CN104160287A - 测量方法、测量装置和测量程序 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电特性的测量方法，其中，将电压施加至元件，并且判别在被施加的电压下的电流值的稳定。

Description

测量方法、测量装置和测量程序

技术领域

本发明涉及一种测量方法、测量装置和测量程序。具体地，本发明涉及一种用于测量元件的电特性的测量方法。

背景技术

染料敏化太阳能电池的电响应远远迟于包括硅型太阳能电池在内的其它类型太阳能电池的电响应。例如，当通过把电压施加到太阳能电池的两极来测量电流值时，紧接施加电压之后的电流变化是很大的，因而需要等待较长时间来获得正确和稳定的电流值。恰当的等待时间因待测量的染料敏化太阳能电池的结构、构成组件或劣化程度等而不同。因此，为了选定既不会过长又不会不足的等待时间，诸如一遍又一遍地重复预先的测量或者预先测量时间常数等准备通常是必不可少的。

专利文献1公开了通过采用事先测得的时间常数精确和快速地测量使用有机材料的光电转换元件的输出特性的技术。

引用列表

专利文献

专利文献1：JP2005-317811A

发明内容

技术问题

然而，很难说这样的预先准备总是可能的。例如，已经被构建为研究用途的原型的染料敏化太阳能电池经常缺乏足够的耐久性且每次重复预先测量的时候性能会逐渐变化，因此，确定正确的测量条件或获得精确的测量结果是相当困难的。特别地，在研发领域，对不进行预先测量并且等待时间既不会过长又不会不足的测量的技术的需求非常高。

因此，本发明的目的是提供能够实现不进行预先测量并且等待时间既不会过长又不会不足的电特性测量的测量方法、测量装置和测量程序。

解决技术问题的方案

为了解决上述的问题，根据第一技术，提供了一种电特性的测量方法，所述测量方法包括：将电压施加至元件，并且判别在施加的电压下的电流值的稳定。

根据第二技术，提供了一种使计算机装置执行测量方法的电特性的测量程序，所述测量方法包括：将电压施加至元件，并且判别在施加的电压下的电流值的稳定。

根据第三技术，提供了一种电特性的测量装置，所述测量装置包括控制单元，所述控制单元被构造用来控制电源单元，以此将电压施加至元件并且判别在施加的电压下的电流值的稳定。

本发明的有益效果

如上所述，根据本发明，能够在不进行预先测量的情况下以既不会过长又不会不足的等待时间来测量电特性。

附图说明

图1示出了NPCCR(nΔt)相对于P(nΔt)的绘图和NPCCR(nΔt)相对于Q(nΔt)的绘图。

图2示出了用于模拟Q(t)及其行为的逼近函数Q’(t)。

图3是示出了根据本发明的实施方式的测量装置的构造例的示意图。

图4是示出了控制装置的构造例的框图。

图5示出了被施加电压的时间依赖性。

图6是用于说明I-V曲线的测量方法的流程图。

图7是用于说明图6所示的测量准备(步骤S1)的处理的流程图。

图8是用于说明图6所示的测量临时短路电流值Isc和开路电压值Voc(步骤S2)的流程图。

图9是用于说明图6所示的I-V曲线测量准备(步骤S3)的处理的流程图。

图10是用于说明图6所示的I-V曲线测量(向前进程：步骤S4)的处理的流程图。

图11是用于说明图6所示的I-V曲线测量(返回进程：步骤S5)的处理的流程图。

图12是用于说明图6所示的测量数据分析(步骤S7)的处理的流程图。

图13是用于说明图6所示的处理终止(步骤S8)的流程图。

图14是用于说明第一判别方法的流程图。

图15是用于说明第二判别方法的流程图。

图16是用于说明第二判别方法的流程图。

图17是用于说明第三判别方法的流程图。

图18是用于说明第三判别方法的流程图。

图19是用于说明第四判别方法的流程图。

图20是用于说明第四判别方法的流程图。

图21示出了通过实施例1-1、1-2和比较例1-1、1-2的测量方法而获得的I-V特性。

图22示出了通过实施例2-1、2-2和比较例2-1、2-2的测量方法而获得的I-V特性。

图23示出了通过实施例3-1和3-2的测量方法而获得的I-V特性。

图24示出了用来测量图23所示的各电流值(用来测量图23所示的各绘图点)所花费的时间。

图25示出了通过实施例4-1和4-2的测量方法而获得的I-V特性。

图26示出了用来测量图25所示的各电流值(用来测量图25所示的各绘图点)所花费的时间。

图27A示出了通过比较例3-1至3-3的测量方法而获得的I-V特性。

图27B示出了通过实施例5-1至5-3的测量方法而获得的I-V特性。

具体实施方式

将以下面的顺序说明本发明的实施方式。

(1)讨论的概述

(2)本发明的理论

(3)本发明的具体应用

(4)测量装置的构造

(5)I-V曲线的测量方法

(6)稳定状态的电流值和电压值的判别方法

(7)变型例

(1)研究的概述

为了解决上述问题，本发明人已经慎重地研究了上述问题。根据本发明人的知识，作为省略预先测量的一种方法，存在这样的方法：其中，紧接着施加电压之后以固定时间间隔Δt反复地测量电流值i_m(t)，计算两个连续测量值的差值的绝对值，检查该绝对值是否低于某阈值，从而判别该绝对值是否收敛。如果使用方程式来表达这种方法，那么下面的方程式(1)是为了稳定的等待的终止判别条件。

|i_m(t+Δt)-i_m(t)|＜阈值    (1)

这样的想法是简单和可以理解的，但是也有许多缺点。一个缺点是用户必须设定阈值。如果设定值过低，那么由于测量误差的影响，用户不得不等待比必要的时间更长的时间，如果设定值过高，那么难以完全表现出测量仪器的测量精度。此外，即使设定了正确的阈值，个体电流测量值i_m(t)一般包含误差ε，如下面的方程式所示：

i_m(t)＝i_t(t)+ε    (2)

并且存在这样的可能性：由于误差的影响，测量在达到稳定状态之前意外终止。注意，方程式(2)中的i_t(t)是电流的真值。如果误差ε是由于测量仪器而引起的随机误差且被设定为符合标准偏差σ的正态分布，那么能够例如下面的方程式(3)那样给出为了稳定的等待的期望终止判别条件：

|i_t(∞)-i_t(t)|＜σ    (3)

也就是说，方程式(3)表示这样的条件：当收敛值与当前电流的真值之间的差值小于测量装置具有的噪声等级(标准偏差)时，终止测量。

在本说明书中，将说明能够在不需要用户直接设定等待时间或用于终止判别的阈值的情况下，换言之，在根本不用经验参数的情况下，在上述条件(3)下进行测量的方法。

(2)本发明的理论

将在本说明书中说明的方法关注于在时间t和t+Δt时的电流测量值i_m(t)和i_m(t+Δt)、不包括误差的电流真值i_t(t)和i_t(t+Δt)以及电流测量值和电流真值的变化量Δi_m(t)和Δi_t(t)。

电流测量值的变化量：Δi_m(t)≡i_m(t+Δt)-i_m(t)    (4)

电流真值的变化量：Δi_t(t)≡i_t(t+Δt)-i_t(t)    (5)

在等待电流值稳定化的期间，真值i_t(t)单调增加或单调减小，并且不管在哪个测量点n，电流真值的变化量Δi_t(nΔt)的符号一直是相同的。然而，因为电流测量值i_m(t)包括标准偏差σ的误差ε，所以变化量i_m(nΔt)的符号不是相同的。在Δi_t(nΔt)远大于σ的情况下，不论哪个测量点n，Δi_m(nΔt)的符号基本相同，但另一方面，在|Δi_t(nΔt)|远小于σ的情况下，Δi_m(nΔt)的符号在每次测量中几乎随机地变化。

