .
Расчет чувствительности
Из расчета дозы рентгеновского излучения мы рассчитали дозировку (Гр воздух с −1 ) для нашего устройства при различных потоках фотонов, а также преобразовали плотность тока устройства (А · см −2 ) в плотность заряда (Кл · см −2 с −1 ).Таким образом, чувствительность для нашего прибора составляет 0,276 C Гр воздух −1 см −3 .
Благодарности: Мы благодарим Макса Ваймана и Кевина Петерсона за помощь в интеграции Keithley 2400 SMU и этапа Linkam с элементами управления APS Beamline 8-ID-E. Финансирование: Работа в Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL) была поддержана программой LDRD (20180026DR) (H.T., F.L., S.S., K.F., S.T., D.T.V. и W.N.). H.T. благодарит за финансовую поддержку LANL J.Стипендия Р. Оппенгеймера (JRO) (201PRD1). Эта работа была частично выполнена в Центре интегрированных нанотехнологий, учреждении научного пользователя, находящемся в ведении Управления науки Министерства энергетики США (DOE). В этом исследовании использовались ресурсы Advanced Photon Source, исследовательского центра Министерства энергетики США, находящегося в ведении Управления науки Министерства энергетики Аргоннской национальной лаборатории в соответствии с контрактом No. DE-AC02-06Ch21357. Вклад авторов: W.N. и H.T. задумал идею, спланировал эксперименты и написал рукопись.H.T. синтезировал материал и изготовил устройство. H.T. и W.N. охарактеризовали устройство вместе с J.S. и Б.С. F.L. и К.Ф. депонировал контактные материалы для устройства. С.С. выполнил спектроскопические характеристики материалов и проанализировал данные под руководством W.N. D.T.V. способствовал расчету сечения поглощения рентгеновского излучения. S.T. предоставил представление о написании рукописи. Все авторы внесли свой вклад в составление рукописи. Конкурирующие интересы: Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов. Доступность данных и материалов: Все данные, необходимые для оценки выводов в статье, представлены в документе и / или дополнительных материалах. Дополнительные данные, относящиеся к этой статье, могут быть запрошены у авторов.
Как работают диодные лазеры?
На рынке представлены различные типы лазеров, но диодные (твердотельные) лазеры привлекают внимание из-за их плотности мощности, портативности и других факторов. В этой статье вы познакомитесь с некоторыми основами диодных лазеров, а также с их сравнением с СО2 и волоконными лазерами.
Основы работы с диодным лазером
Основа твердотельного диодного лазера — это, конечно же, диод. Лазерные диоды могут иметь разную длину волны излучения — большинство из них имеет длину от 405 нм до 808 нм. Диоды обычно имеют корпуса ТО3, ТО5, ТО9 или ТО18 (рис. 1) .
1. Это типовые корпуса для диодов.
Далее идет водитель. Хороший лазерный драйвер — ключ к долгому сроку службы лазера, во многом потому, что диоды очень чувствительны к начальному напряжению и току.Разным диодам нужны разные драйверы для уменьшения напряжения и тока. Например, драйвер от лазера Na UBM44 или NUBM47 не подойдет для диодного лазера M140. Высококачественный драйвер лазера должен быть в состоянии стабилизировать ток и задавать ток и напряжение для конкретного лазера для правильной работы.
Охлаждение лазерного диода очень важно. Хотя этот лазерный медный модуль обычно устанавливается в медных модулях (Рис. 2) , он не сможет распределять все тепло, выделяемое диодом, если мощность диода больше 0.5 Вт (500 мВт). Требуется дополнительный радиатор.
2. Тепловые свойства меди делают ее идеальной для охлаждения.
Медный лазерный модуль (рис. 3) можно вставить в радиатор. После установки медный лазерный модуль все еще может выделять слишком много тепла. В таком случае потребуется вентилятор. Охладить радиатор поможет дополнительный обдув воздуха, скажем, штатным вентилятором размером 40 на 40 мм или 50 на 50 мм. Как отмечалось выше, охлаждение диодов очень важно.Модуль охлаждения продлит срок службы лазера. Кроме того, лазер сможет выдавать больше мощности.
3. Медный радиатор устанавливается на лазер с охлаждающими вентиляторами.
Когда основные компоненты собраны вместе:
- Лазерный диод
- Лазерный драйвер
- Лазерный медный корпус
- Дополнительный радиатор
Необходимо сделать механизм фокусировки для лазера.Большинство лазеров могут работать с двумя типами линз: либо трехэлементной длиннофокусной линзой, либо высококачественной короткофокусной линзой G2. Трехэлементный объектив может иметь диапазон фокусировки 2-10 см, а объектив G2 — диапазон фокусировки 2-10 мм.
4. Расстояние будет играть роль в применении лазера. Например, линза G2 более эффективна и в основном используется для лазерной резки.
Когда фокусировка лазера завершена, последняя задача — выбрать корпус для всего лазерного модуля.Корпус лазера будет зависеть от области применения. Однако одним из преимуществ использования лазерного диода является его размер. Это означает, что они могут быть установлены на портальных системах, таких как те, что используются на 3D-принтерах небольших станков с ЧПУ. Если это конечная цель, вы должны убедиться, что корпус совместим с рассматриваемыми принтерами и машинами. В противном случае вы не сможете настроить лазер. Многие лазерные модули требуют дополнительных монтажных и крепежных инструментов.
Сравнение диодных лазеров с волоконными лазерами и лазерами на CO2
Ключевым преимуществом диодного (твердотельного) лазера является возможность изготавливать небольшой блок, вес которого не превышает 200 граммов.Небольшой вес и размер диода позволяют устанавливать его практически на любой 3D-принтер или станок с ЧПУ.
Еще одним большим преимуществом модуля диодного лазера является то, что он не требует дополнительного сложного источника питания. Лазерный диод может работать от блока питания 12 В, 7-8 А. Это обеспечивает портативность и простоту установки на существующий 3D-принтер или XY-плоттер, что делает диодный лазер отличным инструментом для энтузиастов лазера, любителей и производителей.
5.Множество приятных вещей, таких как фотогравировка и гравировка на металле, можно сделать с помощью лазеров мощностью 8 Вт, 10 Вт с длиной волны 445 нм.
Скептики могут сказать, что лазерная трубка на CO2 40 Вт может иметь ту же цену, что и диодный лазер на 8 или 10 Вт. Дело в том, что высококачественная CO2-трубка мощностью от 40 до 60 Вт будет дороже, чем думают люди, рассматривая возможность покупки на Aliexpress или Ebay.
Другой недостаток заключается в том, что трубки, используемые в CO2-лазере, хрупкие и большие, что затрудняет или делает невозможным установку на небольшой портал 3D-принтера или небольшой станок с ЧПУ.Трубки CO2 можно устанавливать только на специальные плоттеры, для которых также требуются специальные драйверы питания. Также имейте в виду, что потребляемая мощность для лазерной установки CO2 будет намного больше, чем для установки с диодным лазером.
