Difetti nelle celle fotovoltaiche SHJ e ruolo dell’IA: come identificarli, ridurli e trasformarli in più efficienza, kWh prodotti e margini per gli impianti in Italia.
Fotovoltaico SHJ: dove si perdono i punti di efficienza (e come l’IA può recuperarli)
Tra una cella solare SHJ di laboratorio al 26% e un modulo installato sul tetto di un capannone in Emilia, la differenza non la fa solo il sole. La fanno i difetti: microscopici, invisibili, ma in grado di mangiarsi diversi punti di efficienza e anni di vita utile dell’impianto.
Un recente studio internazionale sulle celle fotovoltaiche a eterogiunzione di silicio (SHJ) ha identificato per la prima volta tipologie specifiche di difetti responsabili della perdita di prestazioni. La notizia è tecnica, ma ha implicazioni molto concrete per chi progetta, finanzia o gestisce impianti in Italia, proprio mentre il Paese punta su rinnovabili e intelligenza artificiale nel settore energetico per centrare gli obiettivi 2030.
In questo articolo vediamo:
- che cosa sono, in pratica, i difetti nelle celle SHJ e perché riducono il rendimento;
- come l’IA può aiutare a individuarli, classificarli e ridurli lungo tutta la filiera produttiva;
- che impatto ha questo tema sul LCOE, sui business plan e sulla transizione verde italiana.
1. Cos’è davvero una cella SHJ e perché interessa al mercato italiano
Le celle a eterogiunzione di silicio (SHJ) sono una delle tecnologie più promettenti per il fotovoltaico di nuova generazione. Combinano wafer di silicio cristallino con sottili strati di silicio amorfo e rivestimenti trasparenti conduttivi.
Il risultato pratico è chiaro:
- efficienze di cella oltre il 24–25%;
- ottimo comportamento alle alte temperature, cruciale nelle estati italiane sempre più calde;
- buona resa in condizioni di bassa irradianza (nuvole, orientamenti non ottimali, facciate).
Negli ultimi due anni diversi operatori italiani hanno iniziato a guardare con interesse a:
- moduli SHJ per impianti industriali con spazi limitati (serve massimizzare kWh/m²);
- applicazioni BIPV (building-integrated), dove l’estetica e la resa in condizioni reali contano più della pura potenza di targa.
La prospettiva è chiara: se l’industria riesce a controllare i difetti, le SHJ possono diventare un pilastro della matrice rinnovabile italiana, soprattutto abbinandole a reti intelligenti e sistemi di previsione e ottimizzazione con IA.
2. Difetti nelle celle SHJ: cosa sono e come fanno perdere efficienza
Il risultato dello studio citato nell’articolo originale è netto:
esistono tipologie specifiche di difetti all’interno delle celle SHJ che sono direttamente responsabili delle perdite di efficienza.
Detto in modo semplice, una cella ideale trasformerebbe in elettricità quasi tutti i fotoni assorbiti. Una cella reale, invece, soffre di:
- difetti nel silicio cristallino: dislocazioni, impurità, difetti di reticolo;
- difetti agli strati di passivazione (silicio amorfo): stati elettronici che “intrappolano” gli elettroni;
- interfacce imperfette tra materiali diversi (eterogiunzione), dove aumentano le ricombinazioni;
- micro-cricche e difetti meccanici che possono peggiorare nel tempo con cicli termici e carichi meccanici.
Il meccanismo chiave è la ricombinazione: gli elettroni e le lacune, anziché contribuire alla corrente elettrica, si riaccoppiano e dissipano energia in calore. Ogni difetto aggiunge “punti di fuga” per gli elettroni, riducendo:
- la tensione a circuito aperto (Voc);
- la corrente di corto circuito (Isc);
- il fattore di forma (FF).
Un peggioramento anche solo dell’1–2% assoluto di efficienza di cella, moltiplicato su milioni di moduli e su 25–30 anni di vita, aumenta in modo sensibile il costo livellato dell’energia (LCOE). Per chi finanzia parchi fotovoltaici o impianti industriali in Italia, questa differenza si traduce in:
- tempi di ritorno più lunghi;
- minore bancabilità dei progetti;
- margini più stretti per EPC e O&M.
