講演情報
[9a-F211-6]気象・大気パラメータを用いたペロブスカイト太陽電池の発電量予測モデルの構築
〇河西 優希1、來福 至1、石河 泰明1 (1.青学大院理工)
キーワード：
ペロブスカイト太陽電池、機械学習、発電量予測
単接合ペロブスカイト太陽電池は，高い光吸収係数や低温プロセス適性を有することから，軽量・フレキシブルなど，様々な形態に適用可能な次世代太陽電池として期待されている。一方，実環境下の発電量は全天日射量だけでなく，太陽光スペクトルや大気中の水蒸気，エアロゾル，太陽高度の影響を受ける。太陽電池の性能評価では，日射量に加えてスペクトル変動を考慮する重要性が報告されている。本研究では，分光日射から求められる平均光子エネルギー（Average Photon Energy: APE）に着目し，気象・大気パラメータからAPEを推定することで，単接合ペロブスカイト太陽電池の発電量・適地予測に用いる基礎モデルの構築を目的とする。