Волоконные лазеры
Аппарат для волоконного лазера мощностью от 10 до 20 Вт может стоить более 10-15 тысяч долларов. Очевидно, что это намного дороже, чем диодный лазер, который может стоить от 15 до 50 долларов. Конечно, машины с волоконным лазером имеют много преимуществ по сравнению с машинами с CO2 и диодными лазерами.Однако это более надежное профессиональное оборудование, которое не очень доступно для начинающих или опытных пользователей.
Диодные лазерыобладают большим потенциалом и являются идеальным решением для тех, кто хотел бы модернизировать и расширить возможности 3D-принтера или станка с ЧПУ.
Георгий Фомичев — генеральный директор и основатель Endurance. Найдите его в Facebook, Twitter и YouTube.
Границы | Мощный алгоритм оптимизации, основанный на биоэнергетике, основан на оценке параметров диодных моделей фотоэлементов
Введение
В последние несколько десятилетий чрезмерное использование природных ресурсов вызывает быстрое истощение ископаемых видов топлива (Sun et al., 2020) и серьезной деградации окружающей среды (Song et al., 2018), что неизбежно ускоряет экологическое разрушение и глобальный энергетический кризис (Yang et al., 2018b). Следовательно, энергетическая революция и трансформация стали необходимыми и необходимыми условиями для социально-экономического развития (Peng et al., 2020), что также соответствует глобальной стратегии устойчивого развития (Song et al., 2020). Очевидно, что разработка и использование новых энергетических ресурсов и возобновляемых источников энергии (Yang et al., 2018a), таких как солнечная энергия (Zhang et al., 2019) и ветер (Li et al., 2019) чрезвычайно важны, что вызвало широкое внимание во всем мире (Zhang et al., 2020). В частности, солнечная энергия считается одной из наиболее эффективных альтернатив (Yang et al., 2016; He et al., 2017).
Фотоэлектрическая (PV) система широко используется для солнечной энергетики, которая обладает элегантными достоинствами, например, неисчерпаемостью в поставках, широким распространением и отсутствием загрязнения окружающей среды. В частности, точное моделирование фотоэлектрических систем на основе данных измерения тока и напряжения ( I-V ) чрезвычайно важно для анализа динамического поведения фотоэлектрической системы.К настоящему времени были разработаны различные фотоэлектрические модели, среди которых наиболее широко применяются два типа моделей эквивалентных схем (Chin et al., 2015), то есть модель с одним диодом (SDM) (Humada et al., 2016) и с двумя диодами. модель (DDM) (Abbassi et al., 2018). Между тем, другие более сложные модели, например, модель с тремя диодами (TDM) (Khanna et al., 2015), почти не исследуются в недавно опубликованной литературе из-за их огромной вычислительной нагрузки, связанной с большим количеством неизвестных параметров. Однако более сложное физическое поведение фотоэлектрических систем, скорее всего, будет более эффективно изучено на основе этих моделей.Следовательно, в этом исследовании исследуются три типа моделей PV, то есть SDM, DDM и TDM, для всесторонней оценки идентификации параметров ячейки PV.
Обратите внимание, что надежное моделирование фотоэлементов в основном зависит от точной идентификации соответствующих электрических параметров модели. В целом, идентификация параметров фотоэлементов важна для анализа производительности, оптимального проектирования (Youssef et al., 2017), управления в реальном времени и отслеживания точки максимальной мощности (MPPT) фотоэлектрических систем (Chaibi et al., 2019; Ян и др., 2019b). Тем не менее, следующие два недостатка затрудняют идентификацию параметров для достижения стабильных и удовлетворительных результатов в практических приложениях: (i) параметры, предоставленные производителем, недоступны и проверяются только в стандартных условиях испытаний (STC), в то время как условия практической эксплуатации далеки от STC. которые могут изменить выходные характеристики фотоэлементов, и (ii) эти параметры меняются во времени из-за деградации и неисправностей фотоэлементов (Gomes et al., 2017).
До настоящего времени было разработано множество методов для решения таких высоконелинейных и многомодальных препятствий, которые подразделяются на три группы: аналитические методы (Chan and Phang, 1987; Saleem and Karmalkar, 2009), детерминированные методы и метаэвристические алгоритмы. В целом аналитические методы основаны на некоторых ключевых моментах на кривых IV , предоставленных производителем, и на серии математических уравнений, которые характеризуются простотой и быстротой вычислений, но относительно низкой точностью (Wolf and Benda, 2013; Batzelis and Papathanassiou, 2016 ).Между тем, детерминированные подходы и метаэвристические алгоритмы могут обрабатывать оценку параметров PV с некоторыми контрольными точками заданных кривых I-V . Однако детерминированные методы, такие как метод наименьших квадратов (метод на основе Ньютона) (Li et al., 2017) и итерационная подгонка кривой (Villalva et al., 2009), чрезвычайно строги в отношении характеристик модели. Более того, они очень чувствительны к начальным условиям эксплуатации, а присущая фотоэлектрическим системам высокая нелинейность и многомодальность всегда приводит к преждевременной конвергенции.Тем не менее, метаэвристические алгоритмы могут эффективно избежать недостатков двух вышеупомянутых методов, поскольку они обычно обладают преимуществами простой реализации (Zhang et al., 2021), высокой эффективности (Mahdavi et al., 2015), нечувствительности к начальному условию и градиенту. информация (Роева, Фиданова, 2018) и др. Следовательно, они считаются наиболее перспективными и эффективными инструментами для извлечения параметров фотоэлементов.
На сегодняшний день они широко используются для идентификации параметров фотоэлектрических клеток в последние годы (Yang et al., 2020). Например, генетический алгоритм (GA) (Jervase et al., 2001), дифференциальная эволюция (DE) (Ishaque and Salam, 2011), оптимизация роя частиц (PSO) (Ye et al., 2009), искусственная пчелиная семья (ABC ) (Oliva et al., 2014; Yang et al., 2019a), оптимизатор спаривания птиц (BMO) (Askarzadeh and Rezazadeh, 2013), алгоритм оптимизации китов (WOA) (Elazab et al., 2018; Dasu et al., 2019), алгоритм поиска с возвратом (BSA) (Yu et al., 2018), оптимизатор месяца пламени (MFO) (Allam et al., 2016), оптимизация серого волка (GWO) (Yang et al., 2017; Nayak et al., 2019), оптимизация на основе биогеографии (BBO) (Niu et al., 2014), алгоритм опыления цветов (FPA) (Alam et al., 2015; Shang et al., 2018), поиск гармонии (HS ) (Аскарзаде и Резазаде, 2012), алгоритм оптимизации роя спиральных лидерных частиц (MSLPSO) (Nunes et al., 2020), алгоритм слизистой плесени (SMA) (Mostafa et al., 2020) и т.д. , 2019), а также их многочисленные гибриды / варианты.