当|Δi_t(nΔt)|＞＞σ时：Δi_m(nΔt)的符号大体上恒定    (6)

当|Δi_t(nΔt)|＜＜σ时：Δi_m(nΔt)的符号随机地变化    (7)

在这里，将定义用于表示|Δi_t(t)|与σ的比率的指标：噪声/电流变化比率(Noise Per Current-Change Ratio,NPCCR)[见方程式(8)]。该指标表明电流真值相对于测量值的变化(标准偏差)的变化量。当使用NPCCR(nΔt)时，能够将(6)和(7)分别写作(9)和(10)。

$\mathrm{NPCCR}\left(t\right)\≡\left|\frac{\mathrm{\σ}}{{\mathrm{\Δi}}_t\left(t\right)}\right|---\left(8\right)$

当NPCCR(nΔt)＜＜1时：Δi_m(nΔt)的符号大体上恒定    (9)

当NPCCR(nΔt)＞＞1时：Δi_m(nΔt)的符号随机地变化    (10)

接着，将考虑i_m(nΔt)的符号反转概率Q(nΔt)与NPCCR(nΔt)之间的数量关系。在NPCCR(nΔt)远小于1的情形(9)的情况下，i_m(nΔt)的符号大体上是相同的，换言之，符号反转概率Q(nΔt)基本上为0。另一方面，在NPCCR(nΔt)远大于1的情形(10)下，每次测量的i_m(nΔt)的符号随机地变化，且符号反转概率Q(nΔt)基本上是0.5。尽管在这样的极端条件下Q(nΔt)的行为是容易理解的，但是Q(nΔt)在中间状况下的行为有些复杂。当定量考虑它时，首先，引出i_m(nΔt)变为正值的概率P₊(nΔt)和i_m(nΔt)变为负值的概率P_-(nΔt)。P₊(nΔt)是：

概率P₊(nΔt)：Δi_m(nΔt)的概率＞0    (11)

概率P₊(nΔt)：i_m((n+1)Δt)＞i_m(nΔt)的概率(因为(4))    (12)

并且，换言之，P₊(nΔt)是在t+Δt时刻测得的电流值i_m(t+Δt)大于在t时刻测得的电流值i_m(t)的概率。能够使用累积正态分布函数来说明具有正态分布的偏差的i_m(t+Δt)大于一定值的概率。在这里，如果i_m(t)自身被认为包括正态分布的偏差，那么用概率密度函数来说明该分布，且因此能够如下地说明P₊(nΔt)和P_-(nΔt)。

$P_{+}\left(\mathrm{n\Δt}\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}f\left(i\right)\·\mathrm{\Φ}\left(i\right)\mathrm{di}---\left(13\right)$

P_-(nΔt)＝1-P₊(nΔt)    (14)

在这里，f(i)是方差为1、均值为1/NPCCR(nΔt)的概率密度函数，且Φ(i)是方差为1、均值为0的累积正态分布函数。请注意，能够将f(i)和Φ(i)分别写作下面的方程式。请注意，erf(x)是高斯误差函数。

$f\left(i\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}\exp [-\frac{{(i-\frac{1}{\mathrm{NPCCR}\left(\mathrm{n\Δt}\right)})}^2}{2}]---\left(15\right)$

$\mathrm{\Φ}\left(i\right)=\frac{1}{2}[1+\mathrm{erf}\left(\frac{i}{\sqrt{2}}\right)]---\left(16\right)$

此外，立刻从(13)和(14)，即，如下地获得符号反转概率Q(nΔt)。

Q(nΔt)＝P₊(nΔt)·P_-((n+1)Δt)+P_-(nΔt)·P₊((n+1)Δt)    (17)

图1示出了在i_t((n+1)Δt)＝i_t(nΔt)的条件下数值计算出的NPCCR(nΔt)相对于P(nΔt)的绘图和NPCCR(nΔt)相对Q(nΔt)的绘图。

接着，将考虑为了稳定的等待的终止判别。当把电流真值i_t(t)的瞬态响应设定为指数函数并将电流真值i_t(t)的时间常数设定为τ时，电流真值被表示为下面的方程式。注意，i_t，conv是电流真值的收敛值。

$i_t\left(t\right)=\mathrm{aexp}(-\frac{t}{\mathrm{\τ}})+i_{t,\mathrm{conv}}---\left(18\right)$

当要获得函数在t₁时刻和t₂时刻的斜率时，它们是：

$\frac{d}{\mathrm{dt}}{i}_t\left(t_1\right)=-\frac{a}{\mathrm{\τ}}\exp (-\frac{t_1}{\mathrm{\τ}})\≈\frac{{\mathrm{\Δi}}_t\left(t_1\right)}{\mathrm{\Δt}}---\left(19\right)$

$\frac{d}{\mathrm{dt}}{i}_t\left(t_2\right)=-\frac{a}{\mathrm{\τ}}\exp (-\frac{t_2}{\mathrm{\τ}})\≈\frac{{\mathrm{\Δi}}_t\left(t_2\right)}{\mathrm{\Δt}}---\left(20\right)$

且当联立(19)和(20)消除a时，得到：

$\frac{t_2-t_1}{\mathrm{\τ}}=\frac{\ln {\mathrm{\Δi}}_t\left(t_1\right)}{\ln {\mathrm{\Δi}}_t\left(t_2\right)}=\frac{\ln \mathrm{NPCCR}\left(t_2\right)}{\ln \mathrm{NPCCR}\left(t_1\right)}---\left(21\right)$

当使用τ进一步整理上面的方程式时，得到：

$\mathrm{\τ}=\frac{t_2-t_1}{\ln \mathrm{NPCCR}\left(t_2\right)-\ln \mathrm{NPCCR}\left(t_1\right)}---\left(22\right)$

如果符号反转概率Q(t)是实际上可测量的值并且测得了t₁和t₂时的Q(t₁)和Q(t₂)，那么利用图1能够分别获得τ和Q(t)。此外，当获得的值被应用于(22)时，能够计算出电流真值i_m(t)的时间常数τ。

接着，考虑具体的终止判别条件。如果假设将判别条件定义为(3)，即，

|i_t(∞)-i_t(t)|＜σ    (23)

那么对左边的方程式|i_t(∞)-i_t(t)|进行如下变形：

$\begin{array}{c}|i_t(\∞)-i_t\left(t\right)|=|\underset{t\→\∞}{\lim }{i}_t\left(t\right)-i_t\left(t\right)|\\ =|i_{t,\mathrm{conv}}-\mathrm{aexp}(-\frac{t}{\mathrm{\τ}})-i_{t,\mathrm{conv}}|\\ =|-\mathrm{aexp}(-\frac{t}{\mathrm{\τ}})|\end{array}---\left(24\right)$

并且与(19)联立，从而变成如下的方程式。

$|i_t(\∞)-i_t\left(t\right)|=\frac{\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Δt}}\left|{\mathrm{\Δi}}_t\left(t\right)\right|---\left(25\right)$

然后，基于(8)、(23)和(25)，得出终止判别条件如下。

$\frac{\mathrm{\&tau;}}{\mathrm{\&Delta;t}}<\mathrm{NPCCR}\left(t\right)---\left(26\right)$

