Im Performance Lab des IMD-3 beschäftigen wir uns mit der elektrischen Charakterisierung von Solarzellen und Modulen unter Labor- und Feld-Bedingungen (I/U-Kennlinien Monitoring), sowie mit der Leistungs-Vorhersage mithilfe von Einstrahlungs- und Ertragsmodellen für eine Reihe von Photovoltaik (PV)-Anwendungen wie Agri-PV, Vehicle Integrated PV (VIPV) und Building Integrated PV (BIPV). Da wir historisch aus einem Institut für amorphe Si-Halbleiter entstanden sind, verfügen wir über fundiertes Fachwissen im Bereich der Dünnschicht Solarzellen-Charakterisierung und -Modellierung und damit auch ein weitreichendes Verständnis der Defektentstehung und deren Einfluss auf die Leistung.

Dieses nutzen wir sowohl für Dünnschichttechnologien als auch für Wafer basierten Solarzellen und Module. Im Rahmen von nationalen und europäischen Projekten entwickeln wir Software-Tools, die maschinelles Lernen zur automatischen Klassifizierung von Defekten in Elektrolumineszenz (EL)-Bildern nutzen. Unser Verfahren umfasst modernste Bildvorverarbeitungstechniken, einschließlich perspektivischer Korrekturen, Slicing, und Daten Vervielfältigungstechniken (data augmentation).

Ein wachsender Bereich unserer Arbeit ist der Umgang mit großen Datenmengen (Big-Data-Analyse), die auch die bildgebende Defektanalyse umfasst. Im Bereich VIPV optimieren wir Einstrahlungsmodelle unter Verwendung von Satelliten-, Google Maps-, OpenStreetMap- und Wetterdaten. Beispielsweise können wir den solaren Ertrag für ein Fahrzeug mit PV auf verschiedenen Routen berechnen.

Im Rahmen des campusinternen LLEC-Projekts (https://www.fz-juelich.de/de/llec) entwickeln und überwachen wir innovative Photovoltaik-Demonstratoren auf dem Forschungscampus in Jülich