《Next Research》：Plantago lanceolata-Mediated Green synthesized ZnO Nanoparticles for Norfloxacin Delivery and its Antibacterial Activity
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太阳能技术综述：整合光伏、太阳能热及混合系统，分析性能、经济挑战与未来方向，强调LCOE、材料创新及可持续能源发展。
所罗门·蒂贝布·格布雷阿贝（Solomon Tibebu Gebreabe）、丹尼尔·博加莱（Daniel Bogale）、阿尔克邦·海卢（Arkbom Hailu）和阿贝贝·沃库（Abebe Worku）
埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴科技大学工程学院，可持续能源卓越中心、生物过程与生物技术卓越中心、纳米技术卓越中心，环境工程系，邮编16417
摘要
太阳能在全球向可持续、低碳能源系统转型的过程中继续发挥着关键作用。然而，现有的综述往往仅关注个别技术，或忽视了新兴的混合系统、地区特定的部署挑战以及技术经济比较。本文通过提供光伏（PV）、太阳能热能和混合系统的综合分析，填补了这一空白，结合了最近的实验成果、跨学科创新和实际应用数据。文章详细探讨了晶体硅和薄膜光伏技术的工作原理、性能指标及进展，同时介绍了钙钛矿和有机太阳能电池等新型材料。利用最新数据分析了影响光伏性能的机制因素，包括温度效应和光子-电子转换效率。对于太阳能热能系统（如太阳能热水加热和聚光太阳能发电CSP），综述详细阐述了热量收集机制、工作流体动力学以及热存储集成方式，以提高系统的可靠性和调度能力。混合系统（如光伏-热能、光伏-风能和光伏-柴油系统）在提高能源输出稳定性、资源利用和离网应用方面的作用也得到了探讨。文章还讨论了技术经济挑战，如间歇性、电网集成、材料退化和存储成本，并重点介绍了平准化能源成本（LCOE）和先进的电网解决方案。本文为研究人员、工程师和政策制定者提供了关于太阳能技术现状、研究空白及未来潜力的信息，以推动全球可持续性和脱碳目标的实现。
部分内容摘录
太阳能作为一种可再生资源的概述
能源是人类发展和社会进步的根本驱动力。随着全球人口和工业活动的不断增加，能源需求也在迅速增长[1,2]。历史上，这种需求主要依赖煤炭、石油和天然气等不可再生能源来满足，而这些能源对全球变暖、空气污染以及价格波动导致的经济不稳定产生了重大影响[3,4]。为应对这一挑战，人们开始发展包括太阳能、风能、地热能和水能在内的可再生能源技术。
综述方法
本综述基于2015年至2025年间发表的同行评审文献进行筛选。数据来源通过Scopus、Web of Science和IEEE Xplore等主要科学数据库的关键词搜索确定。搜索词包括“太阳能光伏”、“混合太阳能系统”、“热能存储”和“平准化能源成本”。优先考虑了高影响力的研究、实验性研究以及在发展中国家具有区域应用价值的研究。
太阳能技术
根据将太阳辐射转化为可用能量的方式，太阳能技术可分为光伏（PV）系统和太阳能热能系统，如图7所示。光伏系统通过光电效应直接将阳光转化为电能，其中光子激发半导体材料（通常是硅）中的电子，从而产生电流[29,30]。这些系统进一步分为晶体硅光伏和薄膜光伏两大类。利用平准化能源成本（LCOE）进行的比较经济与环境分析
平准化能源成本（LCOE）是一种广泛采用的指标，用于评估能源技术的长期经济可行性。它表示系统整个生命周期内每兆瓦时（MWh）电力的平均成本，涵盖了资本、运营、维护和燃料成本。截至2024年，公用事业规模的光伏系统的全球平均LCOE为40–60美元/MWh[140]，预计到2050年这一成本将降至21美元/MWh[141]，主要得益于技术进步。太阳能面临的挑战与机遇
作为最具前景的可再生能源之一，太阳能在过去几十年中经历了指数级增长。尽管技术取得了显著进步且全球采用率不断提高，但将其整合到现有能源基础设施中仍面临诸多挑战与机遇[147,148]。这些挑战主要涉及效率、间歇性、存储和电网集成等问题，而机遇则体现在未来发展方向与创新
在未来，太阳能技术将在材料、技术和系统集成方面取得重大突破[166]。随着全球对可再生能源需求的增长，太阳能将成为应对气候变化和能源安全问题的关键解决方案。下一代材料（如钙钛矿、量子点和透明太阳能电池）的研发将进一步提高效率、降低成本并实现灵活应用。结论
太阳能仍是全球向可持续和低碳能源系统转型的重要支柱。本文深入分析了光伏（PV）、太阳能热能和混合太阳能系统的技术发展，强调了它们的工作原理、性能指标和集成策略。通过综合最新文献和实验数据，我们发现了钙钛矿、双面模块和量子点等材料的关键进展。资金支持
作者们未获得任何特定资金支持来完成这项工作。作者贡献声明
所罗门·蒂贝布·格布雷阿贝、丹尼尔·博加莱、阿尔克邦·海卢和阿贝贝·沃库在撰写、编辑、初稿撰写、数据可视化、验证和方法论方面均做出了重要贡献。数据可用性
作者确认，支持本研究结果的数据已在文章中提供。关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
作者在撰写过程中使用了OpenAI的GPT-3.5工具来辅助语言润色和提升可读性，符合该工具的使用规范和期刊要求。所有使用该工具生成的内容均经过作者仔细审查和编辑，作者对最终版本负全责。作者贡献声明
所罗门·蒂贝布、丹尼尔·博加莱、阿尔克邦·海卢和阿贝贝·沃库在撰写、编辑、初稿撰写、数据可视化、验证和方法论方面均做出了重要贡献。利益冲突声明
作者声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。