使用(26)进行终止判别的测量的具体情景如下。在以固定的时间间隔Δt测量电流时符号反转概率Q(t)的测量连续进行，在该测量期间内在t₁和t₂时测量Q(t₁)和Q(t₂)，且因此使用(22)获得时间常数τ。Q(t)的测量不改变地连续进行，然后当满足(26)的条件时立刻停止测量，并且采用最后测得的电流值i_m(t)。通过采用这种方法，能够以满足下面条件的方式进行测量：

根本不用进行预先检查；

测量时间既不会过长又不会不足；并且

位于测量装置具有的测量误差的水平。

(3)本发明的具体应用

接着，将说明当本方法应用到实际测量时要注意的要点和当使用计算机执行本方法时的具体算法。

(选定测量间隔)

首先，将说明测量间隔Δt的选定方法。当测量仪器由AC电源驱动时，为了减小电源线造成的噪声，期望设定电源线周期的倍数。换言之，在50Hz的交流电源的区域内Δt是20ms的整数倍(20ms、40ms、60ms……)，且在60Hz的交流电源的区域内Δt是16.67ms的整数倍(16.67ms、33.33ms、50ms……)。请注意，当考虑能够用于这两个区域的测量系统时，Δt可以是作为最小公倍数的100ms或者是100ms的整数倍(100ms、200ms、300ms……)。当测量仪器由直流电源驱动时，能够自由设定测量间隔Δt。然而，在多数情况下，如果将测量间隔Δt设定得太长，那么每段数据的累积时间将增加，且因此偏差σ将趋于减小。在这种情况下，σ是比Δt更加重要的参数，且因此如果事先选定能够获得期望测量精度的σ，那么自然也就选定了测量间隔Δt。

(选定t₁和t₂)

接着，将说明用于获得时间常数τ的测量点t₁和t₂的选定方法，并且为了获得正确的τ，最好选择图1中的Q(t)的斜率大的范围内的两点，换言之，最好选择Q(t)落在约0.05与0.45之间的范围内的两个点。因为t₁和t₂落入这一范围的时刻因测量样本而不同，所以不预先选定t1和t₂，并且最好预先选定Q(t₁)和Q(t₂)然后以如下的方法获得时间t₁和t₂：

在连续监视测量期间内的Q(t)的同时，

将符号反转概率Q(t)第一次满足Q(t)＝0.05时的经过时间设定为t₁；并且

将符号反转概率Q(t)第一次满足Q(t)＝0.25时的经过时间设定为t₂。如果分别将Q(t₁)和Q(t₂)选定为0.05和0.20，那么根据图1，它们的NPCCR(nΔt)分别是0.3631和0.5888。如果将这些代入(22)，那么获得下面的方程式：

τ＝2.068(t₂-t₁)    (27)

且仅通过预先选定Q(t₁)和Q(t₂)，就容易获得时间常数τ。

(终止判别的具体方法)

从(26)获得为了稳定的等待的终止判别条件。选定时间常数τ后就立即选定了(26)左边的τ/Δt，但是另一方面，不容易获得右边的NPCCR(nΔt)。为了进行正确的计算，应当通过基于时刻都在变化的Q(t)使用(13)至(17)的数值计算而获得，但是这样的计算绝非易事。为了避免计算，将NPCCR(nΔt)与Q(t)的关系制成转换表是实用的方法。如果制备了这样的转换表，那么为了稳定的等待的终止判别条件减缓为如同终止判别条件(3)那样的“当差值小于测量装置具有的噪声等级(标准偏差)时终止”这样的条件、减缓为“当差值小于两倍的标准偏差时终止”这样的条件或减缓为“当差值小于三倍的标准偏差时终止”这样的条件，且因此，也容易调节测量时间与精度之间的平衡。使用转换表的终止判别的具体算法例如如下。

《终止判别的算法》

<步骤1>

在为了稳定的等待期间，以间隔Δt测量电流值i_m(t)，且同时，也计算Q(t)。

<步骤2>

将第一次满足Q(t)＝0.05时的经过时间设定为t₁。

将第一次满足Q(t)＝0.20时的经过时间设定为t₂。

<步骤3>

使用(27)获得时间常数τ，并且还计算τ/Δt。

<步骤4>

如果τ/Δt＝2.068，那么在满足符号反转概率Q(t)>0.464时终止等待。

如果τ/Δt＝2.068×2，那么在满足符号反转概率Q(t)>0.491时终止等待。

如果τ/Δt＝2.068×3，那么在满足符号反转概率Q(t)>0.496时终止等待。

如果τ/Δt＝2.068×4，那么在满足符号反转概率Q(t)>0.498时终止等待。

如果τ/Δt≥2.068×5，那么在满足符号反转概率Q(t)>0.499时终止等待。

关于t₁和t₂的值，只要测量间隔是Δt，t₂-t₁的结果必然是Δt的整数倍。换言之，从(27)获得的时间常数τ具有如下的离散值：

τ＝2.068·Δt

τ＝2.068·2Δt

τ＝2.068·3Δt

·

·

·

τ＝2.068·nΔt

且τ/Δt也变成离散的。这是上述《终止判别的算法》中的离散条件下的情况分类的原因。

(用于获得具有高精度的反转概率Q(t)的方法)

在使用本算法进行正确的终止判别之后，获得具有高精度的Q(t)非常重要。然而，可以这么说，符号反转的现象是转变成0或1的现象，且从该现象计算出作为模拟值的精确的Q(t)是不容易的。在这里，将介绍两种具体的方法。

第一种方法使用移动平均。如果以0.001的分辨力来计算出Q(t)，那么重点关注从当前一个测量到之前1000个测量的测量结果，对这1000个测量中的符号反转的数量进行计数，然后可以将该计数数量除以1000。这种方法非常容易编程，但是另一方面，应当注意，存在着这样的编程会造成严重的延迟的缺点。假设：等待着满足Q(t)>0.464这一条件的Q(t)。此外，假设：Q(t)的真值已经满足条件。然而，在还要进行1000次测量之后使用移动平均法才能够确定是否满足。即使将测量间隔Δt设定为低值的16.67ms，1000次测量所花费的时间也是16.67秒。这样长的时间实际上被浪费了。如果想要减小延迟，那么就会牺牲分辨力，而另一方面，如果想要提高分辨力，那么延迟就会增大。这是移动平均法的缺点。

第二种方法使用逼近函数。尽管这不是物理上正确的方法，但是它是具有极高实用性的方法。首先，将再次回顾图1的Q(t)的行为。紧接着为了电流的稳定的等待开始之后，变化量Δi_m(t)大，且由于这个原因，不发生符号反转，并且反转概率Q(t)基本为0。换言之，能够说该概率位于图1的左区内。然后，随着时间推移，i_m(t)的符号逐渐变化，Q(t)的值也一点一点地增大并最终逐渐地渐近接近0.5。这意味着图1的状态从左区移动到右区。在这里，将考虑把时间轴添加到图1。因为这里处理的是将电流真值i_t(t)的瞬态响应描述为如同(18)中一样的指数函数的情况，所以Δi_t(t)根据时间的推移以指数形式减小，且NPCCR(t)以指数形式增加[因为(8)]。因此，当把时间轴添加到图1时，具有线性标度的时间轴可以不作改变地与具有对数标度的NPCCR(t)重叠。图2示出了图1的横轴实际上被经过时间t替换的曲线图。

在这里，采用逼近函数的概念。能够使用(13)至(18)在数值上计算出Q(t)的时间依赖性，但是难以解析地解决。另一方面，能够如下地写出与Q(t)行为极其相似的函数Q’(t)。

