Ograniczanie wpływu degradacji na produkcję fotowoltaiki jest procesem ekonomicznie opłacalnym, ponieważ w ciągu następnej dekady, kiedy oczekuje się, że fotowoltaika będzie głównym źródłem energii, można zaoszczędzić miliardy dolarów. Należy skupić się na podstawowych procesach fizycznych i chemicznych, a nie na konkretnych technologiach, tak aby wiedzę można było ekstrapolować na najnowsze technologie, w szczególności ze względu na tempo zmian w fotowoltaice.
Mogą być wymagane nowe narzędzia do charakteryzacji, umożliwiające bardziej bezpośrednią obserwację mechanizmów degradacji. Wysiłki związane z modelowaniem muszą uzupełniać i wspierać prace eksperymentalne tak, aby modele można było zastosować w różnych technologiach. Będzie to wymagało czasu, narzędzi i zaangażowania wyspecjalizowanego personelu.
Ze względu na złożoność i możliwe interakcje pomiędzy podstawowymi procesami, najlepiej sprawdzi się współpraca pomiędzy różnymi organizacjami, np. w formie konsorcjum. Laboratoria naukowe mogłyby odegrać wiodącą rolę w tym przejściu, ponieważ dysponują już pewnymi narzędziami i możliwościami modelowania. Dane dotyczące awarii i degradacji są powszechnie łatwiej dostępne, stąd konieczność połączenia przyspieszonych testów laboratoryjnych (opisane w cz. 1), badań terenowych i modelowania [D.C. Jordan, T.M. Barnes, Sol. RRL, 2023, 7, 2300170].
Szybkie monitorowanie i wykrywanie w terenie
Multimodalna analiza pomaga w wykryciu wczesnych oznak degradacji. Wielu właścicieli dużych systemów komercyjnych poddaje się obecnie regularnym kontrolom stanu instalacji, obejmującym obrazowanie EL, IR i pomiary I-V. Połączenie tych danych z danymi dotyczącymi wydajności szeregów czasowych przesyłanych strumieniowo może umożliwić wcześniejsze zidentyfikowanie poważnych problemów związanych z degradacją i zaplanowanie działań łagodzących, zanim systemy te ulegną awarii lub doprowadzą do znacznych strat finansowych. Te metody dostarczają cennych informacji na temat sposobu działania instalacji, a w połączeniu z metodami analitycznymi mogą być kluczem do zdobycia dodatkowej wiedzy z już zebranych danych.
Duże instalacje fotowoltaiczne są zazwyczaj wyposażone we własną stację pogodową, która może obejmować pomiary temperatury, natężenia promieniowania i wiatru. Z kolei nowoczesne telefony komórkowe mogą zawierać aż 14 inteligentnych czujników, których wdrażanie w systemach fotowoltaicznych, oprócz zwykłych instrumentów pogodowych, może przynieść wiele korzyści. Dzięki szerzej zakrojonemu wykorzystaniu technologii czujników, w zakresie nauki o degradacji, zebrane dane mogą jednocześnie służyć jako systemy ostrzegające o wczesnym początku tejże degradacji. Takie inteligentne oprzyrządowanie mogłoby zapewnić dane przestrzenne i czasowe o wysokiej rozdzielczości i stać się „inteligentne” w połączeniu z algorytmami automatycznego wykrywania. Jest to szczególnie ważne ze względu na zwiększoną częstotliwość i intensywność ekstremalnych zjawisk pogodowych, takich jak silny wiatr i grad. Szczególnie grad może prowadzić do oczywistego rozbicia szyby przedniej w modułach, jednak ze względu na zmniejszoną grubość szyby przedniej i grubość ogniw mogą wystąpić uszkodzenia wnętrza modułów, które będą niewidoczne gołym okiem. W ten sposób czujniki mogą wskazywać ekstremalne zdarzenia pogodowe i ostrzegać operatorów o konieczności skierowania systemu do wczesnej kontroli i konserwacji. Niewyczerpana lista może obejmować czujniki przyspieszenia i uderzenia, które można uzupełnić tensometrami do pomiaru zginania i skręcania w celu wykrycia stanu systemu i wczesnego początku degradacji.
