[17p-W9_325-1~11] 16.3 シリコン系太陽電池

15:30 〜 15:45奨励賞エントリー

[17p-W9_325-8] 物理的知見を取り入れた多段回帰モデルによるシリコンヘテロ接合太陽電池用多層エミッタ薄膜の高性能化

〇(M2)近藤 蒼馬¹、黒川 康良^1,3、沓掛 健太郎^1,2、竹野 思温¹、勝部 涼司¹、宇佐美 徳隆^1,2,3 (1.名大院工、2.名大未来研、3.名大未来機構)

キーワード：

太陽電池、機械学習、シリコン

シリコンヘテロ接合太陽電池における多層nc-SiOx:Hエミッタ構造を対象に、性能予測モデルの予測精度向上を検討した。ここでは、製膜条件から性能を直接予測する従来の回帰方法ではなく、カスケード型ガウス過程回帰フレームワークを構築した。1.再結合電流密度や接触抵抗などの物理特性を中間パラメータに導入2.単層・多層構造の教師データを統合的に活用することで入力次元を削減し予測精度の向上が示唆された。