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Since solar energy conversion by photovoltaics is most efficient for photon energies at the bandgap of the absorbing material the idea of combining absorber layers with different bandgaps in a multijunction cell has become popular. In silicon thin-film photovoltaics a multijunction stack with more than two subcells requires a high bandgap amorphous silicon alloy top cell absorber to achieve an optimal bandgap combination. We address the question whether amorphous silicon carbide (a-SiC:H) or amorphous silicon oxide (a-SiO:H) is more suited for this type of top cell absorber. Our single cell results show a better performance of amorphous silicon carbide with respect to fill factor and especially open circuit voltage at equivalent Tauc bandgaps. The microstructure factor of single layers indicates less void structure in amorphous silicon carbide than in amorphous silicon oxide. Yet photoconductivity of silicon oxide films seems to be higher which could be explained by the material being not truly intrinsic. On the other hand better cell performance of amorphous silicon carbide absorber layers might be connected to better hole transport in the cell.

Produzierende Unternehmen stehen aufgrund steigender Preise für elektrische Energie großen Herausforderungen gegenüber. Der durchschnittliche Strompreis für die Industrie stieg in Deutschland von 12,07 ct pro kWh im Jahr 2010 auf 21,38 ct pro kWh im Jahr 2021. Batteriespeicherlösungen bieten vielfältige Anwendungsfälle, um Industriebetriebe energiewirtschaftlich zu optimieren. Dazu gehören beispielsweise die intensive Netznutzung, oder eine Kombination aus der atypischen Netznutzung und der Primärregelleistungsvermarktung. Der vorliegende Beitrag beschreibt zunächst diese Anwendungsfälle und geht im Anschluss auf unterschiedliche Typen von Batteriespeichersystemen ein, die hierfür eingesetzt werden können. Es wird daraufhin ein exemplarisches Batteriespeichersystem bei einem Industrieunternehmen vorgestellt. Der Beitrag schließt mit der Beschreibung eines innovativen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansatzes zur zuverlässigen Steuerung von Batteriespeichersystemen, um einer hohen Komplexität des Gesamtsystems zu begegnen.