페로브스카이트 태양전지 튜토리얼 – EQE 시뮬레이션
1. 소개
외부 양자 효율(External Quantum Efficiency, EQE)은 태양전지가 각 파장에서 입사한 광자를 수집된 전하 운반자로 얼마나 효율적으로 변환하는지를 설명합니다. 다시 말해, 주어진 에너지를 가진 광자가 광전류에 기여할 확률입니다. 실험적으로 이는 태양전지에 가장 널리 사용되는 특성화 기법 중 하나이며, 태양 스펙트럼 전반에 걸친 흡수, 전하 수집, 손실에 대한 상세한 정보를 제공합니다.
페로브스카이트 소자의 경우 EQE는 특히 유용합니다. 날카로운 흡수 에지와 추가적인 광학 손실이 직접적으로 재료 품질, 층 두께의 적절성, 그리고 스택 내부에서 빛이 어떻게 간섭하는지를 반영하기 때문입니다. 이 튜토리얼에서는 OghmaNano에서 EQE를 시뮬레이션하고, 스펙트럼을 플롯하며, 소자 스택을 비교하고, 측정된 EQE와 모델을 대조합니다.
2. EQE용 시뮬레이션 설정
먼저 OghmaNano를 실행합니다. 메인 창에서 New simulation을 클릭합니다. 사용 가능한 소자 유형 라이브러리가 ??와 같이 나타납니다. 예제 소자에 접근하려면 Perovskite cells 범주를 더블 클릭합니다. 페로브스카이트 폴더 안에는 MAPbI₃ devices 및 이온 효과가 포함된 변형(고정 이온, CELIV 등)과 같은 사전 구성된 예제 시뮬레이션 세트가 보입니다. ??에 표시된 것처럼 Perovskite solar cell - frozen ions (MAPI) 예제를 선택합니다.
💡 팁: 반드시 Perovskite solar cell - frozen ions (MAPI)를 선택하십시오 - frozen ions 부분이 중요하며 나중에 설명됩니다.
시뮬레이션을 실행하기 전에 Simulation type 탭으로 이동하여 기본 Perovskite hysteresis 모드에서 EQE 모드로 전환합니다. 이렇게 하면 EQE 계산을 수행할 수 있도록 시뮬레이션이 준비됩니다.
3. 시뮬레이션 실행
시뮬레이션 모드를 EQE로 변경한 후 파일 탭으로 이동합니다. Run simulation 버튼(파란색 재생 아이콘)을 누르거나 F9를 눌러 계산을 실행합니다. 실행이 끝나면 Output 탭으로 이동하면 EQE 시뮬레이션에서 생성된 파일이 보입니다.
E_eqe.csv 및 E_iqe.csv가 포함됩니다.
시뮬레이션이 끝나면 Output 탭으로 이동합니다. eqe.csv를 더블 클릭하면
파장 대 EQE를 플롯합니다(
?? 참조).
E_eqe.csv를 더블 클릭하면 광자 에너지 대 EQE 플롯이 표시됩니다(
?? 참조).
eqe.csv — 파장 대 EQE 플롯.
이 그림은 시뮬레이션으로 생성된 파장의 함수로서의 EQE 스펙트럼을 보여줍니다.
e_eqe.csv — 광자 에너지 대 EQE 플롯.
이는 동일한 실행에서 생성된, 에너지(eV)에 대해 표현된 EQE 스펙트럼입니다.
원칙적으로 이것만으로 EQE 시뮬레이션을 실행하는 데 충분합니다. 동일한 기법은 어떤 소자 클래스(예: 실리콘 또는 유기 태양전지)에도 적용됩니다: 단순히 EQE 버튼을 클릭하고 시뮬레이션을 실행하면 EQE 스펙트럼이 생성됩니다. 이 튜토리얼은 이동성 이온을 가진 페로브스카이트 태양전지를 사용하므로, 고려해야 할 몇 가지 추가 세부 사항이 있습니다. 세부 사항을 이해하고 싶다면 계속 읽으십시오.
4. 추가 세부 사항
재생 버튼을 눌러 EQE 솔버를 실행하면 세 단계로 진행됩니다. 1단계: EQE를 측정할 원하는 역바이어스 전압까지 소자를 램프합니다; (이 전압은 EQE 편집기(Main window → Editors → EQE → EQE Voltage)를 통해 설정할 수 있습니다); 2단계: 관심 있는 파장 범위에 대해 광학 솔버를 실행하여 소자 내부의 광자 분포를 계산합니다( ?? 참조). 3단계: 목표 바이어스에서 تلك 광학 결과를 사용하여 EQE 계산 자체를 수행합니다( ?? 참조). 솔버를 실행하면 계산의 서로 다른 단계를 확인할 수 있습니다.
