TOPCon电池醋酸熏蒸-EL测试 | 组件湿热测试结果的快速预测方法

TOPCon太阳能电池技术发展迅猛，但同时也面临着硅片减薄、银耗降低及双玻结构普及带来的新可靠性挑战。IEC61215标准的1000小时湿热（DH）测试虽关键，但其耗时过长，无法满足量产工艺快速优化的需求。本文提出了一种电池层级的醋酸熏蒸（AaF）加速测试方法，该方法通过直接控制醋酸蒸汽浓度和温度，绕过了EVA水解过程，结合美能PL/EL一体机测试仪的电致发光（EL）测试对金属栅线腐蚀失效的可视化表征，该方法能在电池层级高效复现并量化DH失效的核心机制。

实验设计

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实验路线图

DH降解主因是EVA封装水解产生的醋酸腐蚀电池金属栅线（发射极-银浆界面），导致接触电阻增大（EL图像中栅线边缘变暗）；本文提出方法创新：绕过EVA水解过程，直接通入醋酸蒸汽模拟腐蚀路径，并验证电池级腐蚀与组件级DH失效模式一致性（均呈现FF、Isc下降）。

对照验证：同批次电池分为AaF15组（50片）和封装组件DH1000组（300片），比对效率衰减率及EL图像；

变量控制：三组实验仅改变银浆配方（主因），封装材料（POE/EPE）作为次要变量验证普适性；

稳定性测试：10组同质电池AaF15腐蚀率误差<10%（均值16.05%），证实方法可重复。

TOPCon电池的AaF15测试

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3组TOPCon电池在AaF15测试前后的效率对比

TOPCon电池EL图像腐蚀特征对比

对三组使用不同银浆的TOPCon电池进行AaF15测试，均观察到显著效率衰减（程度不同）和电致发光（EL）图像劣化（边缘变暗、栅线模糊），表明醋酸成功诱导了类似DH的金属接触腐蚀。

TOPCon组件的DH1000结果

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POE与EPE封装组件DH1000衰减率对比

与AaF实验同批次的电池被制成太阳能组件。这些组件进行了DH1000测试。每批TOPCon电池被分为两组，分别使用EPE和POE主流封装材料进行封装。所有基于EPE或POE的DH测试组件均出现不同程度的衰减，这与电池数据一致。

DH1000测试后组件EL图像典型失效模式

组件DH测试前后的EL图像，栅线和主栅附近出现了更多暗区。这与电池的AaF结果相似。此外，两条金属栅线之间横向传输能力的下降导致栅线间出现了一些暗区。

醋酸熏蒸与DH1000的对比

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电池AaF15衰减率与组件DH1000衰减率的线性映射关系（R?=0.97）

电池在AaF15后的效率衰减率与对应组件在DH1000后的功率衰减率呈现显著正相关。例如，电池衰减>80%的组，组件衰减>10%（远超5%控制线）；电池衰减~24%的组，组件衰减~4%（接近控制线）；电池衰减~15%的组，组件衰减<3.6%（优于控制线）。

EL对比 (电池AaF15后 vs. 组件DH1000后 vs. 原始状态)

对比严重衰减、轻微衰减及衰减前的EL图像。AaF15后电池EL劣化程度与组件DH后EL劣化程度一致，进一步佐证了预测方法的有效性。

稳定性验证

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同批次电池AaF15测试稳定性验证

对同批次电池进行10组AaF15测试，衰减率平均值16.05%，波动范围14.48% - 17.69 %（最大误差<10%），证明该方法在量产监测中具备足够稳定性。

TOPCon电池的AaF15加速测试与组件DH1000结果存在显著相关性，可有效预测组件DH失效风险。实验和误差分析表明，为保障组件DH1000衰减≤5%，电池AaF15衰减率应控制在24%以下，实际应用建议采用更严格的20%阈值。该方法仅需15小时，为TOPCon电池量产（如银浆选型、工艺优化）提供了快速、稳定、高效的可靠性监测工具，显著降低因DH失效导致的量产风险。

美能PL/EL一体机测试仪

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美能PL/EL一体机测试仪模拟太阳光照射钙钛矿太阳能电池片，均匀照亮整个样品，并用专业的镜头采集光致发光（PL）信号，获得PL成像；电致发光（EL）信号，获得EL成像。通过图像算法和软件对捕获的PL/EL成像进行处理和分析，并识别出PL/EL缺陷，根据其特征进行分析、分类、归纳等。

• EL/PL成像，500万像素，实现多种成像精度切换
• 光谱响应范围：400nm~1200nm
• PL光源：蓝光（可定制光源尺寸、波长等)
• 多种缺陷识别分析(麻点、发暗、边缘入侵等)可定制缺陷种类

美能PL/EL一体机测试仪通过电致发光（EL）信号，获得EL成像可以对金属栅线腐蚀失效进行可视化表征，能在电池层级高效复现并量化DH失效的核心机制，为TOPCon电池量产提供可靠的监测工具。

原文参考：Optimizing anti-reflection and surface passivation for n-type back-contact back-junction silicon solar cells using SiNx/SiON stack layers: Insights from quokka simulation

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