Интересно, что алгоритм поиска антенн жуков (BAS) — это недавно разработанный метаэвристический алгоритм, основанный на биологии (Jiang and Li, 2018), который в основном воспроизводит поисковый механизм длинорогих жуков.Кроме того, в принципах оптимизации BAS учитываются основной механизм функционирования усиков жука и его случайное блуждание. Обратите внимание, что такая стратегия обладает преимуществами простой структуры и легкости реализации, в то время как ее сходимость и предотвращение локального минимума были проверены с помощью двух типичных тестовых функций. Однако эффективность и точность оригинального алгоритма BAS все еще заслуживают дальнейшего улучшения.
Следовательно, мощный сгруппированный алгоритм BAS (GBAS) (Hao et al., 2020) используется в этой статье для идентификации параметров фотоэлементов, вклад / новшества которых можно резюмировать следующим образом:
• Алгоритм GBAS может повысить эффективность оптимизации с помощью кооперативной группы из нескольких жуков вместо одного жука, в то же время он может достичь оптимума высокого качества за счет динамического баланса между локальной эксплуатацией и глобальным исследованием;
• Практические характеристики GBAS всесторонне подтверждены SDM, DDM и TDM соответственно;
• Подробные тематические исследования подтверждают, что алгоритм GBAS превосходит другие метаэвристические алгоритмы как по точности оптимизации решения, так и по стабильности.
Остальная часть этого документа организована следующим образом: Формулировка проблемы моделей фотоэлектрических ячеек и прикладная целевая функция проиллюстрированы в разделе «Моделирование фотоэлектрических ячеек и формулировка проблемы». Основной принцип оптимизации предлагаемого алгоритма GBAS подробно изложен в разделе «Алгоритм поиска сгруппированных антенн жука (GBAS)». Результаты тематических исследований и подробный статистический анализ различных моделей фотоэлектрических ячеек показаны и проанализированы в разделе «Примеры». И, наконец, выводы приведены в разделе «Заключение.”
Моделирование фотоэлементов и постановка задач
Первым шагом для изучения характеристик фотоэлементов или разработки более точного прогноза и оптимизации работы фотоэлектрических систем является создание соответствующей модели фотоэлементов. Затем параметры фотоэлементов могут быть надежно извлечены для более точного отображения выходных характеристик I-V и мощности-напряжения ( P-V ) для лучшего анализа фотоэлементов. Наиболее широко применяемыми моделями эквивалентных схем являются SDM, DDM и TDM.
Математическое моделирование
В целом, основные эти структуры трех моделей весьма схожи, поэтому в Таблице 1 представлена полная сводка для более подробной демонстрации.
Таблица 1. Сводка по трем моделям фотоэлектрических элементов.
Как показано в таблице 1, I L и V L представляют выходной ток фотоэлемента и выходное напряжение соответственно; I sh означает ток шунтирующего резистора R sh ; а тепловое напряжение В T определяется как
VT = KTq (1)
, где T представляет температуру ячейки; К = 1.38 × 10 −23 Дж / К обозначает постоянную Больцмана; и q = 1,6 × 10 −19 C означает заряд электрона соответственно.
Другие переменные могут быть указаны в Номенклатуре.
Целевая функция
Основная цель идентификации параметров — найти группу подходящих параметров, которые могут эффективно минимизировать ошибки между экспериментальными и смоделированными данными, которые могут быть количественно оценены с помощью целевых функций. Здесь в качестве целевой функции выбрано RMSE:
СКО (x) = 1N∑k = 1N (f (VL, IL, x)) 2 (2)
, где x представляет вектор решения, который содержит параметры, которые необходимо идентифицировать, а N обозначает количество экспериментальных данных, соответственно.
Для более четкой и исчерпывающей иллюстрации функции ошибок f ( V L , I L , x ) для различных фотоэлектрических моделей сведены в таблицу 1.
На основании таблицы 2, для минимизации ошибки между экспериментальными данными и смоделированными данными, RMSE ( x ) необходимо минимизировать путем оптимизации вектора решения x . Обратите внимание, что значение целевой функции обратно пропорционально качеству решения.
Таблица 2. Функции ошибок трех разных моделей.
Алгоритм поиска сгруппированных антенн жуков (GBAS)
В этом разделе представлены основные идеи и принцип оптимизации предлагаемого алгоритма GBAS.
Механизм оптимизации
АлгоритмGBAS в основном основан на специальном и эффективном механизме поиска пищи длиннороговых жуков, который зависит от их антенн, чтобы уловить запах от источников пищи.По сравнению с алгоритмом BAS, основанным только на одном поисковом агенте, GBAS использует поисковую группу, состоящую из множества людей, для увеличения объема поиска и обеспечения возможности обнаружения большего количества потенциальных высококачественных решений. Весь поиск можно разделить на два этапа, то есть поиск и обнаружение, в то время как веса во время двух процессов адаптивно регулируются, чтобы избежать локальных оптимумов. Таким образом, может быть достигнут надлежащий компромисс между локальной эксплуатацией и глобальным исследованием, на котором могут быть в значительной степени достигнуты эффективность и точность оптимизации, в то время как более подробную информацию об этом алгоритме можно найти в литературе (Hao et al., 2020) для заинтересованных читателей.
Конструкция GBAS для определения параметров фотоэлементов
В этом разделе проиллюстрирована подробная оптимизационная структура алгоритма GBAS для идентификации параметров фотоэлектрической ячейки.
Переменные оптимизации
Как показано в Таблице 2, переменные оптимизации различаются в различных моделях эквивалентных схем для фотоэлементов. Чтобы добиться эффективной идентификации параметров фотоэлемента, переменные оптимизации ограничены нижними и верхними границами следующим образом:
xjmin≤xj≤xjmax, j = 1,2,…, J (3)
, где x j обозначает j -ю переменную оптимизации; xjmin и xjmax представляют нижнюю и верхнюю границы оптимизационной переменной j ; а J — количество переменных оптимизации соответственно.
Если жук нарушает ограничение (3), его положение будет сброшено случайным образом в пределах их нижней и верхней границ на
.xj = xjmin + r2 (xjmax-xjmin) (4)
, где r 2 означает случайное значение в диапазоне от 0 до 1.
Настройка параметров
Семь параметров алгоритма GBAS, включая C , ω max , ω min , d max , δ max , t max и n , должны быть тщательно установлены для определения параметров фотоэлемента.Обратите внимание, что максимальное количество итераций t max и размер популяции n являются двумя наиболее важными параметрами. Вообще говоря, большее значение t max или n увеличит вероятность получения оптимальных решений с более высоким качеством, но также приведет к увеличению времени вычислений. Чтобы гарантировать, что GBAS может найти оптимум высокого качества при высокой скорости сходимости, они определяются методом проб и ошибок, как указано в таблице 3.
Таблица 3. Параметры группового поиска антенн жуков (GBAS) для определения параметров фотоэлектрических (PV) элементов.
