হোয়াইট-লাইট এলইডির রঙের তাপমাত্রা এবং সিআরআই-এর অভ্যন্তরীণ ফটোভোলটাইক দক্ষতার উপর প্রভাব

2.1 বিস্তারিত-ভারসাম্য গণনা

বিভিন্ন এলইডি অবস্থার অধীনে আইপিভিগুলির জন্য তাত্ত্বিক সর্বাধিক দক্ষতার সীমা নির্ধারণ করতে গবেষণাটি শকলি-কুইসার তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে বিস্তারিত-ভারসাম্য গণনা ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিটি এলইডি নির্গমন এবং ফটোভোলটাইক উপাদান শোষণের বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে বর্ণালী অমিল বিবেচনা করে।

2.2 এলইডি বর্ণালী বিশ্লেষণ

বিভিন্ন সিটি (২২০০K থেকে ৬৫০০K) এবং সিআরআই মান (৭০, ৮০, ৯০) সহ বাণিজ্যিক হোয়াইট-লাইট এলইডিগুলি বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। প্রতিটি এলইডির বর্ণালী শক্তি বন্টন পরিমাপ করা হয়েছিল এবং ফটোভোলটাইক রূপান্তরের জন্য উপলব্ধ ফোটন ফ্লাক্স গণনা করতে ব্যবহৃত হয়েছিল।

3.1 রঙের তাপমাত্রার প্রভাব

নিম্ন রঙের তাপমাত্রা (২২০০-৩০০০K) ধারাবাহিকভাবে উচ্চতর তাত্ত্বিক দক্ষতা (৬৫০০K এলইডির তুলনায় ৪৫% পর্যন্ত উন্নতি) প্রদান করেছে এবং কম সর্বোত্তম ব্যান্ডগ্যাপ শক্তির প্রয়োজন হয়েছে (প্রায় ০.২-০.৩ eV হ্রাস)। এটি ওয়ার্ম-হোয়াইট এলইডিগুলিতে বর্ধিত লাল বর্ণালী সামগ্রীর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

3.2 সিআরআই প্রভাব বিশ্লেষণ

পূর্ববর্তী ধারণার বিপরীতে, উচ্চ-সিআরআই এলইডি (সিআরআই ৯০) কম-সিআরআই এলইডির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম ব্যান্ডগ্যাপ উপাদান (১.৪-১.৬ eV) প্রয়োজন। উচ্চ-সিআরআই এলইডিগুলিতে বিস্তৃত বর্ণালী বন্টন লাল অঞ্চলে আরও প্রসারিত হয়, সর্বোত্তম উপাদানের প্রয়োজনীয়তা পরিবর্তন করে।

3.3 উপাদান কর্মক্ষমতা তুলনা

যদিও সর্বোত্তম আইপিভি কর্মক্ষমতার জন্য কম-সিআরআই আলোর অধীনে প্রশস্ত-ব্যান্ডগ্যাপ উপাদানের প্রয়োজন হয়, পরিপক্ক প্রযুক্তিগুলি যেমন স্ফটিক সিলিকন (c-Si) এবং CdTe উচ্চ-সিআরআই আলোর অধীনে উন্নত কর্মক্ষমতা দেখায় তাদের শোষণ প্রোফাইলের সাথে ভাল বর্ণালী মিলের কারণে।

4.1 গাণিতিক কাঠামো

বিস্তারিত-ভারসাম্য গণনা অভ্যন্তরীণ অবস্থার জন্য অভিযোজিত শকলি-কুইসার সীমা ফর্মালিজমের উপর ভিত্তি করে:

$\\eta_{max} = \\frac{J_{sc} \\times V_{oc} \\times FF}{P_{in}}$

যেখানে $J_{sc} = q \\int_{\\lambda_{min}}^{\\lambda_{max}} EQE(\\lambda) \\Phi_{photon}(\\lambda) d\\lambda$

সর্বোত্তম ব্যান্ডগ্যাপ শক্তি $E_g^{opt}$ প্রতিটি এলইডি বর্ণালীর জন্য দক্ষতা ফাংশন $\\eta(E_g)$ সর্বাধিক করে নির্ধারণ করা হয়।

4.2 কোড বাস্তবায়ন

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_ipv_efficiency(led_spectrum, bandgap_energy):
    """
    প্রদত্ত এলইডি বর্ণালী এবং ব্যান্ডগ্যাপের জন্য তাত্ত্বিক আইপিভি দক্ষতা গণনা করুন
    
    প্যারামিটার:
    led_spectrum: কলাম সহ ডেটাফ্রেম ['wavelength_nm', 'irradiance_w_m2_nm']
    bandgap_energy: eV-এ ব্যান্ডগ্যাপ শক্তি
    
    রিটার্ন:
    efficiency: তাত্ত্বিক সর্বাধিক দক্ষতা
    """
    h = 6.626e-34  # প্ল্যাঙ্কের ধ্রুবক
    c = 3e8        # আলোর গতি
    q = 1.602e-19  # ইলেকট্রন চার্জ
    
    # তরঙ্গদৈর্ঘ্যকে শক্তিতে রূপান্তর করুন
    wavelengths = led_spectrum['wavelength_nm'].values * 1e-9
    energies = (h * c) / wavelengths / q
    
    # ফোটন ফ্লাক্স গণনা করুন
    photon_flux = led_spectrum['irradiance_w_m2_nm'] * wavelengths / (h * c)
    
    # কারেন্ট ডেনসিটি গণনা করুন (ব্যান্ডগ্যাপের উপরে নিখুঁত EQE ধরে নিয়ে)
    usable_photons = photon_flux[energies >= bandgap_energy]
    j_sc = q * np.sum(usable_photons)
    
    # সরলীকৃত দক্ষতা গণনা
    input_power = np.sum(led_spectrum['irradiance_w_m2_nm'])
    efficiency = (j_sc * 0.7 * 1.0) / input_power  # সাধারণ Voc এবং FF ধরে নিয়ে
    
    return efficiency

# বিভিন্ন সিআরআই অবস্থার জন্য উদাহরণ ব্যবহার
bandgaps = np.linspace(1.0, 2.5, 100)
efficiencies_cri70 = [calculate_ipv_efficiency(led_cri70, eg) for eg in bandgaps]
efficiencies_cri90 = [calculate_ipv_efficiency(led_cri90, eg) for eg in bandgaps]