[친환경 신기술] 페트로브스카이트 태양전지 셀 연구개발 급물살

[녹색경제신문 = 박진아 유럽 주재기자] 청정에너지 시대로의 전환에서 중요한 역할을 하는 태양광 기술 개발에 있어 초박형 태양광 집전셀(ultrathin solar cells)이 주목받고 있는 가운데, 최근 스페인과 스웨덴 협동 연구진이 나노구조의 ‚거울‘ 원리를 응용한 극도로 얇고 효율적인 태양광 집전셀(또는 태양전지 셀)을 고안하는데 성공했다.

기존 태양광 집전 셀 기술에 비해서 초박형 태양광 집전셀은 제조에 훨씬 적은 분량의 원자재를 사용해 더 빠른 속도로 제조가 가능하다는 것이 최우선적 장점이다. 또, 매우 얇기 때문에 유동적이거나 표면이 곡선인 장소에 부착・설치가 가능하다는 점에서 활용 범위가 넓다.

다만, 이 집전셀 내 장착된 태양광 셀 두께가 지나치게 얇을 경우 태양광 흡수력이 떨어지고 그나마 포착된 에너지가 집열판 후면부로 누전돼 집전셀 성능을 떨어뜨려 에너지 효율성 5~15%라는 극도로 낮은 에너지 효율성이 상용화를 가로막는 요인으로 지적돼왔다. 참고로, 기성 일반 태양광 발전용 광전지(PV) 모듈이 태양을 전력으로 전환하는 에너지 효율성은 20~25%다.

♢반도체 공정시 쓰이는 ‚인터페이스 패시베이션‘ 매커니즘 응용

국제 이베리아 나노테크놀로지 연구소(포르투갈-스페인 협력 연구기관, International Iberian Nanotechnology Laboratory, 이하 INL) 소속 페드로 살로메(Pedro Salomé) 연구실장은 스웨덴 웁살라 대학과 추진한 연구 결과, 집전셀 속에 산화알루미늄으로 코팅된 금 소재의 매우 얇은(極薄) 전극패턴층을 설계함으로 초박 태양전지 셀의 효율성을 눈에 띄게 향상시키는데 성공했다고 설명했다.

이 산화알루미늄 코팅된 금 전극패턴은 집전판 후면에 태양광을 반사시켜서 집전판에 수집된 에너지가 후면을 통해 소실되는 것을 방지하는 이른바 ‚인터페이스 패시베이션(interface passivation)‘층, 다시말해 셀 표면에 보호층을 형성해 셀 안정화와 생선된 전기 누수 방지로 효율을 높이는 원리로 작동한다.

이 초박형 태양관 집전셀은 셀 구조 설계 말고도 저비용 제작 방식도 혁신적이다.

연구진은 이 같은 아키텍처에 통상 사용되는 복잡하고 고비용의 다단계 나노제조 공정 대신 일단계 나노인쇄 리소그라피(one-step nanoimprint lithography) 공법을 사용한다.

사용된 25 나노미터의 극도로 얇은 두께의 금 전극층은 나노 구조가 새겨진 일종의 스탬프를 사용해 태양전지 셀 표면에 열을 가해 압착된다. 이 기술은 반도체 칩 제조 공정에서 저렴한 비용으로 여러 부품들을 넓은 면적에 인쇄하는 데 사용되는 기술이다.

연구진이 이번 새롭게 개발한 알루미늄, 구리, 인듐, 갈륨, 셀레늄 원소들로 구성된 초박형 ACIGS((Ag, Cu)(In,Ga)Se2) 태양전지 아키텍처를 사용한 태양광 흡수력 향상을 통해서 절대 에너지 전환 효율성을 1.5% 높였다고 주장한다. 추후 산업적 규모 생산 체제에 투입・응용해 상용화할 것에 대비하고 있다.

♢ 최근 재료 연구 분야에서 태양전지 기술 혁신과 성과 줄줄이 나오고 있어

최근 스웨덴의 룬트 대학을 비롯한 과학 연구소에서 에너지 효율성을 대거 향상시킨 초박형 태양 전지 재료 연구가 나와 신재생 태양광 에너지 산업 부문의 주목을 받은 바 있다.

특히 최근 여러 연구 결계에 따르면, 포르마미디늄-블라이이오디드(Formamidinium-Bleiiodid, FAPbl3)라는 회티탄석(perovskite) 계열의 새 유망 소재가 초박형 태양전지 설계에 적합하다고 평가받고 있으나 여전히 기존 실리콘 소재 태양전지에 비해 높은 태양광과 고온 환경에서 심각한 불안전성을 보인다는 기술적 한계성 때문에 상용화되지 못하고 있다.

그럼에도 불구하고 이번 연구 결과는 최근 차세대 태양전지용 소재로서 유럽 과학계에서 각광받고 있는 회티탄석에 대한 이해를 확장시킬 계기를 제공해 줄 것으로 기대된다. 

가령, 최근 영국 버밍엄 대학에서 실시한 실험 결과, 회티탄석 물질은 저온 상태에서 불안정 상태로 변질되는 성질을 보이는 사실을 규명하고 AI 및 머신러닝을 사용한 다양한 회티탄석 혼합물의 시뮬레이션 연구가 진행 중에 있다.