3. Dove entra in gioco l’IA: dalla produzione alla manutenzione
La buona notizia è che proprio la natura “microscopica e complessa” di questi difetti rende ideale l’uso dell’intelligenza artificiale nel fotovoltaico SHJ.
3.1 IA e controllo qualità in fabbrica
Durante la produzione di celle e moduli SHJ, le linee generano una quantità enorme di dati:
- immagini elettroluminescenti (EL) delle celle;
- misure di IV-curves, fotoluminescenza, lifetime dei portatori;
- parametri di processo (temperature, tempi, gas, deposizione film sottili).
Modelli di machine learning e visione artificiale possono:
- riconoscere pattern di difetti nelle immagini EL molto prima che siano visibili a occhio;
- correlare specifici difetti a step di processo (ad esempio, una certa ricetta di deposizione del silicio amorfo);
- ottimizzare in automatico i parametri di produzione per minimizzare le ricombinazioni.
Il risultato è duplice:
- più uniformità di lotto e meno scarti;
- un database strutturato di difetti, utile per iterare il design delle celle SHJ.
3.2 IA, manutenzione predittiva e degrado nel tempo
Una parte dei difetti non è presente da subito, ma si sviluppa nel tempo: potenziale PID, micro-cricche da stress meccanico, degrado dell’incapsulante.
Qui gli algoritmi di IA lavorano su dati di esercizio:
- curve di potenza nel tempo (SCADA degli impianti);
- monitoraggio stringa per stringa;
- immagini a infrarossi/droni;
- dati ambientali (temperatura, irraggiamento, umidità).
Allenando modelli predittivi, si può:
- individuare schemi di degrado anomalo riconducibili a certi lotti di moduli SHJ;
- stimare il tasso di degradazione annuo reale vs quello garantito dal produttore;
- attivare interventi mirati (sostituzione, ricablaggio, revisione di inverter) prima che il problema diventi macroscopico.
Questo approccio di manutenzione predittiva fotovoltaica si sta diffondendo nei grandi impianti utility scale italiani, ma sta arrivando anche su impianti commerciali di medie dimensioni grazie a piattaforme cloud e servizi in abbonamento.
4. L’impatto per la transizione energetica italiana
Capire e ridurre i difetti delle celle SHJ non è solo un tema da laboratorio. Ha effetti diretti su tre livelli strategici per l’Italia.
4.1 LCOE più basso e progetti più bancabili
Ogni punto di efficienza recuperato, e ogni anno di vita utile preservato, spinge verso il basso il costo del kWh fotovoltaico.
Per un impianto industriale sul tetto di 1 MWp:
- un +1% di efficienza modulo può valere diversi MWh/anno in più;
- un degrado ridotto (es. dallo 0,6%/anno allo 0,3%/anno) può generare migliaia di euro di ricavi addizionali sull’intera vita dell’impianto.
Quando questi numeri entrano nei fogli di calcolo di banche e fondi, i progetti diventano:
- più finanziabili (miglior DSCR);
- più competitivi nei PPA a lungo termine.
4.2 IA come abilitatore della filiera italiana del solare
Se l’Europa, e l’Italia al suo interno, vogliono riportare una parte della produzione fotovoltaica “a casa”, le linee SHJ di nuova generazione avranno l’IA integrata nativamente.
Per gli operatori italiani questo apre tre opportunità concrete:
- Costruttori di macchinari e automazione: integrare moduli di visione artificiale e analisi dati direttamente negli strumenti di deposizione e test;
- Software house e startup di IA energetica: sviluppare modelli specifici per difettologia SHJ, manutenzione predittiva e ottimizzazione O&M;
- Utility ed ESCo: usare queste informazioni per proporre contratti “as-a-service” con garanzie di performance più robuste.