Coraz więcej systemów instaluje się w lokalizacjach geograficznych podatnych na ekstremalne warunki pogodowe, co zwiększa prawdopodobieństwo wystąpienia uszkodzeń, które należy jak najszybciej złagodzić. Oprócz samego położenia geograficznego nowoczesne zastosowanie fotowoltaiki, takie jak agrowoltaika czy też instalacja fotowoltaiczna na powierzchni wody, mogą potencjalnie mieć wpływ na długoterminową niezawodność. Połączenie rolnictwa i fotowoltaiki może zdywersyfikować strumień dochodów rolników oprócz innych korzyści takich jak zwiększone plony czy zmniejszone zużycie wody itp. Ewentualne konsekwencje niezawodności nie są jeszcze poznane, chociaż systemy fotowoltaiczne dla rolnictwa mogą być instalowane na większej wysokości, co potencjalnie czyni je bardziej podatnymi na wyższe prędkości wiatru. Systemy fotowoltaiczne w pobliżu terenów rolniczych zwykle wykazują również większe zabrudzenia. Instalacja systemów fotowoltaicznych na powierzchni wody - pływająca fotowoltaika - ma ogromny potencjał, szczególnie na obszarach o wysokich kosztach gruntów. Wzajemne korzyści finansowe i ekologiczne obejmują zwiększoną produkcję dzięki ciągłemu chłodzeniu i ograniczeniu wzrostu glonów. Pływające moduły fotowoltaiczne są narażone na nieco wyższą wilgotność i niższe temperatury niż systemy montowane na ziemi, a obciążenia mechaniczne spowodowane ruchem fal i wiatrem są specyficzne. Wyzwania związane z niezawodnością oraz wysokim prądem w bliskiej odległości zbiornika wodnego wydają się oczywiste, ale można je rozwiązać za pomocą odpowiednich metod inżynieryjnych.
Tworzenie modeli predykcyjnych
Opracowanie modeli predykcyjnych wymaga zrozumienia i modelowania przyczyn leżących u podstaw badanych procesów. Osiągnięto pewien sukces w przypadku konkretnych modeli, ale często są one ukierunkowane na konkretny jednoetapowy mechanizm, materiał lub interfejs. Standardowe i rozszerzone testy mogą przewidzieć, czy prawdopodobne jest wystąpienie niektórych znanych awarii, ale nie kiedy i w jaki sposób wystąpią. Aby skorelować obserwacje z próbek testowych z pełnowymiarowymi modułami oraz ekstrapolować zaobserwowane szybkości i mechanizmy degradacji na dłuższe czasy lub rzeczywiste warunki zewnętrzne, potrzebne są modele wysokiej jakości.
Wiele mechanizmów degradacji to procesy wieloetapowe, wymagające etapu inicjacji, pewnego prawdopodobieństwa i szybkości propagacji, po których następuje ostateczna awaria. Procesy te należy opisać za pomocą kombinacji równań szybkości i statystyki probabilistycznej. Modelowanie może stać się bardzo złożone, jeśli kilka z tych wieloetapowych zjawisk degradacji zostanie połączonych w celu opisania modułu instalowanego na zewnątrz przez wiele lat. Budowanie modeli hybrydowych z wieloma naprężeniami, interfejsami i prawdopodobieństwem awarii jest niezbędne, jeśli chcemy przewidzieć rutynową szybkość degradacji modułów podczas normalnej pracy oraz początek „zużycia” lub całkowite zniszczenie. Zużycie występuje, gdy wiele mechanizmów degradacji synergistycznie zmierza do awarii. Walidacja tych modeli również będzie trudna i część weryfikacji będzie musiała zostać przeprowadzona w oparciu o przyspieszone testy i ograniczone dane dotyczące wydajności w warunkach zewnętrznych.
Przykładem konsorcjum koncentrującego się na rozwiązaniach problemów związanych z trwałością materiałów modułów fotowoltaicznych jest amerykański DuraMAT, który odniósł już pewne sukcesy i intensywnie inwestuje w zweryfikowane eksperymentalnie możliwości modelowania predykcyjnego. Organizacja proponuje metody hybrydowe z wykorzystaniem łańcuchów modelowania, które uwzględniają efekty synergiczne pomiędzy różnymi mechanizmami. Naukowcy podkreślają, że takie podejście wymaga znacznie większych inwestycji aby w perspektywie 10 lat, kiedy oczekuje się, że fotowoltaika będzie głównym źródłem energii na świecie, mieć odpowiedzi i rozwiązania, które pozwolą złagodzić przynajmniej niektóre zjawiska degradacji.