Процесс подачи заявки
Процесс применения алгоритма GBAS для идентификации параметров фотоэлемента показан на рисунке 1. Исторические данные выходного напряжения и тока, определенные от различных фотоэлементов, будут рассматриваться как входные данные GBAS, которые преобразуются в целевую функцию по формуле. (2). Затем, согласно конкретной модели эквивалентной схемы, GBAS может выполнить процедуру оптимизации, основанную на таблице 3.Наконец, GBAS выводит идентифицированные параметры фотоэлемента.
Рисунок 1. Процесс применения группового поиска антенн жуков (GBAS) для определения параметров фотоэлектрических (PV) элементов.
Примеры из практики
В этом разделе для идентификации параметров на основе алгоритма GBAS приняты три различных типа PV-моделей, т. Е. SDM, DDM и TDM. С этой целью в общей сложности 26 пар эталонных экспериментальных наборов данных I-V используются для корректного моделирования и сравнения (Kamali et al., 2016), извлеченные из R.T.C. диаметром 57 мм. Фотоэлемент во Франции при условиях G = 1000 Вт / м 2 и T = 33 ° C ( T = 33 ° C — температура элемента), как показано в таблице 4. Этот набор данных широко применяется для проверки алгоритмов идентификации параметров PV-клеток в предыдущих исследованиях (El-Naggar et al., 2012; Gong and Cai, 2013; Oliva et al., 2017; Yu et al., 2017; Chen et al., 2018). Из-за эталонного теста I-V набор данных , используемый для тематических исследований, определяется только при условиях G = 1000 Вт / м 2 и T = 33 ° C, поэтому существует только одна единственная подобранная кривая I-V .
Таблица 4. Контрольный экспериментальный набор данных I-V .
АлгоритмGBAS сравнивается с другими семью метаэвристическими алгоритмами, например, PSO (Oliva et al., 2014), ABC (Yang et al., 2019a), WOA (Elazab et al., 2018), BSA (Dasu et al., al., 2019), MFO (Yu et al., 2018), GWO (Yang et al., 2017) и алгоритм BAS. В частности, их максимальное количество итераций должно быть одинаковым, то есть 50 000, в то время как все подходы выполняются в 30 независимых прогонах для получения статистических результатов.Кроме того, размер популяции каждого алгоритма составляет 30, 50 и 70 для SDM, DDM и TDM соответственно. Обратите внимание, что границы параметров различных моделей фотоэлементов показаны в Таблице 5.
Таблица 5. Границы параметров различных моделей фотоэлементов.
В частности, жирным шрифтом выделены лучшие результаты моделирования восьми методов. Все тематические исследования проводятся MATLAB 2019a через персональный компьютер с процессором IntelR CoreTMi7 на 2.0 ГГц и 32 ГБ оперативной памяти.
Обсуждение результатов на SDM
Статистические результаты, полученные каждым алгоритмом для SDM, такие как минимальное, среднее, среднее, максимальное и стандартное отклонение (SD) RMSE, показаны в таблице 4. Обратите внимание, что RMSE может явно количественно оценить точность решения, в то время как SD RMSE указывает алгоритм надежность. Символы «+», «-» и «=» означают, что экспериментальная производительность алгоритма GBAS лучше, хуже или аналогична его конкурентам, соответственно.
Таблица 6 явно показывает, что результаты моделирования алгоритма GBAS превосходят другие алгоритмы с точки зрения минимума, медианы, среднего, максимального и стандартного отклонения RMSE, на котором алгоритм GBAS проверяется для достижения наивысшей точности оптимизации. В частности, медиана и SD значения RMSE, полученные с помощью алгоритма GBAS, на 97,00 и 99,42% ниже, чем у алгоритма BAS, который подтверждает, что кооперативная группа может поразительно улучшить эффективность поиска и стабильность сходимости алгоритма GBAS.Кроме того, правильный баланс между местной эксплуатацией и глобальной разведкой может избежать застоя низкокачественного оптимума.
Таблица 6. Статистические результаты среднеквадратичной ошибки (RMSE), полученные с помощью различных алгоритмов для модели с одним диодом (SDM).
Кроме того, в таблице 7 представлены результаты идентификации оптимальных параметров, полученные различными алгоритмами, вместе с их RMSE, среди которых алгоритм GBAS может получить минимальное RMSE, за которым следуют PSO, BSA, WOA, MFO, GWO, ABC и алгоритм BAS.
Таблица 7. Параметры модели , определенные различными алгоритмами для модели с одним диодом (SDM).
Результаты идентификации показаны на рисунке 2. Выходные кривые I-V и P-V , основанные на оптимальных параметрах, определенных алгоритмом GBAS, показаны на рисунках 2A, B. Очевидно, что модельные кривые, полученные с помощью алгоритма GBAS, хорошо согласуются с фактическими данными, что также показывает его превосходные характеристики для идентификации параметров фотоэлектрических элементов.
Рисунок 2. Результаты идентификации, полученные с помощью алгоритма поиска сгруппированных антенн жуков (GBAS) для SDM: (A) Кривая I-V ; (B) Кривая P-V ; (C) коробчатая диаграмма RMSE; (D) граф сходимости.
На рис. 2С представлена диаграмма различных алгоритмов для SDM, которая демонстрирует распределение результатов моделирования на основе различных алгоритмов за 30 прогонов. Легко заметить, что RMSE, полученная с помощью алгоритма GBAS, может распределяться в пределах наименьшего диапазона с минимальными нижними и верхними границами среди всех алгоритмов.Это подтверждает, что алгоритм GBAS может одновременно улучшить стабильность сходимости и расширить возможности поиска. Кроме того, на рисунке 2D представлены графики сходимости различных восьми алгоритмов, среди которых с помощью алгоритма BSA сложно получить высококачественное оптимальное решение, основанное на глобальном поиске на основе одного отдельного человека. Напротив, алгоритм GBAS может постепенно найти лучшее решение, поскольку он может правильно сбалансировать локальную эксплуатацию и глобальное исследование через кооперативную группу.
Обсуждение результатов на DDM
Статистические результаты каждого алгоритма для DDM сведены в таблицу 8, которая показывает, что алгоритм GBAS может получить оптимальную производительность по медиане, среднему, максимальному и стандартному отклонению RMSE.Хотя MFO может достичь минимального RMSE, минимальное значение RMSE, полученное MFO, всего на 0,15% ниже, чем у алгоритма GBAS. В частности, средние RMSE и SD, полученные с помощью алгоритма GBAS, на 44,13 и 84,51% ниже, чем полученные с помощью MFO, соответственно. Следовательно, алгоритм GBAS реализует наиболее желательную производительность, когда для DDM учитываются как точность, так и надежность.
Таблица 8. Статистические результаты среднеквадратичной ошибки (RMSE), полученные с помощью различных алгоритмов для модели двойного диода (DDM).
Таблица 9 иллюстрирует лучшие параметры модели и RMSE, полученные с помощью различных стратегий для DDM. Среди которых MFO получает лучший RMSE, за ним следуют алгоритмы BSA, GBAS, PSO, GWO, WOA, ABC и BAS.
