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Meccanismi di degradazione nelle celle solari a colorante DSSC

In questo articolo Luigi Vesce, Centre for Hybrid and Organic Solar Energy (CHOSE), Dipartimento di Ingegneria Elettronica, Università di Roma Tor Vergata parla dei meccanismi di degradazione a cui sono soggetti i materiali, il colorante, l’elettrolita, il foto-elettrodo ed il contro-elettrodo delle celle solari.

Sub-moduli fotovoltaici in perovskite

In questo articolo Luigi Vesce, del CHOSE – Centre for Hybrid and Organic Solar Energy, Università di Roma Tor Vergata, parla dello scaling-up della tecnologia fotovoltaica a perovskite fino alle dimensioni del sub-modulo.

Celle solari a colorante (DSSC): la soluzione ideale per l’IoT

In questo articolo Luigi Vesce, del CHOSE – Centre for Hybrid and Organic Solar Energy, Università di Roma Tor Vergata, ha collaborato con la collega Jessica Barichello per parlare di DSSC e IoT.

Indagine sulla valutazione sociale della tecnologia a perovskite sviluppata all’interno del progetto europeo Diamond

In questo articolo Luigi Vesce, del CHOSE – Centre for Hybrid and Organic Solar Energy, Università di Roma Tor Vergata, ha collaborato con la collega portoghese Carolina Hora di Pixel Voltaic per parlare di un’indagine sulla valutazione della tecnologia a perovskite da parte del pubblico.

Agrovoltaico e integrazione delle celle solari DSSC

In questo articolo Luigi Vesce, del CHOSE – Centre for Hybrid and Organic Solar Energy, Tor Vergata Università di Roma, spiega che la tecnologia DSSC (Dye Sensitized Solar Cell) può essere considerata per applicazioni in serra non solo per supportare il fabbisogno energetico ma anche con lo scopo di controllare selettivamente la luce in ingresso.

Machine learning come strumento nel processo di upscaling delle celle solari a perovskite

In questo articolo Luigi Vesce, del CHOSE – Centre for Hybrid and Organic Solar Energy, Tor Vergata Università di Roma, spiega che l’adattamento dei processi di deposizione dei moduli e della relativa composizione dei materiali ottimizzati per dispositivi di piccola area alla produzione di dispositivi su larga scala per uso commerciale è uno degli aspetti più impegnativi per il reale sfruttamento della tecnologia a perovskite. “L’emergere di tecniche di machine learning da utilizzare nella scienza dei materiali può aprire percorsi verso una sperimentazione più efficiente”.

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