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1、缺陷群引起的多晶硅太阳能电池的局限性缺陷群引起的多晶硅太阳能电池的局限性作者：Bhushan Sopori、P.Rupnowski、V.Mehta、V.Budhraja、S.Johnston、N.Call、H.Mountinho、M.Al-Jassim，National Renewable Energy Laboratory；Aziz Shaikh，Ferro Electronic Materials；M.Seacrist，MEMC；D.Carlson，BP Solar多晶硅(mc-Si)占太阳能光伏应用所需硅总量的一半以上，这个比例还在不断增长。在过去的30年里，通过铸锭或长晶进行多晶硅生产

2、的技术得到了深入的研究，以期降低硅片成本。多晶硅不需要seeding，设备的设计也比CZ法和FZ法简单。因此，铸锭技术的成本显著降低。同时，多晶硅由更低等级的原料制造，主要是微电子产业中的废料或超出规格的原料。因此，多晶硅硅片包含更高浓度的杂质。原材料中更低的纯度并不会使硅锭的质量降低到CZ和FZ方法中一样的程度。但多晶硅生长很快，硅锭会有较大的热应力，并伴随较高的缺陷密度。位错是晶粒间常见的缺陷种类。在晶体生长过程中，杂质与缺陷相互作用，将会对电池性能带来严重的影响。本文展示了多晶硅中缺陷群(DCs)对电池性能局限性的影响的理论和实验结果。多晶硅中的DCs呈现出空间分布、特定晶向周围大面积高

3、位错密度的特点。DCs的出现对材料的特性和电池的性能有显著的影响。本研究的目的是为了全面的研究DCs的本质和影响，并评估改善的方法。缺陷的晶向影响也进行了研究。最后，我们探索了在长晶阶段或电池制造阶段去除DCs的可能性。缺陷群的特性多晶硅硅片具有较高的C和O浓度。它们也包含过渡金属杂质(如Fe、Cr)，水准通常为1014cm-3，这对于少子寿命非常有害。通常的少子寿命10s。多晶硅硅片中的平均缺陷密度为5x105cm-2。但目前的多晶硅硅片通常含有缺陷群，即聚集在一起的晶体缺陷，形成了扩展的缺陷区域，但彼此间相互分离。具体的缺陷群结构可以在硅片抛光和刻蚀后被描绘出来。图1是缺陷刻蚀后的光学显微

4、镜图像，缺陷群中的位错聚集在一起并延伸至几个晶粒。对于高品质材料来说，硅片被缺陷群覆盖的典型比例为5-10%；质量较低的材料的比例通常更高。商业检测仪器PVSCAN可以观察到缺陷图中更大规模的缺陷群。图1b是4.25*4.25-in硅片上得到的图像，显示硅片的大部分位错缺陷率很低。平均位错密度是4x105cm-2。较亮的区域是缺陷群。这些区域的缺陷密度为107cm-2。在长晶过程中，当局部热应力超过某些晶向的屈服应力时，就会导致应力通过产生局部缺陷的方式得以释放，缺陷群由此产生。缺陷群也是金属杂质内部析出的位置。图1c描绘了缺陷群区域这种析出的界面TEM图。缺陷群中的杂质析出需要特别的关注，因

5、为析出的在用光伏技术很难吸出。因此，缺陷群在杂质吸出技术的发展中承担了更重要的角色。缺陷的形成在多晶硅中，当某些晶向的晶粒的屈服应力通过产生位错的方式与热应力相呼应。位错产生后，应力得以释放。为了研究晶向与位错密度之间的相关性，我们必须获得特殊的晶向图。图2是我们获得硅锭不同部分切割的硅片的激光扫描图。为了进行校准，这样的图像与缺陷密度图进行了对比。我们最初的研究说明，位错是在蓝色和紫色晶向的晶粒中产生的。有缺陷群的电池的光电响应建模我们采用了网络模型进行缺陷群对电池光电响应的研究。在该模型中，我们认为缺陷群是局部化的、大面积的缺陷，在整个电池上繁衍，见图3a。因为很高的再复合率和较大的尺寸，

6、内部载子的传输和与每个缺陷群相关的能带弯曲可以忽略。建模需要两个步骤。首先，每个器件由与缺陷密度相关的再复合特性表示，产生的数值有光生电流密度Jph、少子寿命，和暗饱和电流分量J01和J02，分别与体再复合和结再复合相对应。再用与结和金属图形的方块电阻相对应的电阻分量将二极管阵列相互连接。网络状结构产生最终的期间特性以及局部电流和电压的分布。在缺陷群的网络状模型中，有两种二极管：无缺陷二极管和有缺陷二极管。它们的特性可以用光生电流Jph和两个暗电流的指数分量Jdark来表示：i表示二极管，J01和J02表示饱和电流。通过二极管的总电流Ji可以由下式给出：Jph i、J01i和J02i的数值可以

7、通过实验结果估算。比如，挑选一个电池，然后基于LBIC或长波、响应及电池的电流-电压(I-V)曲线来估算无缺陷和有缺陷电池的Jph值。然而，J01和J02不能由电池本身决定。我们采用二极管阵列技术，为不同的材料和缺陷密度建立了的J01和J02数据库。对硅片进行边缘钝化并在硅片上制造台型二极管阵列，用探针测量它们的电学特性。器件特性和缺陷数据经过编译计算。需要指出的是，网络状模型假定没有内部载子传输，即器件间的通讯是通过高传导的发射极区和bus bar。用我们的网络状模型模拟已测量位错分布的太阳能电池。通常，一个单独的大面积光伏电池可以用3000个独立的二极管代表。图4和5是模拟的结果。图4是两

