Week 9
Device Modeling Assignment
30%
利用 PC1D 软件模拟一个特定结构的电池效率,分析不同掺杂浓度对性能的影响并撰写报告。
SOLA9001
课程定位 SOLA9001 是 UNSW 的‘镇校之宝’课程。UNSW 的光伏与可再生能源工程学院排名全球第一,这门课由世界级的光伏泰斗(如 Martin Green 教授的团队)奠基。它不是简单的科普,而是一门深度融合半导体物理、光学与制造工艺的硬核专业课。它是通往全球光伏巨头、清洁能源研发及碳中和战略岗位的终极敲门砖。 技术栈与学习内容 课程从光伏物理的微观本质出发。核心模块包括:半导体能带理论基础、载流子的产生与复合(Radiative, Auger, SRH)、P-N 结的光电特性分析、太阳能电池的损耗机制(反射、串联/并联电阻)、以及转换效率的理论极限(Shockley-Queisser Limit)。此外,课程还重点涵盖了单晶/多晶硅电池的制造工艺、先进结构(如 PERC, TOPCon, HJT)以及新型钙钛矿电池的前沿动态。学生将利用仿真软件(如 PC1D)模拟电池性能指标。 课程结构 10 周理论与实验模拟交织。前期死磕半导体物理,中期深入电池器件结构与性能优化,后期转向系统集成与产业经济学。评估包含:高频的在线数值计算任务、一个涉及 PC1D 软件模拟的深度研究项目(Assignment)、以及极其硬核、强调逻辑推导与物理解释的期末考试。该课对物理直觉的要求极高。 适合人群 光伏硕士、电气/物理背景学生。如果你对新能源、半导体物理或绿色转型充满热诚,这门课是你的殿堂。建议具备基础的固体物理知识。建议每周投入 15-20 小时进行模型拆解。
Course decision
先看考核重心、截止节奏和入门要求,再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
3 项考核
最高单项
50%
Final Integrated Examination
期末考试
有
以官方 outline 为准
Hurdle
1 项
需要单独满足
Deadline map
按截止周排列作业节点;持续考核会保留在下方完整考核结构中。
Week 9
30%
利用 PC1D 软件模拟一个特定结构的电池效率,分析不同掺杂浓度对性能的影响并撰写报告。
Week 10
20%
涵盖载流子浓度计算、SQ 极限推导及 Voc 估算的在线自测。
Week 11
50%
深度笔试,要求在限时内完成复杂的器件方程推导及新型电池结构的优劣分析。
Syllabus
默认只展示每周独有的知识重点;节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
太阳光谱 AM1.5,带隙能量 (Bandgap),本征与掺杂半导体,费米能级物理意义。
光吸收系数,非平衡载流子浓度,三种主要复合机制(SRH、奥格、辐射复合)的数学描述。
空间电荷区,内建电场,二极管特性方程,光生电流的收集逻辑。
开路电压 (Voc)、短路电流 (Isc)、填充因子 (FF) 与转换效率 (PCE) 的多变量博弈。
SQ 极限推导,寄生电阻影响,如何通过表面钝化 (Passivation) 降低复合损失。
复习半导体方程,冲刺 PC1D 模拟项目的数据拟合。
表面纹理 (Texturing),抗反射涂层 (ARC),陷光效应与背反射器理论。
西门子法提纯,CZ 拉晶,扩散、刻蚀、丝网印刷等工业化生产细节。
PERC 技术全解,TOPCon 隧穿氧化层理论,异质结 (HJT) 及叠层电池 (Tandem) 趋势。
组件失配、遮挡影响,光伏经济学 (LCOE) 简析;全学期物理图像复盘。
Assessment
Mathematical Online Exercises
涵盖载流子浓度计算、SQ 极限推导及 Voc 估算的在线自测。
Week 10
Device Modeling Assignment
利用 PC1D 软件模拟一个特定结构的电池效率,分析不同掺杂浓度对性能的影响并撰写报告。
Week 9
Final Integrated ExaminationHurdle
深度笔试,要求在限时内完成复杂的器件方程推导及新型电池结构的优劣分析。
Week 11
From Seniors
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
这门课暂无往年考点记录。
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。