EQE 시뮬레이션이 실행되는 전압은 EQE Editor에서 설정할 수 있습니다( ?? 참조). 여기서 EQE Voltage 매개변수가 계산에 사용되는 바이어스를 정의하며, 편집기는 메인 창의 Editors 리본에서 접근합니다. 더 음의 전압에서 EQE를 실행하는 장점은 캐리어 재결합의 영향을 최소화할 수 있다는 점입니다. 0볼트에 가까워질수록, 특히 순바이어스 영역에 들어가면 시뮬레이션에는 점점 더 많은 재결합이 포함됩니다. 그 영역에서는 결과가 더 이상 고유 EQE의 깨끗한 측정값이 아닙니다.
5. 페로브스카이트에서의 EQE
🔧 고급 세부 사항: 아래 섹션은 OghmaNano가 EQE 계산 중 Lua microcode를 사용하여 mobile-ion solver를 제어하는 방법을 설명합니다. EQE 시뮬레이션을 실행하는 데 이를 이해할 필요는 없지만, 내부적으로 무슨 일이 일어나는지 알고 싶거나 solver 동작을 사용자 정의하고 싶다면 계속 읽으십시오.
페로브스카이트 태양전지는 이동성 이온을 포함하므로, 어떤 측정이든 이온 분포를 변화시켜 EQE, JSC, VOC와 같은 매개변수가 전압 이력에 의존하게 됩니다. 실험적으로 일반적인 접근은 소자를 설정 전압까지 램프하고, 이온이 안정화되도록 한 후 측정을 수행하는 것입니다. 이 시뮬레이션에서는 그 절차를 재현합니다: 램프 동안 이온은 자유롭게 이동하고, 목표 바이어스에 도달하면 고정되며, EQE는 이온 분포가 더 이상 교란되지 않도록 빠르게 계산됩니다. 이는 EQE가 안정화 이후 그리고 정의된 전압 이력 하에서 측정되어야 한다는 분야의 좋은 실험 관행을 반영하며, 커뮤니티 가이드라인(Khenkin et al., Nat. Energy 2020)과 IEC 60904와 같은 국제 PV 표준에서 권장됩니다.
이동성 이온을 가진 페로브스카이트에서는 EQE 및 효율과 같은 매개변수가 소자의 전압 이력에 의존할 수 있습니다. 일관된 EQE를 얻는 실용적인 방법은 두 가지가 있습니다: (i) mobile-ion solver를 완전히 일시적으로 비활성화하는 방법( Electrical 탭 참조), 또는 (ii) 바이어스 램프 동안에는 이온을 이동 가능하게 유지해 이완시키고, EQE를 계산하는 동안에만 이를 고정하는 방법입니다. 후자는 drift-diffusion microcode 편집기를 통해 제어됩니다 (?? 참조).
실제로 OghmaNano에서 EQE를 실행할 때 이동성 이온을 다루는 방법은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 mobile-ion solver를 완전히 비활성화하는 것입니다. 이는 메인 창의 Electrical 리본에서 Perovskite ion solver 버튼을 해제함으로써 수행할 수 있으며, 이 버튼은 ??에 표시된 메뉴 바로 아래에 있습니다. 이 접근의 단점은 이온 이동을 완전히 무시한다는 점입니다.
두 번째이자 더 미묘한 방법은 느린 전압 램프 동안에는 이온이 이동 가능하도록 두어 준평형 분포로 안정화되도록 하고, EQE 측정 자체가 시작될 때만 이를 “고정”하는 것입니다. 이는 실험적으로 이온이 안정화되도록 느린 음의 전압 램프를 인가한 다음, 이온이 이동할 시간이 없도록 EQE를 매우 빠르게 측정하는 것과 동일합니다. 제공된 시뮬레이션에서는 이 작업이 작은 Lua 스크립트를 통해 기본적으로 수행됩니다.
이 동작을 확인하거나 편집하려면 Electrical 리본으로 이동하여 Drift diffusion 버튼 오른쪽의 메뉴를 열고, Edit microcode를 클릭합니다( ?? 참조). 그러면 solver를 제어하는 Lua 코드를 보여주는 스크립트 편집기 창이 열립니다 (??). 핵심 줄은 EQE 계산이 실행되는 동안에는 이온 solver를 끄고, 전압 램프 동안에는 켜 두는 것입니다. 이렇게 하면 EQE가 계산되기 전에 이온이 평형에 도달하여 일관되고 물리적으로 타당한 결과를 제공합니다. 같은 방법은 JV 곡선이나 다른 실험에도 적용할 수 있습니다.