$Q^{\&prime;}\left(t\right)=\frac{{(t-t_0)}^w}{v+2{(t-t_0)}^w}---\left(28\right)$

注意，使用基于满足Q(t₁)＝0.05和Q(t₂)＝0.20的t₁和t₂的下列方程式来分别获得(28)中的系数t₀、w和v。

t₀＝3·438t₁-2·438t₂    (29)

$w=\frac{1.792}{\ln (t_2-t_0)-\ln (t_1-t_0)}---\left(30\right)$

v＝18(t₁-t₀)^w    (31)

将省略(28)至(31)的导出过程，因为它不具有物理含义，但是如图2所示，发现：通过这些方程式而获得的逼近函数Q’(t)表现出与Q(t)的良好一致性。一旦如上所述地选定逼近函数Q’(t)，就不再需要观察电流反向现象。当即使存在经过时间t时，也能够计算出Q’(t)，且结果能够用于终止判别。请注意，为了获得逼近函数Q’(t)的精确的系数t₀、w和ν，应当获得t₁和t₂的正确值，且能够以移动平均法容易地获得t₁和t₂的正确值。这是因为，能够在Q(t)具有大斜率的区域内获得t₁和t₂，且能够以约0.025的分辨力获得Q(t)(换言之，移动平均的数量n约为40)。

注意，在移动平均的数量n中，n不具有随着值增加而获得正确值的性质，且可能根据累积泊松(Poisson)分布导出最优值。具体地，当获得Q(t1)＝0.05时，最好设定为n＝40。如果在过去40次的执行中已经发生两次或以上的符号反转，那么能够说Q(t1)≥0.05满足59.4％的概率。如果n＝50、60和70，那么概率分别是45.6％、57.7％和46.3％，且因此在所有情况下，难以进行如当n＝40时一样正确的判别。此外，当获得Q(t2)＝0.20时，最好设定为n＝10。如果在过去10次的执行中已经发生两次或以上的符号反转，那么能够说Q(t₂)≥0.20满足59.4％的概率。如果n＝20、30和40，那么概率分别是56.7％、55.4％和54.7％，且因此在所有情况下，难以进行如当n＝10时一样正确的判别。

(终止判别之后的额外测量)

将简要说明终止条件之后的行为。当已经满足终止条件但此时的当前电流值是第n次测量中的i_m(nΔt)时，可以原样接受该电流值，但是当如(32)所示那样额外地再进行k次电流测量且采用这些测量的平均时，能够获得更加精确的值。可以判定：是否应当进行额外测量，且如果应当进行额外测量，那么根据与总测量时间的平衡将进行多少次测量。注意，(32)中所示的i_m的平均值是k点平均的电流测量值。

$\stackrel{\&OverBar;}{i_m}=\frac{1}{k}\underset{j=n}{\overset{n+k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{i}_m\left(\mathrm{j\&Delta;t}\right)---\left(32\right)$

(结论)

最后，下面将示出包括上述所有要素的算法。通过将该算法与电流测量程序结合，测量就能够：

根本不用进行预先检查；

测量时间既不会过长又不会不足；并且

位于测量装置具有的测量误差的水平。

《终止判别的算法》

<步骤1>

在为了稳定的等待期间，以时间间隔Δt测量电流值i_m(t)。

关注最近的n个测量的结果，使用移动平均法来计算Q(t)。

<步骤2>

将第一次满足Q(t)＝0.05时的经过时间设定为t1。

将第一次满足Q(t)＝0.20时的经过时间设定为t2。

<步骤3>

当获得t₁和t₂时，停止使用移动平均法的Q(t)计算。

作为替代方法，使用(29)至(31)获得t₀、w和v，且此后，使用(28)针对每个Δt计算出Q’(t)。

<步骤4>

使用(27)获得时间常数τ，并且还计算τ/Δt。

<步骤5>

如果τ/Δt＝2.068，那么进行等待直至符号反转概率Q’(t)>0.464得到满足。

如果τ/Δt＝2.068×2，那么进行等待直至符号反转概率Q’(t)>0.491得到满足。

如果τ/Δt＝2.068×3，那么进行等待直至符号反转概率Q’(t)>0.496得到满足。

如果τ/Δt＝2.068×4，那么进行等待直至符号反转概率Q’(t)>0.498得到满足。

如果τ/Δt≥2.068×5，那么进行等待直至符号反转概率Q’(t)>0.499得到满足。

<步骤6>

额外再进行k次电流测量，并且接受其平均值。

(4)测量装置的构造

图3是示出了根据本发明的实施方式的测量装置的构造例的示意图。测量装置是测量诸如电流-电压特性等电特性的测量装置，并且包括如图3所示的控制装置11、四象限电源12、恒温槽13和光照器14。待测样本1容纳在高温槽中，且来自光照器14的光照射至容纳的样本1。控制装置11与四象限电源12电连接，并且四象限电源12与样本1电连接。

(样本)

样本1例如是元件。该元件例如是光电转换元件或电池(battery)。光电转换元件或电池例如是离子承担一部分电荷移动的电池，或内部伴随化学物质的氧化反应和还原反应的光电转换元件或电池。作为上述光电转换元件，例如是染料敏化光电转换元件、非晶光电转换元件、化合物半导体光电转换元件或薄膜多晶光电转换元件等，但是光电转换元件不限于此。作为上述电池，例如是燃料电池、一次电池或二次电池，但是电池不限于此。作为上述燃料电池，例如是固体聚合物电池、磷酸燃料电池、固体氧化物燃料电池、熔融碳酸盐燃料电池和酶电池等，但是燃料电池不限于此。作为上述一次电池，例如是锰电池、碱锰电池、镍电池、锂电池、氧化银电池和锌-空气电池等，但是一次电池不限于此。作为上述二次电池，例如是锂离子二次电池、镍氢电池、镍镉电池和铅蓄电池等，但是二次电池不限于此。优选在上述元件和电池中的表现出迟的电响应的元件和电池的电特性的测量中使用根据本实施方式的测量装置，并且特别地期望用于诸如染料敏化光电转换元件等由于承担部分电荷移动的离子而表现出迟的电响应的元件和电池。

(光照器)

光照器14使用虚拟太阳光(例如，AM1.5和100mW/cm²)照射容纳于恒温槽13中的样本1。作为光照器14的光源，例如，能够使用氙灯、金属卤化物灯或LED(发光二极管)等等，但是光源不限于此。注意，当测量装置用作诸如锂离子二次电池等光电转换元件以外的元件的专用装置时，测量装置的构造中能够省略光照器14。

(控制装置)

控制装置11是用于执行上述测量方法的装置，并且控制装置11测量样本1的电特性。控制装置11例如是普通个人计算机或具有等同于计算机装置的构造的装置。注意，控制装置11的构造不限于此，且可以是专门用于光电转换元件或电池等的电特性的测量的专用控制装置。

图4是示出了控制装置的构造例的框图。在控制装置11中，CPU(中央处理单元)21、ROM(只读存储器)22和RAM(随机存取存储器)23连接到总线20。ROM22预先存储例如用于启动控制装置11的初始程序。RAM23用作CPU21的工作存储器。

此外，显示单元24、输入和输出接口(输入和输出I/F)25、硬盘驱动器(以下，被适当地称为“HDD”)28和通信接口(通信I/F)29连接到总线20。显示单元24通过内置于控制装置11或连接到控制装置11而被使用，并且根据CPU21产生的显示控制信号进行显示。诸如键盘或配置有用于接收用户的输入的预定操纵器的操纵面板等输入单元26连接到输入和输出I/F25。此外，能够再生包括CD(光盘)或DVD(数字通用光盘)等记录媒介的驱动装置27也可以连接至输入和输出I/F25。

