串联电池刷新电池记录
用砷化镓（GaAs）和磷化镓铟（GaInP）制造的太阳能电池，长期以来获得了任何技术中最高的转换效率，尽管这些材料和处理它们的技术的高成本使进展主要局限于实验室，除了在无人机上的一些利基应用外，一般只有在卫星和航天器方面使用此技术。
美国国家可再生能源实验室（NREL）在这一领域一直处于领先地位。该公司与另一家著名的太阳能光伏研究机构新南威尔士大学（UniversityofNewSouthWales）的最新合作，创造了串联太阳能电池的新效率纪录，并展示了一种极具前景的太阳能电池设计新方法。
记录单元由磷化铟镓（InGaP）顶层和砷化镓底层组成。由于电池设计上的一些新创新，电池的效率达到了32.9%。NREL的研究人员解释说：“电池设计的关键是由一系列150多层的交替半导体组成的超薄层，这些半导体在电池底部的吸收体中形成量子阱，使其能够从太阳光谱的关键范围内捕获能量。”
这种交替结构使研究小组能够利用量子阱，这种结构有助于在材料中捕获电荷，并将更广泛的光谱转化为电能。本文描述了GaAs和GaInP/GaAs太阳电池的应变平衡GaInAs/GaAsP量子阱，发表在《先进能源材料》上
应变平衡法
该小组指出，他们在这里的工作是这一方法的第一个重大成就，克服生长如此之多的超薄层的复杂性方面的挑战，可以在未来进一步创造效率记录。
然而，制造电池所用的材料和复杂的工艺意味着，在可预见的未来，具有成本效益的生产可能仍然是一个挑战。NREL团队的高级科学家迈尔斯·施泰纳（MylesSteiner）说：“这项工作将为一个太阳应用带来更高效率的太阳能电池，这可能是这些电池广泛采用的重要推动力。现在，未来的一个关键挑战是如何以具有成本竞争力的方式制造这些电池。”
太阳能电池面板温度预测模型
来自土耳其中东技术大学（METU）太阳能研究与应用中心（CenterforSolarEnergyResearchandApplications）和美国德州农工大学（TexasA&MUniversity）的研究人员提出了一种瞬态热模型，根据每小时的气象数据、组件参数和位置信息预测光伏组件温度。
在发表在《热工案例研究》上的光伏组件性能动态热模拟和热容量对组件温度的影响这篇论文中，提出的方法还包括光伏组件的热容，这通常不是由制造商提供的，作为温度预测的参数。热容是指将一种物质的质量温度升高一摄氏度所需的热量。
研究人员根据一系列热容值进行了敏感性分析，以评估温度变化对夏季炎热干燥的半干旱大陆性气候下光伏组件性能的影响。6月，该方法在METU的室外模块测试平台上进行了为期5天的测试。气象数据还包括风速和风向。
学者们解释说：“热模型在阴天表现更好，偏差较小。最明显的偏差出现在晴天的中午。”
他们的计算表明，白天模块温度估计值的平均值为2.61摄氏度，而在夜间，这个值下降到0.90摄氏度，使得温度预测更加准确。模型还被发现低估了模块温度，平均偏差误差（MBE）在白天约为1.64摄氏度。
MAE定义了一组预测中误差的平均大小，而不考虑它们的方向，而MBE则捕捉预测中的平均偏差。“结果表明，由于组件温度偏差较低，因此产量预测在阴天更好，”研究小组说。“该模型高估了电力输出，MAE和MBE分别为3.43和3.35w/m2。”
专家组还确定，热容值对分析结果的影响可以忽略不计。“因此，可以得出结论，对于半干旱气候条件下光伏组件的每小时性能分析，不需要瞬态分析；稳态热模拟将给出令人满意的结果，”他们总结道。