Таблица 9. Параметры модели , идентифицируемые различными алгоритмами для модели с двумя диодами (DDM).
Результаты идентификации показаны на рисунке 3. На рисунках 3A, B показаны выходные кривые IV, и PV , полученные с помощью алгоритма GBAS, и фактические данные, из которых видно, что модельная кривая, полученная с помощью алгоритма GBAS, очень соответствует фактическим данным. .Коробчатая диаграмма различных алгоритмов изображена на рисунке 3C, на котором легко найти, что RMSE, полученная с помощью алгоритма GBAS, имеет наименьший диапазон распределения и верхнюю / нижнюю границы по сравнению с другими, что указывает на то, что алгоритм GBAS имеет точную возможность поиска при идентификации параметров PV и стабильная возможность глобального поиска.
Рисунок 3. Результаты идентификации, полученные с помощью алгоритма поиска сгруппированных антенн жуков (GBAS) для модели с двумя диодами (DDM): (A) Кривая I-V ; (B) Кривая P-V ; (C) коробчатая диаграмма RMSE; (D) граф сходимости.
В частности, на рис. 3D представлены графики сходимости всех алгоритмов. Результаты показывают, что PSO может быстро получить элегантное решение на начальном этапе, но легко добиться преждевременной сходимости и трудно найти глобальный оптимум. Напротив, алгоритм GBAS обладает высокой скоростью сходимости и может избежать локальной оптимальной стагнации.
Обсуждение результатов на TDM
Для TDM статистические результаты каждого алгоритма сведены в таблицу 10, по которой алгоритм GBAS по-прежнему работает вполне удовлетворительно, что позволяет получить наилучшие результаты по медиане, среднему, максимальному и стандартному отклонению RMSE.Хотя алгоритм BSA получает минимальное RMSE, он работает хуже, чем GBAS, по другим показателям производительности. Например, медиана RMSE и SD, полученные с помощью алгоритма GBAS, на 31,86 и 37,98% ниже, чем у ABC (второе место), соответственно. Кроме того, алгоритм GBAS также хорошо работает с точностью определения параметров фотоэлектрической ячейки. Минимальная RMSE, полученная алгоритмом GBAS, всего на 0,4% больше, чем у алгоритма BSA. Следовательно, алгоритм GBAS обладает наиболее удовлетворительной производительностью для TDM.
Таблица 10. Статистические результаты среднеквадратичной ошибки (RMSE), полученные с помощью различных алгоритмов для модели с тремя диодами (TDM).
Лучшие результаты идентификации параметров, основанные на различных алгоритмах для TDM, показаны в таблице 11. Очевидно, алгоритм BSA достигает наилучшего RMSE, за ним следуют PSO, алгоритм GBAS, MFO, GWO, ABC и BAS.
Таблица 11. Параметры модели, идентифицируемые различными алгоритмами для модели с тремя диодами (TDM).
Результаты идентификации показаны на Рисунке 4.На рисунках 4A, B показаны выходные кривые I-V и P-V , полученные с помощью алгоритма GBAS, и фактические данные, которые могут эффективно проверять точность идентифицированных параметров фотоэлементов. На рис. 4C показаны диаграммы различных алгоритмов while. Можно заметить, что алгоритм GBAS весьма конкурентоспособен по точности и стабильности решения по сравнению с другими.
Рисунок 4. Результаты идентификации, полученные с помощью алгоритма поиска сгруппированных антенн жуков (GBAS) для модели с тремя диодами (TDM): (A) Кривая I-V ; (B) Кривая P-V ; (C) коробчатая диаграмма RMSE; (D) граф сходимости.
Наконец, на рис. 4D представлены графики сходимости всех алгоритмов, которые показывают, что алгоритм GBAS может найти правильный компромисс между локальным использованием и глобальным исследованием, чтобы найти лучшее решение. Напротив, другие легко попадают в локальный оптимум.
Статистические результаты и анализ
Обратите внимание, что SD RMSE указывает надежность идентификации параметра, при которой алгоритм GBAS может достичь более желаемой производительности, чем другие конкуренты для SDM, DDM и TDM.Более того, SD RMSE, полученного с помощью алгоритма GBAS, намного меньше, чем у других для всех моделей, что может эффективно подтвердить выдающуюся надежность алгоритма GBAS. Например, стандартное отклонение RMSE, полученное с помощью алгоритма GBAS, на 64,34% меньше, чем лучшее значение, полученное другими алгоритмами в SDM, на 61,86% меньше, чем в DDM.
Кроме того, распределение результатов, полученных различными методами за 30 независимых прогонов для SDM, DDM и TDM, четко показано на рисунках 2–4, соответственно.В каждой модели RMSE, полученная с помощью алгоритма GBAS, имеет минимальные верхний и нижний пределы и наименьший диапазон. Более того, распределение решений также демонстрирует превосходную производительность алгоритма GBAS. Кроме того, на рисунке 5 представлены радиолокационные диаграммы различных алгоритмов, при этом лучшему ранжированию присваивается 8 баллов, а затем он уменьшается на 1 балл по очереди. Обратите внимание, что основа маркировки и ранжирования различных алгоритмов основана на всестороннем и общем сравнении их производительности при идентификации параметров PV-ячейки, т.е.е., точность оптимизации, эффективность оптимизации, стабильность сходимости и скорость сходимости. На основе радиолокационных графиков можно подробно и подробно проиллюстрировать, что алгоритм GBAS намного лучше других алгоритмов.
Рисунок 5. Диаграммы радара для различных алгоритмов: (A) модель с одним диодом (SDM), (B) модель с двумя диодами (DDM) и (C) модель с тремя диодами (TDM).
Заключение
В этой статье для точной и эффективной оценки параметров различных моделей диодных фотоэлементов используется мощный алгоритм GBAS, основанный на биологических источниках, который содержит следующие три дополнения / новинки:
• По сравнению с алгоритмом BAS, алгоритм GBAS может эффективно повысить глобальную оптимальную эффективность поиска за счет совместной группы из нескольких жуков вместо одного жука.Кроме того, он также может достичь оптимального качества благодаря динамическому и правильному балансу между местной эксплуатацией и глобальным исследованием;
• Алгоритм GBAS используется для идентификации параметров SDM, DDM и TDM, после чего была подтверждена его эффективность и осуществимость. Стандартное отклонение RMSE, полученное GBAS для SDM, на 52,00, 99,22, 99,44, 99,40, 85,20, 99,86 и 99,42% ниже, чем у ABC, BSA, GWO, MFO, PSO, WOA и BAS, соответственно. Кроме того, согласно DDM, SD RMSE GBAS составляет 61.На 87, 96,18, 99,10, 84,51, 87,85, 99,14 и 99,33% ниже, чем у ABC, BSA, GWO, MFO, PSO, WOA и BAS соответственно;
• Тематические исследования демонстрируют, что алгоритм GBAS может эффективно повысить точность и стабильность оптимизации по сравнению с другими метаэвристическими алгоритмами.