HDD28存储例如测量程序和转换表。在这里，上述测量程序是用于控制控制装置11的操作并实现上述各个方法的控制程序。可以按照经由诸如因特网等网络接收测量程序的方式将控制程序设置为被存储在诸如HDD28等存储单元中。此外，从加载在驱动装置27上的记录媒介中读取测量程序并保存在诸如HDD28等存储单元中。在这种情况下，预先将测量程序存储在记录媒介中，并且测量程序作为记录媒介被分布给用户。当要启动控制装置11时，例如，CPU21根据从ROM22读取的初始程序读取记录在硬盘驱动器28上的测量程序，并在RAM23中运行该程序以控制控制装置11的操作。

通信I/F29例如连接到四象限电源12。CPU21经由通信I/F29控制四象限电源12。通信I/F29例如是USB(通用串行总线)、RS-232C(推荐标准232版本C)、GPIB(通用接口总线)或LAN(局域网)等。

控制装置11使电压施加至样本1的两极，然后判别施加的电压的电流值的稳定。更加具体地，在逐点地停止电压的同时将该电压施加到光电转换元件或电池，然后判别以逐点地停止的方式施加的各电压的电流值的稳定。当判定电流值稳定时，将该电流值存储在诸如RAM23等存储单元中。

例如，控制装置11例如以下面的方式判别电流值的稳定。换言之，获得电流变化量的符号反转的次数，然后根据反转的次数判别电流是否稳定。具体地，判别反转次数是否超过规定的反转次数。当判定反转的次数已经超过规定的反转的次数时，将那时的电流值接受为稳定的电流值，并将其存储在存储单元中。另一方面，当判定反转的次数还没有超过规定的反转的次数时，经过规定的时间Δt后再次获得电流变化量的符号反转的次数。

此外，可以如下地设定电流值的稳定以进行判别。换言之，获得电流变化量的符号反转概率，然后根据反转概率判别电流是否已经稳定。具体来说，判别反转概率是否超过规定的反转概率。当判定反转概率超过规定的反转概率时，将此时的电流值接受为稳定的电流值，并将此时的电流值存储在存储单元中。另一方面，当判定反转概率没有超过规定的反转概率时，经过规定的时间Δt后再次获得电流变化量的符号反转概率。

此外，可以如下地设定电流值的稳定以进行判别。获得符号反转概率的逼近函数，然后判别该逼近函数的值是否超过规定的反转概率。当判定该逼近函数超过规定的反转概率时，将那时的电流值接受为稳定的电流值，并将其存储在存储单元中。另一方面，当判定逼近函数没有超过规定的反转概率时，经过规定的时间Δt后再次判别逼近函数的值是否超过规定的反转概率。

可以如下地获得上述的规定的反转概率。换言之，从电压施加后的经过时间T1和T2及电流值的测量间隔Δt中获得终止条件值，然后从终止条件值中获得规定的反转概率。当要从终止条件值中获得规定的反转概率时，例如，使用终止条件值与规定的反转概率相关联的表格，从终止条件值中获得规定的反转概率。

例如，转换表存储在诸如HDD28等存储单元中。在转换表中，作为终止条件值的“终止条件参数Z”与作为规定的反转概率的“终止概率q_final”相关联。因此，通过参照转换表，能够提取出与终止条件参数Z相对应的终止概率q_final。后面将说明终止条件参数Z和终止概率q_final。

在转换表中，可以设定两种以上的终止概率q_final(例如，q₁_final、q₂_final……q_n_final)以被提供作为终止概率q_final。由于具有两种以上的终止概率q_final的转换表，减轻了用于终止判别的条件，并且也容易调节测量时间与精度之间的平衡。

如果当转换表具有两种以上的终止概率q_final时允许用户在测量电特性之前通过屏幕的操纵从所述两种以上的终止概率q_final中选择期望的一种终止概率，那么能够根据终止条件参数Z从转换表中提取出一种终止概率q_final。此外，当用户不具体地设定终止概率q_final时，设定为缺省值的终止概率q_final可以被设定为根据终止条件参数Z从转换表中提取出。

表1示出了上述的转换表的示例。表1以具有三种终止概率q_final，即，“当差值小于标准偏差(测量装置具有的噪声等级)时终止”、“当差值小于两倍的标准偏差σ时终止”或“当差值小于三倍的标准偏差σ时终止”的转换表作为例子。

[表1]

控制装置11判别电压施加后的经过时间是否已经达到规定时间。当判定经过时间已经达到规定时间时，将此时的电流值接受为稳定的电流值，并将其存储在存储单元中。另一方面，当判定经过时间还没有达到规定时间时，经过规定的时间Δt后再次判别电流值的稳定。

优选的是，测量装置11通过对已经被判定为稳定的多个电流值进行平均化来获得平均的稳定电流值。测量装置11根据已经被判定为稳定的电流值获得样本1的电特性。电特性例如是电流-电压特性(以下，被适当地称为“I-V特性”)。此外，可以将测量装置11设定为还获得从包括开路电压Voc、短路电压Isc、最大输出值Pmax、最大输出电压Vmax、最大输出电流值Imax、串联电阻值Rs、并联电阻值Rsh和填充因子FF等等的组中选出的至少一种特性作为电特性。

例如，控制装置11将获得的电特性存储在存储单元中。此外，控制装置11可以使获得的电特性被输出至显示单元或打印单元。控制装置11可以使获得的电特性经由网络等传输到外部终端装置或诸如此类的装置。

图5示出了施加的电压的时间依赖性。控制装置11控制四象限电源12以使得以台阶的形式(阶梯的形式)施加电压。控制装置11逐点地使电压处于静态，以使得在逐点地处于静态的电压的各点中具有电流值的稳定。因此，各电压的以台阶的形式(阶梯的形式)施加的电压的台阶宽度是不同的。

(5)I-V曲线的测量方法

图6是用于说明具有上述构造的测量装置的I-V曲线的测量方法的流程图。I-V曲线的测量方法具有图6所示的步骤S1至S8的处理。注意，可以根据用户的需要设定执行步骤S5和步骤S7的处理。在下文中，将顺次说明步骤S1至S8的处理。

<测量准备>

图7是用于说明图6所示的测量准备(步骤S1)的处理的流程图。

首先，在步骤S11中，进行单独的反馈控制以使样本温度和照度在整个测量中是恒定的。接着，在步骤S12中，将提示用户把待测样本1设置在恒温槽13的测试台上的消息显示在显示单元24上。接着，在步骤S13中，打开光照器14的光阀。

<临时Isc’和Voc’的测量>

图8是用于说明图6所示的测量临时短路电流值Isc和开路电压值Voc(步骤S2)的处理的流程图。

首先，在步骤S21中，将四象限电源12设定为处于电压调节(恒电位)模式，设置设定电压V＝0(短路状态)并且等待电流的稳定。当电流处于稳定状态时，将处于稳定状态的电流的值接受为临时短路电流值Isc’。接着，在步骤S22中，将四象限电源12设定为处于电流调节(恒电流)模式，设置设定电流I＝0(开路状态)并且等待电压的稳定。当电压处于稳定状态时，将处于稳定状态的电压的值接受为临时开路电压值Voc’。

