StroKoFo – Stromgestützte Kontaktformierung von Metall-Halbleiter-Kontakten

Laufzeit: 02/2020 - 01/2023
Auftraggeber / Zuwendungsgeber:
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)
Kooperationspartner: SITEC Industrietechnologie GmbH
CE Cell Engineering GmbH
Webseite: Enargus Förderprojekte – StroKoFo
Projektfokus:          
Leistungsdaten zweier Gruppen von Solarzellen mit passiviertem Emitter und passivierter Rückseite: in Blau die beste Gruppe ohne StroKoFo-Behandlung, in Rot die beste Gruppe des Experiments mit StroKoFo-Prozess, durch den die Effizienz der Solarzellen um 0.37%<sub>abs</sub> und damit signifikant gesteigert wird.
© Fraunhofer ISE
Leistungsdaten zweier Gruppen von Solarzellen mit passiviertem Emitter und passivierter Rückseite: in Blau die beste Gruppe ohne StroKoFo-Behandlung, in Rot die beste Gruppe des Experiments mit StroKoFo-Prozess, durch den die Effizienz der Solarzellen um 0.37%abs und damit signifikant gesteigert wird.

Im Mittelpunkt des Projektes StroKoFo steht ein innovativer Prozess zur Formierung bzw. Optimierung des Metall-Halbleiter-Kontaktes von Silizium-Solarzellen (StroKoFo-Prozess), der auf einem anderen physikalischen Prinzip basiert als der herkömmliche Feuerprozess.

Durch den Einsatz dieses Prozesses entstehen neue Freiheitsgrade bei der Wahl der Metallpasten, Emitterschichten, Passivierungsschichten und Fingergeometrie. Diese zusätzlichen Freiheitsgrade haben für verschiedene Herstellungskonzepte von Solarzellen großes Potential zur Effizienzsteigerung. Ziel des Projektes ist es, den StroKoFo-Prozess von seinem bisherigen Technologie-Reifegrad (TRL) 4 auf TRL 8 zu heben. Hierfür wird der StroKoFo-Prozess in die Pilotfertigung des Fraunhofer ISE integriert, um den Einfluss des StroKoFo-Prozesses auf hocheffiziente PERC- und TOPCon-Solarzellen mit gezielt variierten Eigenschaften zu untersuchen und so das Wirkungsgradsteigerungspotential des StroKoFo-Prozesses für diese Zellkonzepte nachzuweisen. Es wird von einer StroKoFo-bedingten Wirkungsgradsteigerung von bis zu 0,5 % abs. ausgegangen.

Weitere Informationen zu diesem Forschungsthema:

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Künstliche Intelligenz und Datenmanagement

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