Дальнейшие исследования предложенного алгоритма могут быть в основном сосредоточены на повышении точности оптимизации и скорости сходимости благодаря этим двум показателям предлагаемого алгоритма GBAS, которые все еще могут быть улучшены.На основании этого GBAS может быть проверен для оценки параметров в режиме онлайн, чтобы подтвердить его практическую скорость отклика и возможности оптимизации, что весьма полезно и необходимо в практических инженерных приложениях.
Примечательно, что параметры фотоэлементов, предоставленные производителями или в ходе экспериментов, обычно проверяются в рамках STC, в то время как практические условия эксплуатации едва могут поддерживаться в STC. Следовательно, для проверки практических характеристик предлагаемой GBAS, эксперименты необходимо проводить в различных условиях эксплуатации.Кроме того, GBAS также можно комбинировать с соответствующими надежными стратегиями управления для достижения надежной диагностики неисправностей фотоэлементов, что может значительно повысить стабильность работы и надежность фотоэлектрических систем.
Заявление о доступности данныхИсходные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительные материалы, дальнейшие запросы можно направлять соответствующим авторам.
Авторские взносы
LS: концептуализация, написание — обзор, редактирование и проверка.JW: написание — оригинальный черновик, формальный анализ, курирование данных и визуализация. LT: методология, программное обеспечение и надзор. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.
Конфликт интересов
LS работал в компании Guangzhou Shuimuqinghua Technology Co., Ltd.
Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Список литературы
Аббасси, Р., Аббасси, А., Джемли, М., и Чебби, С. (2018). Идентификация неизвестных параметров моделей солнечных элементов: исчерпывающий обзор доступных подходов. Обновить. Поддерживать. Energy Rev. 90, 453–474. DOI: 10.1016 / j.rser.2018.03.011
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Алам Д. Ф., Юсри Д. А. и Этейба М. Б. (2015). Алгоритм опыления цветов на основе оценки параметров солнечной фотоэлектрической системы. Energy Convers.Manag. 101, 410–422. DOI: 10.1016 / j.enconman.2015.05.074
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Аллам Д., Юсри Д. А. и Этейба М. Б. (2016). Извлечение параметров модели с тремя диодами для мультикристаллического солнечного элемента / модуля с использованием алгоритма оптимизации Moth-Flame. Energy Convers. Manag. 123, 535–548. DOI: 10.1016 / j.enconman.2016.06.052
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Аскарзаде А., Резазаде А.(2012). Идентификация параметров для моделей солнечных элементов с использованием алгоритмов поиска гармонии. Солнечная энергия 86, 3241–3249. DOI: 10.1016 / j.solener.2012.08.018
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Аскарзаде А., Резазаде А. (2013). Извлечение точки максимальной мощности в солнечных элементах с использованием метода идентификации параметров на основе оптимизатора спаривания птиц. Солнечная энергия 90, 123–133. DOI: 10.1016 / j.solener.2013.01.010
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Барукчич, М., Чорлука, В., Миклошевич, К. (2015). Математическая модель, зависящая от освещенности и температуры, для оценки характеристик фотоэлектрических панелей. Energy Convers. Manag. 101, 229–238. DOI: 10.1016 / j.enconman.2015.05.027
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Batzelis, E. I., и Papathanassiou, S. A. (2016). Метод аналитического извлечения параметров однодиодной фотоэлектрической модели. IEEE Trans. Поддерживать. Energy 7, 504–512. DOI: 10.1109 / tste.2015.2503435
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чайби, Ю., Аллухи, А., Салхи, М., и Эль-Джуни, А. (2019). Ежегодный анализ эффективности различных методов отслеживания точки максимальной мощности, используемых в фотоэлектрических системах. Prot. Control Mod. Power Syst. 4, 171–180.
Google Scholar
Чан, Д. С. Х. и Панг, Дж. С. Х. (1987). Аналитические методы извлечения параметров одно- и двухдиодных моделей солнечных элементов из характеристик I-V . IEEE Trans. Электр. Dev. 34, 286–293. DOI: 10.1109 / t-ed.1987.22920
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чен, X., Сюй, Б., Мэй, К. Л., Дин, Ю. Х., и Ли, К. Дж. (2018). Искусственные пчелиные семьи на основе обучения для оценки параметров солнечной фотоэлектрической энергии. заявл. Energy 212, 1578–1588. DOI: 10.1016 / j.apenergy.2017.12.115
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чен, X., и Ю, К. Дж. (2019). Гибридизирующий алгоритм поиска кукушки с оптимизацией на основе биогеографии для оценки параметров фотоэлектрической модели. Солнечная энергия 180, 192–206. DOI: 10.1016 / j.solener.2019.01.025
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чин В. Дж., Салам З. и Исхак К. (2015). Моделирование ячеек и методы оценки параметров модели для фотоэлектрического симулятора: обзор. заявл. Энергия 154, 500–519. DOI: 10.1016 / j.apenergy.2015.05.035
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дасу Б., Сивакумар М. и Шринивасарао Р. (2019). Проектирование взаимосвязанного стабилизатора энергосистемы с несколькими машинами с использованием алгоритма оптимизации кита. Prot. Control Mod. Power Syst. 4, 13–23.
Google Scholar
Ишваракхантан, Т., Боттин, Дж., Бухуш, И., и Бутрит, К. (1986). Алгоритм нелинейной минимизации для определения параметров солнечных элементов с помощью микрокомпьютеров. Внутр. J. Solar Energy 4, 1–12. DOI: 10.1080 / 0142585
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Элазаб О.С., Хасаниен Х.М., Эльгенды М.А. и Абдин А.М. (2018). Оценка параметров одно- и многодиодной фотоэлектрической модели с использованием алгоритма оптимизации кита. IET Renew. Генератор мощности. 12, 1755–1761. DOI: 10.1049 / iet-rpg.2018.5317
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Эль-Наггар, К. М., Аль-Рашиди, М. Р., Аль-Хаджри, М. Ф., и Аль-Осман, А. К. (2012). Алгоритм имитации отжига для идентификации фотоэлектрических параметров. Солнечная энергия 86, 266–274. DOI: 10.1016 / j.solener.2011.09.032
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гомес, Р. К. М., Виторино, М. А., Корреа, М. Б. Р., Фернандес, Д.А., и Ван, Р. X. (2017). Перетасованная сложная эволюция при извлечении фотоэлектрических параметров: сравнительный анализ. IEEE Trans. Поддерживать. Energy 8, 805–815. DOI: 10.1109 / tste.2016.2620941
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гонг, В. Ю., и Цай, З. Х. (2013). Извлечение параметров моделей солнечных элементов с использованием восстановленной адаптивной дифференциальной эволюции. Солнечная энергия 94, 209–220. DOI: 10.1016 / j.solener.2013.05.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хао, Дж.Ф., Хуанг, Дж. Х., Чжан, А. Л., Ай, Х. Дж., Чжан, К., и Ян, Б. (2020). Исправление: оптимальное скоординированное управление гибридной системой AC / VSC-HVDC, интегрированной с DFIG, с помощью кооперативного алгоритма поиска антенн жуков. PLoS One 15: e0244757. DOI: 10.1371 / journal.pone.0242316
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хэ Х., Ай, К., Цю, Р. К. М., Хуан, В. Т., Пяо, Л. Дж., И Лю, Х. С. (2017). Дизайн архитектуры больших данных для интеллектуальных сетей на основе теории случайных матриц. IEEE Trans. Smart Grid 8, 674–686.