<I-V曲线测量准备>

图9是用于说明图6所示的I-V曲线测量准备(步骤S3)的处理的流程图。

首先，在步骤S31中，在将四象限电源12保持在电流调节(恒电流)模式时，设置设定电流I＝-a×Isc’(a例如是0.3)，然后等待电压的稳定。当电压处于稳定状态时，接受处于稳定状态的电压的值作为测量终止电压值Vend。接着，在步骤S32中，使用下面的方程式计算测量开始电压值Vstart＝-b×Voc’(b例如是0.15)。接着，在步骤S33中，使用下面的方程式计算测量电压间隔Vstep＝(Vend-Vstart)/n(n是测量点的数量，例如，n是100)。

<I-V曲线测量(向前进程)>

图10是用于说明图6所示的I-V曲线测量(向前进程：步骤S4)的处理的流程图。

首先，在步骤S41中，将测量开始电压值Vstart代入变量V。接着，在步骤S42中，将四象限电源12设定为处于电压调节(恒电位)模式，将设定电压设置为V并且等待电流的稳定。当电流处于稳定状态时，接受此时的电流值作为稳定状态的电流值。

接着，在步骤S43中，将测量电压间隔Vstep加入设定电压V。接着，在步骤S44中，判别设定电压V是否超过测量终止电压值Vend。当在步骤S44中判定设定电压V超过测量终止电压值Vend时，处理转至步骤S45。另一方面，当在步骤S44中判定设定电压V没有超过测量终止电压值Vend时，处理返回到步骤S42。

接着，在步骤S45中，判别用户是否已经预先指定返回进程测量。在步骤S45中，当判定用户事先已经指定返回进程测量时，处理转到步骤S46中的返回进程I-V曲线测量(步骤S5)。另一方面，在步骤S45中，当判定用户没有预先指定返回进程测量时，处理转到步骤S47中的测量终止处理(步骤S6)。

<I-V曲线测量(返回进程)>

图11是用于说明图6所示的I-V曲线测量(返回进程：步骤S5)的处理的流程图。

首先，在步骤S51中，将测量开始电压值Vend代入变量V。接着，在步骤S52中，将四象限电源12设定为处于电压调节(恒电位)模式，将设定电压设置为V并且等待电流的稳定。当电流处于稳定状态时，接受此时的电流值作为稳定状态的电流值。

接着，在步骤S53中，从设定电压V中减去测量电压间隔Vstep。接着，在步骤S54中，判别设定电压V是否小于测量终止电压值Vstart。当在步骤S54中判定设定电压V小于测量终止电压值Vend时，处理终止。另一方面，当在步骤S54中判定设定电压V不小于测量终止电压值Vend时，处理返回到步骤S52。

<测量终止处理>

在测量终止处理中，关闭光照器14的光阀。

<测量数据分析>

图12是用于说明图6所示的测量数据分析(步骤S7)的处理的流程图。注意，分别在向前进程和返回进程中进行下面所述的测量数据分析的处理。

首先，在步骤S71中，从测得的I-V数据中，仅提取电流范围[-a×Isc’，a×Isc’]内的绘图并使该绘图拟合二次表达式，解析地获得与电压轴的交点，并且接受该结果作为开路电压值Voc。此外，获得与电压轴交点处的斜率，并且接受该结果作为串联电阻值Rs。

接着，在步骤S72中，从测得的I-V数据中，仅提取电压范围[-b×Voc’，b×Voc’]内的绘图并使该绘图拟合线性表达式，解析地获得与电流轴的交点，并且接受该结果作为短路电流值Isc。此外，获得与电流轴交点处的斜率，并且接受该结果作为并联电阻值Rsh。

接着，在步骤S73中，对于测得的I-V数据的所有绘图，使用方程式P＝I×V创建P-V数据。此外，将获得的P值中的最大值设定为Pmax’。

接着，在步骤S74中，在获得的P-V数据中，仅提取输出范围[c×Pmax’，Pmax’](c例如是0.9)内的绘图并使该绘图拟合三次表达式，获得差分的斜率为0的点中的最接近Pmax’的点，并且接受该值作为最大输出值Pmax。

接着，在步骤S75中，接受通过将Pmax值代入获得的三次表达式而获得的电压值作为最大输出电压Vmax。此外，使用下面的方程式，计算最大输出电流值Imax＝Pmax/Vmax。

接着，在步骤S76中，使用下面的方程式，计算填充因子FF＝Pmax/(Voc×Isc)。

<终止处理>

图13是用于说明图6所示的处理终止(步骤S8)的流程图。

首先，在步骤S81中，在显示单元24上显示提示用户测量终止的消息。

接着，在步骤S82中，显示测得的I-V数据、通过分析获得的P-V数据、开路电压Voc、短路电流Isc、最大输出值Pmax、最大输出Vmax、最大输出电流值Imax、串联电阻值Rs、并联电阻值Rsh和填充因子FF，且此外，在步骤S83中，将这几段数据保存在存储于诸如HDD28等存储单元中的文件等中。

(6)稳定状态的电流值和电压值的判别方法

存在下列四种判别方法(第一至第四判别方法)作为稳定状态下的短路电流值Isc、开路电压值Voc和电流值I的判别方法(等待电流值的稳定的方法)。注意，下面所示出的算法是电压调节(恒电位)模式下的算法，其中，“应当设定电压且应当等待电流”，并且本算法的技术主旨也能够被应用于电流调节(恒电流)模式。在这种情况下，下面说明中的“电压”和“电流”是可替换的。注意，在例如测量装置或测量程序中，将第一至第四判别方法中的一种判别方法设定为缺省方法。

(1)第一判别方法

第一判别方法是根据符号反转的次数判别电流值的稳定的方法。在第一判别方法中，因为仅根据符号反转的次数判别电流值的稳定，所以存在这样的优点：能够简化电流值的稳定的判别操作。

图14是用于说明第一判别方法的流程图。

首先，在步骤S101中，进行这样的定义：循环量计数变量i＝0以及电流符号反转次数c＝0。接着，在步骤S102中，开始测量时间。接着，在步骤S103中，将连接到四象限电源12的样本(例如，太阳能电池元件)1的电流值存储在变量I(i)中。

接着，在步骤S104中，使用下面的方程式计算以固定的时间间隔变化的电流变化量，该方程式是dI(i)＝I(i)-I(i-1)。接着，在步骤S105中，使用下面的方程式计算电流变化量dI的符号，该方程式是sI(i)＝dI(i)×dI(i-1)。

接着，在步骤S106中，判别是否已经满足sI(i)<0。当在步骤S106中判定已经满足sI(i)<0时，电流符号反转次数c在步骤S107中增一。另一方面，当在步骤S106中判定还没有满足sI(i)<0时，处理转到步骤S108。

接着，在步骤S108中，判别电流符号反转次数c是否已经达到规定的次数(例如，10次)。当在步骤S108中判定电流符号反转次数c已经达到规定的次数时，在步骤S109中计算平均电流值。例如，计算最近n个电流值的平均电流值(例如，当n＝4时，I(i-3)、I(i-2)、I(i-1)和I(i)的平均值)，并且接受该结果作为稳定状态的电流值。另一方面，当在步骤S108中判定电流符号反转次数c还没有达到规定的次数时，处理转到步骤S110。

接着，在步骤S110中，判断从开始测量时间起是否已经达到规定的超时时间(例如，60秒)。当在步骤S110中判定已经达到规定的超时时间时，在步骤S109中计算平均电流值。另一方面，当在步骤S110中判定还没有达到规定的超时时间时，循环量计数变量i在步骤S111中增一。