📝 과제 1 — 바이어스의 함수로서의 EQE
목표: 바이어스가 EQE에 어떻게 영향을 주는지, 그리고 더 음의 전압이 왜 재결합 인공 효과를 억제하는지 확인합니다.
- EQE 편집기를 엽니다: Main window → Editors → EQE.
- EQE Voltage를
-1V로 설정하고 EQE 시뮬레이션을 실행합니다. - 다음 전압들을 스윕하고, 매번 EQE를 다시 실행하며 스펙트럼을 저장합니다:
+1 V → +0.5 V → 0 V → −1 V → +3 V → +5 V. (순바이어스, 예를 들어 +3 V와 +5 V에서는 의도적으로 재결합이 증가하고 EQE가 낮아집니다.) - 스펙트럼을 중첩하여 플롯하고 어느 영역에서 곡선들이 가장 크게 갈라지는지 확인합니다(흡수 에지 근처, 장파장 롤오프 등).
예상 관찰 / 결과
- −1 V에서는 EQE가 일반적으로 가장 높고 가장 매끄럽습니다(수집이 용이하며 재결합이 최소임).
- 0 V (JSC)에서는 EQE가 보통 −1 V에 비해 약간 낮아지며, 특히 밴드 에지 근처에서 그렇습니다.
- +0.5 V 및 +1 V에서는 증가한 재결합으로 인해 EQE가 더 낮아집니다.
- 더 강한 순바이어스(+3 V, +5 V)에서는 EQE가 급격히 떨어질 수 있으며 더 이상 고유 EQE를 나타내지 않을 수 있습니다(재결합 제한이 됩니다).
- 바이어스에 가장 민감한 파장 영역은 종종 장파장 꼬리이며(여기서는 흡수가 더 약하고 캐리어 수집이 가장 중요함), 이 영역에서 차이가 잘 나타납니다.
🧪 과제 2 — 재결합을 변화시키며 JSC에서의 EQE
목표: 단락 조건에서 재결합이 EQE 스펙트럼에 미치는 영향을 정량화합니다.
- EQE 편집기에서 EQE Voltage를
0V(즉, JSC)로 설정합니다. - 소자의 Electrical parameters에서 트랩 보조(SRH) 재결합 설정(예: 캐리어 수명, 포획 단면적, 또는 결함 밀도)을 찾습니다.
- 세 가지 시뮬레이션을 실행합니다:
- 기준값: 현재/기본 재결합 값.
- 더 높은 재결합: SRH 속도를 약 ×10 증가(더 짧은 수명 또는 더 큰 단면적).
- 더 낮은 재결합: SRH 속도를 약 ÷10 감소(더 긴 수명 또는 더 작은 단면적).
- 세 EQE 스펙트럼을 비교합니다(장파장 개시부와 광학 간섭 피크 근처의 특징에 집중).
예상 관찰 / 결과
- 더 높은 SRH 재결합 → EQE 감소, 특히 흡수 에지 근처와 생성이 약한 영역에서 가장 뚜렷함.
- 더 낮은 SRH 재결합 → EQE가 흡수/광학에 의해 설정되는 광학적 “상한”에 가까워짐.
- 변화는 두께/광학 효과를 모사할 수 있으므로, 진단을 위해
eqe.csv(λ 영역)와e_eqe.csv(E 영역)를 모두 사용하십시오.
ℹ️ 참고: 깨끗한 EQE 추출을 위해서는 재결합을 최소화하기 위해 약한 역바이어스(예: −1 V)를 사용하는 것이 바람직합니다. 순바이어스 조건(+3 ~ +5 V)은 설명용으로는 유용하지만 일반적으로 고유 EQE를 대표하지는 않습니다.
✅ 학습한 내용
- OghmaNano에서 EQE 시뮬레이션을 설정하고 실행하는 방법.
- 결과를 어디서 찾고 플롯하는지(
eqe.csv와e_eqe.csv). - 이동성 이온 때문에 페로브스카이트에 특별한 처리가 필요한 이유.
- EQE 전압을 선택하는 방법과, 왜 더 음의 전압이 재결합을 최소화하는지.
- 이동성 이온을 처리하는 두 가지 방법: 완전히 비활성화하거나, EQE 단계 동안에만 고정하는 방법.