Google Scholar
Хумада А. М., Ходжабри М., Мехилеф С. и Хамада Х. М. (2016). Извлечение параметров солнечных элементов на основе одно- и двухдиодных моделей: обзор. Обновить. Поддерживать. Energy Rev. 56, 494–509. DOI: 10.1016 / j.rser.2015.11.051
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Исхак, К., Салам, З. (2011). Усовершенствованный метод моделирования для определения параметров модели фотоэлектрических (PV) модулей с использованием дифференциальной эволюции (DE). Солнечная энергия 85, 2349–2359. DOI: 10.1016 / j.solener.2011.06.025
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Исхак К., Салам З., Тахери Х. и Шамсудин А. (2011). Критическая оценка вычислительных методов EA для извлечения параметров фотоэлектрических элементов на основе двухдиодной модели. Солнечная энергия 85, 1768–1779. DOI: 10.1016 / j.solener.2011.04.015
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Jervase, J. A., Bourdoucen, H., and Al-lawati, A.М. (2001). Извлечение параметров солнечного элемента с использованием генетических алгоритмов. Измер. Sci. Technol. 12, 1922–1925. DOI: 10.1088 / 0957-0233 / 12/11/322
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Цзян, X. Y., и Ли, С. Б. А. С. (2018). Алгоритм поиска усиков жука для задач оптимизации. Внутр. J. Робот. Контроль 1, 1–5. DOI: 10.5430 / ijrc.v1n1p1
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Камали С.К., Рахим Н.А., Мохлис Х. и Тяги В.В. (2016). Методы динамического моделирования фотоэлектрических генераторов для приложений умных сетей: обзор. Обновить. Поддерживать. Energy Rev. 57, 131–172. DOI: 10.1016 / j.rser.2015.12.137
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кханна В., Дас Б. К., Бишт Д., Вандана П. и Сингх П. К. (2015). Трехдиодная модель для промышленных солнечных элементов и оценка параметров солнечных элементов с использованием алгоритма PSO. Обновить. Energy 78, 105–113. DOI: 10.1016 / j.Renene.2014.12.072
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли, Г. Д., Ли, Г. Ю., и Чжоу, М. (2019). Модель и приложение расчета мощности жилых помещений с учетом возобновляемых источников энергии с учетом уровня использования межпровинциальных подъездных путей. Prot. Control Mod. Power Syst. 4, 1–12.
Google Scholar
Ли В., Пол М. К., Ролли М., Свит Т., Гао М., Сивитер Дж. И др. (2017). Закон масштабирования для монокристаллических PV / T модулей с CCPC и сравнение с тройными фотоэлементами. заявл. Energy 202, 755–771. DOI: 10.1016 / j.apenergy.2017.05.182
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Махдави С., Шири М. Э. и Рахнамаян С. (2015). Метаэвристика в крупномасштабной глобальной оптимизации: обзор. Инф. Sci. 295, 407–428. DOI: 10.1016 / j.ins.2014.10.042
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мостафа М., Резк Х., Али М. и Ахмед Э. М. (2020). Новая стратегия, основанная на алгоритме слизистой плесени, для извлечения оптимальных параметров модели солнечной фотоэлектрической панели. Sustain. Energy Technol. Оценивать. 42: 100849. DOI: 10.1016 / j.seta.2020.100849
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Муангкот, Н., Сунат, К., Чевчанваттана, С., и Кайвинит, С. (2019). Усовершенствованная адаптивная дифференциальная эволюция на основе ранжирования наблюдателей для извлечения параметров моделей солнечных элементов. Обновить. Energy 134, 1129–1147. DOI: 10.1016 / j.renene.2018.09.017
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Наяк, Б., Мохапатра, А., и Моханти, К. Б. (2019). Оценка параметров фотомодуля с одним диодом на основе алгоритма GWO. Обновить. Energy Focus 30, 1–12. DOI: 10.1016 / j.ref.2019.04.003
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ню, К., Чжан, Л., и Ли, К. (2014). Алгоритм оптимизации на основе биогеографии со стратегиями мутации для оценки параметров модели солнечных и топливных элементов. Energy Convers. Manag. 86, 1173–1185. DOI: 10.1016 / j.enconman.2014.06.026
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нуньес, Х.Г. Г., Сильва, П. Н. С., Помбо, Дж. А. Н., Мариано, С. Дж. П. С. и Каладо, М. Р. А. (2020). Алгоритм оптимизации роя многогретых спиральных лидерных частиц для идентификации параметров PV. Energy Convers. Manag. 225: 113388. DOI: 10.1016 / j.enconman.2020.113388
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Олива Д., Куэвас Э. и Пахарес Г. (2014). Идентификация параметров солнечных элементов с использованием искусственной оптимизации пчелиных семей. Eenergy 72, 93–102.DOI: 10.1016 / j.energy.2014.05.011
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Олива Д., Элазиз М. А. и Хассаниен А. (2017). Оценка параметров фотоэлектрических элементов с использованием улучшенного алгоритма оптимизации хаотического кита. заявл. Energy 200, 141–154. DOI: 10.1016 / j.apenergy.2017.05.029
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Пэн, X. Т., Яо, В., Янь, К., Вэнь, Дж. Й. и Ченг, С. Дж. (2020). Поддержание частоты двухступенчатого переменного коэффициента пропорциональности подключенных к сети DFIG-WT. IEEE Trans. Power Syst. 35, 962–974. DOI: 10.1109 / tpwrs.2019.2943520
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рам, Дж. П., Мангани, Х., Пиллаи, Д. С., Бабу, Т. С., Миятаке, М., и Раджасекара, Н. (2018). Анализ эмуляторов солнечных фотоэлектрических систем: обзор. Обновить. Поддерживать. Energy Rev. 81, 149–160. DOI: 10.1016 / j.rser.2017.07.039
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Роева О., Фиданова С. (2018). Сравнение различных метаэвристических алгоритмов на основе межкритериального анализа. J. Comput. Прил. Математика. 340, 615–628. DOI: 10.1016 / j.cam.2017.07.028
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Салим, Х., Кармалкар, С. (2009). Аналитический метод извлечения физических параметров солнечного элемента из четырех точек на освещенной кривой J-V. IEEE Electron Dev. Lett. 30, 349–352. DOI: 10.1109 / led.2009.2013882
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шан, Л. К., Чжу, В. В., Ли, П. В. и Го, Х.С. (2018). Отслеживание максимальной мощности фотоэлектрической системы в условиях частичного затенения с помощью алгоритма опыления цветов. Prot. Control Mod. Power Syst. 3, 400–406.