接着，在步骤S112中，进行等待直至从开始测量时间起经过了规定的时间t×i(t例如是20ms)。当经过时间超过t×i时，处理转到步骤103。

(2)第二判别方法

第二判别方法是根据电流的符号反转概率更加精确地判别电流值的稳定的方法。

图15和图16是用于说明第二判别方法的流程图。

首先，在步骤S201中，进行这样的定义：循环量计数变量i＝0和电流符号反转次数c＝0。接着，在步骤S202中，开始测量时间。接着，在步骤S203中，将连接到四象限电源12的样本(例如，太阳能电池元件)1的电流值存储在变量I(i)中。

接着，在步骤S204中，使用下面的方程式计算以恒定时间间隔变化的电流变化量dI(i)＝I(i)-I(i-1)。接着，在步骤S205中，使用下面的方程式计算电流变化量的符号sI(i)＝dI(i)×dI(i-1)。

接着，在步骤S206中，判别是否已经满足sI(i)<0。当在步骤S206中判定已经满足sI(i)<0时，电流符号反转次数c在步骤S107中增一。另一方面，当在步骤S206中判定还没有满足sI(i)<0时，处理转到步骤S208。

接着，在步骤S208中，判别是否已经满足sI(i-m)<0。当在步骤S208中判定已经满足sI(i-m)<0时，电流符号反转次数c在步骤S209中减一(m例如是10)。另一方面，当在步骤S208中判定还没有满足sI(i-m)<0时，处理转到步骤S210。

接着，在步骤S210中，使用下面的方程式计算反转概率p(i)＝c/m。接着，在步骤S211中，使用下面的方程式，计算平滑化的反转概率q(i)＝r×q(i-1)+(1-r)×p(i)(r例如是0.95)。

接着，在步骤S212中，判别平滑化的反转概率q(i)是否已经超过规定的值(例如，0.258)。当判定反转概率q(i)已经超过规定的值时，在步骤S213中计算平均电流值。例如，计算最近n个值的平均电流值(例如，当n＝4时，I(i-3)、I(i-2)、I(i-1)和I(i)的平均值)，并且接受该结果作为稳定状态的电流值。另一方面，当判定反转概率q(i)还没有超过规定的值时，处理转到步骤S214。注意，预先选定的值大于或等于0.258且小于0.5。这是因为，作为表1所示的终止条件的q(i)大于或等于0.258，并且图2所示的q(i)不超过0.5。

接着，在步骤S214中，判别从开始测量时间起是否已经达到规定的超时时间(例如，60秒)。当在步骤S214中判定已经达到超时时间时，在步骤S213中计算平均电流值。另一方面，当在步骤S214中判定还没有达到超时时间时，处理转到步骤S215。

接着，在步骤S215中，循环量计数变量i增一。接着，在步骤S216中，进行等待直至从开始测量时间起经过了规定的时间t×i(t例如是20ms)。当经过时间超过t×i时，处理转到步骤203。

(3)第三判别方法

第三判别方法是在不使用逼近函数的情况下利用测量装置具有的精度的更加正确的判别方法。

图17和图18是用于说明第三判别方法的流程图。

首先，在步骤S301中，进行这样的定义：循环量计数变量i＝0和电流符号反转次数c＝0。接着，在步骤S302中，开始测量时间。接着，在步骤S303中，将连接到四象限电源12的样本(例如，太阳能电池元件)1的电流值存储在变量I(i)中。

接着，在步骤S304中，使用下面的方程式计算以固定时间间隔变化的电流变化量，该方程式是dI(i)＝I(i)-I(i-1)。接着，在步骤S305中，使用方程式sI(i)＝dI(i)×dI(i-1)计算电流变化量的符号。

接着，在步骤S306中，判断是否已经满足sI(i)<0。当在步骤S306中判定已经满足sI(i)<0时，电流符号反转次数c在步骤S307中增一。另一方面，当在步骤S306中判定还没有满足sI(i)<0时，处理转到步骤S308。

接着，在步骤S308中，判别是否已经满足sI(i-m)<0。当在步骤S308中判定已经满足sI(i-m)<0时，电流符号反转次数c减一(m例如是10)。另一方面，当在步骤S308中判定还没有满足sI(i-m)<0时，处理转到步骤S310。

接着，在步骤S310中，使用下面的方程式计算反转概率p(i)＝c/m。接着，在步骤S311中，使用下面的方程式计算平滑化的反转概率q(i)＝r×q(i-1)+(1-r)×p(i)(r例如是0.95)。

接着，在步骤S312中，判别是否已经获得了经过时间T1。在这里，经过时间T1是平滑化的反转概率q(i)第一次超过0.05时的经过时间。

当在步骤S312中判定已经获得了经过时间T1时，处理转到步骤S313。另一方面，当在步骤S312中判定还没有获得经过时间T1时，处理转到步骤314。

当处理转到步骤314时，在步骤S314中判别平滑化的反转概率q(i)是否已经超过0.05。当在步骤S314中判定平滑化的反转概率q(i)已经超过0.05时，在步骤S315中将经过时间T1保存在存储单元中。然后，处理转到步骤S322。另一方面，当在步骤S314中判定平滑化的反转概率q(i)还没有超过0.05时，处理转到步骤S322。

当处理转到步骤S313时，在步骤S313中判别是否已经获得了经过时间T2。在这里，T2是平滑化的反转概率q(i)第一次超过0.20时的经过时间。当在步骤S313中判定已经获得了经过时间T2时，处理转到步骤S320。另一方面，当在步骤S313中判定还没有获得经过时间T2时，处理转到步骤S316。

当处理转到步骤S316时，在步骤S316中判别平滑化的反转概率q(i)是否已经超过0.2。当在步骤S316中判定平滑化的反转概率q(i)已经超过0.2时，在步骤S317中将经过时间T2保存在存储单元中。接着，在步骤S318中，使用方程式Z＝(T2-T1)/t计算终止条件参数Z。接着，在步骤S319中，参照上述的转换表(例如，表1)根据终止条件参数Z获得终止概率q_final。然后，处理转到步骤S320。另一方面，当在步骤S316中判定平滑化的反转概率q(i)还没有超过0.2时，处理转到步骤S322。

接着，在步骤S320中，判别平滑化的反转概率q(i)是否大于q_final。当在步骤S320中判定q(i)大于q_final时，在步骤S321中计算平均电流值。例如，计算最近n个值的平均电流值(例如，当n＝4时，I(i-3)、I(i-2)、I(i-1)和I(i)的平均值)，并且接受该结果作为稳定状态的电流值。另一方面，当在步骤S320中判定q(i)不大于q_final时，处理转到步骤S322。

接着，在步骤S322中，判断从开始测量时间起是否已经达到规定的超时时间(例如，60秒)。当在步骤S322中判定已经达到超时时间时，在步骤S321中计算平均电流值。另一方面，当在步骤S322中判定还没有达到超时时间时，处理转到步骤S323。

接着，在步骤S323中，循环量计数变量i增一。接着，在步骤S324中，进行等待直至从开始测量时间起经过了规定的时间t×i(t例如是20ms)。然后，当经过时间超过t×i时，处理转到步骤303。

(4)第四判别方法

第四判别方法是使用逼近函数的利用测量装置具有的精度的更加正确的判别方法。

图19和图20是用于说明第四判别方法的流程图。

首先，在步骤401中，进行这样的定义：循环量计数变量i＝0以及电流符号反转次数c＝0。接着，在步骤S402中，开始测量时间。接着，在步骤S403中，将连接到四象限电源12的样本(例如，太阳能电池元件)1的电流值存储在变量I(i)中。