4.3 Reti intelligenti e integrazione con altre rinnovabili
La qualità dei moduli è uno degli ingranaggi della transizione verde. Gli altri ingranaggi sono:
- reti di distribuzione digitalizzate;
- sistemi di accumulo (batterie, idrogeno);
- algoritmi di previsione dei consumi e della produzione rinnovabile.
Moduli più stabili e prevedibili nel tempo, grazie a una migliore gestione dei difetti, rendono tanto più efficaci gli algoritmi di ottimizzazione di rete, che possono contare su profili di generazione meno incerti.
Per chi lavora in DSO, TSO, aggregatori di comunità energetiche, questo significa poter costruire modelli previsionali più affidabili e orchestrare meglio produzione, accumulo e domanda.
5. Cosa può fare oggi un’azienda italiana che investe in fotovoltaico SHJ
Se sei un energy manager, un CFO o lavori in un EPC/O&M, non hai bisogno di diventare fisico dei semiconduttori per usare queste informazioni in modo pragmatico.
5.1 Domande da fare ai fornitori
Quando valuti moduli SHJ, ha senso introdurre una serie di domande tecniche mirate:
- Quali tecniche di ispezione utilizzate in fabbrica? Avete sistemi basati su IA/visione artificiale per il rilevamento dei difetti?
- Qual è il degrado annuo garantito e su quali dati reali si basa?
- Disponete di report di test di affidabilità accelerata specifici per PID, cicli termici, umidità?
- Fornite lotti tracciabili e dati di produzione associati, almeno in forma aggregata?
Non serve avere tutte le risposte in casa, ma questi punti aiutano a selezionare fornitori che stanno lavorando seriamente su controllo difetti ed efficienza reale.
5.2 Integrare IA nei propri impianti
Per chi gestisce impianti esistenti o in fase di progettazione, l’adozione dell’IA passa da alcuni passi concreti:
- scegliere sistemi di monitoraggio che permettano l’export dei dati in modo strutturato;
- valutare piattaforme che offrono analytic avanzati e manutenzione predittiva per fotovoltaico;
- impostare una cultura interna orientata al dato: report periodici, KPI di degradazione, alert strutturati.
Con questi elementi, diventa molto più semplice intercettare difetti “in crescita” e difendere il rendimento dell’impianto sul lungo periodo.
5.3 Approccio di serie: non solo prezzo per watt
Troppo spesso la gara si chiude sul prezzo per watt di picco. Ma per un impianto che deve lavorare 25–30 anni in Italia, ha più senso ragionare in termini di:
- €/MWh prodotto sull’intera vita (LCOE);
- qualità della catena di controllo difetti del produttore;
- capacità del fornitore e dell’O&M di usare strumenti di IA per prevenire problemi.
La realtà è più semplice di quanto sembri: chi controlla meglio i difetti, guadagna di più nel tempo. E l’IA è lo strumento più efficace per farlo oggi.
Guardando avanti: SHJ, IA e la prossima fase della transizione verde
Le ricerche sulle celle fotovoltaiche SHJ e sui loro difetti mostrano che siamo entrati in una fase matura: non basta inseguire un nuovo record di efficienza in laboratorio, bisogna capire nel dettaglio dove si perdono i punti di rendimento e ridurre queste perdite con metodi sistematici.
Nella serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde” questo tassello si collega agli altri: reti intelligenti, previsione dei consumi, manutenzione predittiva negli impianti. Il filo conduttore è sempre lo stesso: usare l’informazione (e l’IA) per estrarre più valore da ogni kW installato.
Per il fotovoltaico SHJ significa:
- moduli più efficienti e stabili;
- business plan più solidi;
- un contributo più robusto agli obiettivi di decarbonizzazione del Paese.
La domanda vera è: vogliamo limitarci a comprare pannelli “più efficienti” sulla carta, o vogliamo costruire una filiera che sfrutti davvero dati e IA per controllare ogni singolo difetto, dal wafer al tetto? Chi inizia ora, nel 2026, si mette in una posizione di vantaggio competitivo che difficilmente verrà colmata in pochi anni.