8、个有缺陷的电池和一个无缺陷的电池上计算所得的I-V特性。可以看到，缺陷群在降低电压相关参数方面占据了主导地位。图5中，开路电压(Voc)和短路电流(Jsc)的密度以被缺陷群覆盖的相关区域的函数关系来表示。为了进行比较，Voc和Jsc也被包含在内。完美的太阳能电池，即没有任何活跃的缺陷群的电池的参数由图5中的数据点进行推测。我们发现，推测出的最终值为：Voc=615-620mV，Jsc=31mA/cm2。需要指出的是，这些数值与原始材料的性能和电池工艺密切相关。我们的网络状模型对于给定最终电压的整个电池上的电压和电流的空间分布提供了详细的信息。图6描绘了4*4英寸的电池上的模拟结果。图6a是LB

9、IC图像（=0.98m）。图6b、c、d是前锋终端电压为0.500、0.505、0.515和0.525V时的direction-of-current flow的空间分布。绿色表示前锋电流，红色表示电流中的反向。因此，缺陷群可以局部电流的反向流动，导致缺陷群部位的内部能量损耗。实验研究为了测量缺陷群的影响，采用了以下的实验步骤。从不同的供应商获得了连续的硅片，进而制作成的电池。未被加工的硅片通过PVSCAN获得位错/晶粒边界图像和晶粒晶向的图像。这些信息可以用来确定被缺陷群覆盖的平均面积，确定缺陷群位置与晶向的关系。经过加工的硅片用亮和暗的I-V曲线以及光敏图像来研究其特性。结果证明，缺陷群会在

10、器件中产生分流。为了进一步研究分流的机理，我们获得了电池的热学和电致发光图像，并与缺陷图和LBIC图像相比较。一些样品用TEM、AFM和CFM来分析截面的性质。图7和8是标注为A和B的两个6寸电池的比较。选择这两种电池是因为它们的转换效率最高，分别达到14.3%和15.7%。图7包括了亮和暗的响应，基本的电池参数，波长为980nm的LBIC图像以及热学和电致发光的图像。可以观察到，所有的三个参数Voc、Jsc和FF均比电池A要低。LBIC图像的进一步分析行处的揭示出电池间的结构差异。电池B在整个区域的响应非常均匀，只有几个活跃的缺陷点。与电池B相反，电池A含有大量的活跃缺陷群，它们本身正是低响

11、应的区域。总体来说，热学图像显示出分流区域，在这些区域里，能量以热的方式向外辐射。对于电池A来说，电池的不同区域产生了更多的热。这些热斑点的位置与低LBIC区域相重合。因此可以明确的是，活跃的缺陷群是电池不良性能的主要原因。对于更高转换效率的电池B来说，它的热斑点更少。比较这些图可以观察到，热斑点与活跃缺陷群并不是同时发生的。这意味着，电池B中有其它一些主导分流的机理存在。图7的电致发光图像显示了材料的不均匀性。缺陷群的位置和尺寸很容易确定。优异和不良性能的电池上均发现了LBIC和电致发光图像的相关性。另一种研究缺陷群影响的补充性方法是通过亮和暗的I-V曲线检查整个电池的电学特性。我们展示了通

12、过将实验测量的暗曲线与理论双二极管模型相配合而得到的重要电池特性参数。该过程产生了每个器件的J01、J02、串联电阻和分流电阻。如8a和b是该过程中确定的参数值。图8也说明了理论和实验的曲线I-V吻合得很好。更高效率的电池，即含有更低缺陷群密度的电池，它的J01、J02、串联电阻的值也更低，而分流电阻更高。结论本文采用了一系列的实验方法来研究多晶硅电池的缺陷群特性。特别的是，我们描述了缺陷产生的机理、晶向影响、缺陷与杂质的相互作用、缺陷分布对电池的影响以及与缺陷群相关的分流机理。位错密度与晶向的相关性非常有趣，也使我们观察到，电池的性能取决于硅片在硅锭中的位置。晶向与位错图像的比较说明，位错分

13、布仿效了晶向分布。该结果对于找到潜在的减小位错群形成的方法非常重要。实验和数字的结果都说明缺陷群是少子扩散长度短和局部分流的区域，它会导致电池内部能量的消耗。理论预测的电池缺陷相关参数与相应的实验数据吻合。我们也发现，从供应商处获得的最好的电池与理论模型预测的结果很接近，没有任何活跃的缺陷。最佳的电池性能受限于材料中的杂质。我们的分析中的显著的结果有：1.缺陷群主要是杂质析出的位置，因此传统的P扩散和Al合金无法将其吸出。2.缺陷群以分流、产生内部sinks的方式驱散电池的能量。3.损失取决于几个因素：杂质析出的本质、杂质的分布、杂质覆盖的面积、基础材料的质量以及电池制造工艺。4.在典型的电池中，缺陷群产生3-4个百分比的效率损失。为了研究缺陷群引起的效率损失，在长晶阶段活吸杂阶段去除缺陷群很有必要。对缺陷群的研究说明，潜在的技术可以降低缺陷群的形成或在电池制造的温度和时间内将杂质分解。这些技术可以将多晶硅电池的转换效率提高至大于20%。