Google Scholar
Сонг, Д. Р., Фань, X. Y., Ян, Дж., Лю, А. Ф., Чен, С. Ф., и Джу, Ю. Х. (2018). Оптимизация эффективности отбора мощности горизонтально-осевых ветряных турбин за счет оптимизации параметров управления системами управления рысканием с использованием интеллектуального метода. заявл. Energy 224, 267–279.DOI: 10.1016 / j.apenergy.2018.04.114
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Сонг, Д. Р., Чжэн, С. Ю., Ян, С., Ян, Дж., Донг, М., Су, М. и др. (2020). Годовая оценка производства энергии для ветряных турбин с регулируемой скоростью на высотных объектах. J. Mod. Power Syst. Чистая энергия doi: 10.35833 / MPCE.2019.000240
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Сунь, К., Яо, В., Фанг, Дж. К., Ай, X. М., Вэнь, Дж. Й. и Ченг, С. Дж. (2020). Моделирование импеданса и анализ устойчивости ветряной электростанции на базе DFIG, подключенной к сети, с VSC-HVDC. IEEE J. Emerg. Sel. Вершина. Power Electron. 8, 1375–1390. DOI: 10.1109 / jestpe.2019.2
7
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Вильялва, М. Г., Газоли, Дж. Р., и Филхо, Э. Р. (2009). Комплексный подход к моделированию фотоэлектрических решеток. IEEE Trans. Мощность Электр. 24, 1198–1208. DOI: 10.1109 / tpel.2009.2013862
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Вольф П., Бенда В. (2013). Определение параметров фотоэлементов и модулей путем комбинирования статистических и аналитических методов. Солнечная энергия 93, 151–157. DOI: 10.1016 / j.solener.2013.03.018
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ян Б., Цзян Л., Ван Л., Яо В. и Ву К. Х. (2016). Нелинейное отслеживание точки максимальной мощности и анализ модели ветряной турбины на основе DFIG. Внутр. J. Electr. Power Energy Syst. 74, 429–436. DOI: 10.1016 / j.ijepes.2015.07.036
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ян, Б., Ван, Дж. Б., Чжан, X. С., Ю, Т., Yao, W., Shu, H.C., et al. (2020). Полный обзор приложений метаэвристического алгоритма для идентификации параметров фотоэлектрических элементов. Energy Convers. Manag. 208: 112595. DOI: 10.1016 / j.enconman.2020.112595
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ян Б., Ю Т., Шу Х. К., Донг Дж. И Цзян Л. (2018a). Надежное управление в скользящем режиме систем преобразования энергии ветра для оптимального извлечения энергии с помощью наблюдателей нелинейных возмущений. заявл. Энергия 210, 711–723.DOI: 10.1016 / j.apenergy.2017.08.027
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ян, Б., Ю, Т., Шу, Х. К., Чжан, Ю. М., Чен, Дж., Санг, Ю. Ю. и др. (2018b). Конструкция управления скользящим режимом на основе пассивности для оптимального отбора мощности ветряной турбины с регулируемой скоростью на основе PMSG. Обновить. Energy 119, 577–589. DOI: 10.1016 / j.renene.2017.12.047
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ян, Б., Ю, Т., Чжан, Х.С., Ли, Х.Ф., Шу, Х.С., Санг, Ю.Y., et al. (2019a). Коллективный интеллект на основе динамического лидера для отслеживания точки максимальной мощности фотоэлектрических систем, находящихся в состоянии частичного затенения. Energy Convers. Manag. 179, 286–303. DOI: 10.1016 / j.enconman.2018.10.074
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ян Б., Чжан Х. С., Ю Т., Шу Х. К. и Фанг З. Х. (2017). Сгруппированный оптимизатор серого волка для отслеживания максимальной мощности ветряной турбины на основе индукционного генератора с двойным питанием. Energy Convers.Manag. 133, 427–443. DOI: 10.1016 / j.enconman.2016.10.062
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ян Б., Чжун, Л. Е., Ю, Т., Ли, Х. Ф., Чжан, X. С., Шу, Х. С. и др. (2019b). Новый био-вдохновленный алгоритм меметического роя сальп и его применение в MPPT для фотоэлектрических систем с учетом состояния частичного затенения. J. Clean. Prod. 215, 1203–1222. DOI: 10.1016 / j.jclepro.2019.01.150
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Е, М. Ю., Ван, X.Д., и Сюй, Ю. С. (2009). Извлечение параметров солнечных элементов с помощью оптимизации роя частиц. J. Appl. Phys. 105, 094502–094502-8.
Google Scholar
Юсеф А., Эль-Телбани М. и Зекри А. (2017). Роль искусственного интеллекта в проектировании и управлении фотоэлектрическими системами: обзор. Обновить. Поддерживать. Energy Rev. 78, 72–79. DOI: 10.1016 / j.rser.2017.04.046
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ю, К. Дж., Лян, Дж.Дж., Ку, Б. Ю., Чен, X., и Ван, Х. С. (2017). Определение параметров фотоэлектрических моделей с использованием улучшенного алгоритма оптимизации JAYA. Energy Convers. Manag. 150, 742–753. DOI: 10.1016 / j.enconman.2017.08.063
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ю, К. Дж., Лян, Дж. Дж., Цюй, Б. Ю., Ченг, З. П., и Ван, Х. С. (2018). Алгоритм поиска с обратным отслеживанием с множественным обучением для оценки параметров фотоэлектрических моделей. заявл. Энергия 226, 408–422.DOI: 10.1016 / j.apenergy.2018.06.010
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Загруба М., Селлами А., Буайча М. и Ксури М. (2010). Определение параметров фотоэлементов и модулей с использованием генетических алгоритмов: приложение для максимального извлечения мощности. Солнечная энергия 84, 860–866. DOI: 10.1016 / j.solener.2010.02.012
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан, Х. X., Лу, З. X., Ху, В., Ван, Ю. Т., Дун, Л., и Чжан, Дж.Т. (2019). Скоординированная оптимальная работа интегрированных гидро-ветро-солнечных систем. заявл. Энергия 242, 883–896. DOI: 10.1016 / j.apenergy.2019.03.064
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан, X. С., Тан, Т., Чжоу, Б., Ю, Т., Ян, Б., и Хуанг, X. (2021). Алгоритм на основе адаптивного распределенного аукциона для диспетчеризации AGC на основе оптимального пробега с высоким участием возобновляемых источников энергии. Внутр. J. Elect. Power Energy Syst. 124: 106371. DOI: 10.1016 / j.ijepes.2020.106371
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан, Х.С., Сюй, З., Ю, Т., Ян, Б., и Ван, Х. (2020). Отправка GenCo на основе оптимального пробега на основе AGC. IEEE Trans. Power Syst. 35, 2516–2526. DOI: 10.1109 / tpwrs.2020.2966509
CrossRef Полный текст | Google Scholar