接着，在步骤404中，判别是否已经获得了经过时间T1和T2。当在步骤S404中判定已经获得了经过时间T1和T2时，处理转到步骤S417。当在步骤S404中判定还没有获得经过时间T1和T2时，处理转到步骤S405。

接着，在步骤S405中，使用下面的方程式，计算以固定时间间隔变化的电流变化量，该方程式是dI(i)＝I(i)-I(i-1)。接着，在步骤S406中，使用方程式sI(i)＝dI(i)×dI(i-1)计算电流变化量的符号sI(i)。

接着，在步骤S407中，判别是否已经满足sI(i)<0。当在步骤S407中判定已经满足sI(i)<0时，电流符号反转次数c在步骤S408中增一。另一方面，当在步骤S407中判定还没有满足sI(i)<0时，处理转到步骤S409。

接着，在步骤S409中，判别是否已经满足sI(i-m)<0。当在步骤S409中判定已经满足sI(i-m)<0时，电流符号反转次数c在步骤S410中减一(m例如是10)。另一方面，当在步骤S409中判定还没有满足sI(i-m)<0时，处理转到步骤S411。

接着，在步骤S411中，使用下面的方程式，计算反转概率p(i)＝c/m。接着，在步骤S412中，使用下面的方程式，计算平滑化的反转概率q(i)＝r×q(i-1)+(1-r)×p(i)(r例如是0.95)。

接着，在步骤S413中，判别是否已经获得了经过时间T1。在这里，经过时间T1是平滑化的反转概率q(i)第一次超过0.05时的经过时间。

当在步骤S413中判定已经获得了经过时间T1时，处理转到步骤S414。另一方面，当在步骤S413中判定还没有获得经过时间T1时，处理转到步骤415。

当处理转到步骤415时，在步骤S415中判断平滑化的反转概率q(i)是否已经超过0.05。当在步骤S415中判定平滑化的反转概率q(i)已经超过0.05时，在步骤S416中将经过时间T1保存在存储单元中。然后，处理转到步骤S425。另一方面，当在步骤S415中判定平滑化的反转概率q(i)还没有超过0.05时，处理转到步骤S425。

当处理转到步骤S414时，在步骤S414中判断是否已经获得了经过时间T2。在这里，T2是平滑化的反转概率q(i)第一次超过0.20时的经过时间。当在步骤S414中判定已经获得了经过时间T2时，在步骤S417中使用逼近函数计算q(i)＝(t×i-T0)^w/[V+2(t×i-T0)^w]的值。然后，处理转到步骤S423。另一方面，当在步骤S414中判定还没有获得经过时间T2时，处理转到步骤S418。

当处理转到步骤S418时，在步骤S418中判别平滑化的反转概率q(i)是否已经超过0.2。当在步骤S418中判定平滑化的反转概率q(i)已经超过0.2时，在步骤S419中将经过时间T2保存在存储单元中。接着在步骤S420中，使用下面的方程式计算终止条件参数Z＝(T2-T1)/t。接着，在步骤S421中，参照上述的转换表(例如，表1)从终止条件参数Z获得终止概率q_final。接着，在步骤S422中，计算逼近函数的三个系数，这三个系数是T0＝3.438T1-2.438T2、W＝1.792/[ln(T2-T0)-ln(T1-T0)]和V＝18(T1-T0)^w。另一方面，当在步骤S418中判定平滑化的反转概率q(i)还没有超过0.2时，处理转到步骤S425。

接着，在步骤S423中，判断平滑化的反转概率q(i)是否大于q_final。当在步骤S423中判定q(i)大于q_final时，在步骤S424中计算平均电流值。例如，计算最近n个值的平均电流值(例如，当n＝4时，I(i-3)、I(i-2)、I(i-1)和I(i)的平均值)，并且接受该结果作为稳定状态的电流值。另一方面，当在步骤S423中判定q(i)不大于q_final时，处理转到步骤S425。

接着，在步骤S425中，判断从开始测量时间起是否已经达到规定的超时时间(例如，60秒)。当在步骤S425中判定已经达到规定的超时时间时，在步骤S424中计算平均电流值。另一方面，当在步骤S425中判定还没有达到规定的超时时间时，处理转到步骤S426。

接着，在步骤S426中，循环量计数变量i增一。接着，在步骤S327中，进行等待直至从开始测量时间起经过了规定的时间t×i(t例如是20ms)。然后，当经过时间超过t×i时，处理转到步骤303。

注意，图6至图20所示的流程图的处理由测量装置11(例如，CPU21)或测量程序执行。

[效果]

根据本发明的实施方式，通过逐点地停止电压的施加而不是使用电压的扫描来判别电压的各点处的电流值的稳定。因此，能够提高电特性的测量值的再现性(例如，能够使I-V曲线在向前进程和返回进程中基本上相同)，且能够缩短电特性的测量时间。

能够在不预先检查的情况下对即使是具有未知响应速度的样本进行电特性的测量。

能够自动地进行既不会过长又不会不足的适当测量时间的测量。换言之，不必担心由极短的测量时间或无意义的长测量时间造成的不精确。

如有必要，也能够同时测量电池的响应速度。

(7)变型例

在上述的实施方式中，已经例举了将第一至第四判别方法中的一种判别方法设定为测量装置或测量程序的缺省方法的构造，然而，用户能够从第一至第四判别方法中选择期望的一种判别方法。下面将说明采用这样的构造的测量装置或测量程序的操作的示例。

首先，在测量准备(步骤S1)的处理期间，将第一至第四判别方法作为第一至第四模式显示在显示单元24上，并且提示用户对模式进行选择。当用户使用输入单元26从第一至第四模式中选择期望的模式时，选定的模式被设定在测量装置中。将用户选定的模式存储在作为存储单元的RAM23和/或HDD28中。

在“临时Isc和Voc的测量”(步骤S2)、“I-V曲线测量准备”(步骤S3)、“I-V曲线测量(向前进程)”(步骤S4)和“I-V曲线测量(返回进程)”(步骤S5)的步骤中，根据用户选定的模式判别稳定化的电流或电压。

注意，在“临时Isc和Voc的测量”(步骤S2)、“I-V曲线测量准备”(步骤S3)、“I-V曲线测量(向前进程)”(步骤S4)和“I-V曲线测量(返回进程)”(步骤S5)中，在能够由用户选择的模式中设定“I-V曲线测量(向前进程)”(步骤S4)和“I-V曲线测量(返回进程)”(步骤S5)，并可以将其它步骤设定为缺省。

此外，可以将在逐点地静止的各电压处判定电流值稳定化所花费的时间设定为存储在存储单元中。在测量数据分析(步骤S7)的处理中，可以将以此方式存储的时间设定为在屏幕上被显示为图形。通过进行这样的处理，能够检查样本1的响应速度的电压依赖性。

[实施例]

以下，将使用实施例详细地说明本发明，然而，本发明不仅仅限于这些实施例。

将以下面的顺序说明实施例和比较例。

1.取决于测量方法的电特性的比较

2.响应速度的电压依赖性

3.测量方法与电池的响应速度之间的关系

<1.取决于测量方法的电特性的比较>

如下地制成在实施例1-1至2-2和比较例1-1至2-2中使用的样本1和样本2。

(样本1)

首先，使用溅射法在玻璃基板上形成具有100nm厚度的ITO膜作为透明导电层，从而获得透明导电基板。接着，在透明导电基板上，以下面的方式形成保留有敏化染料的多孔半导体层。

首先，使用珠状分散器使下面的材料经受16小时的分散处理，从而制成氧化钛分散溶液。

氧化钛微粒：日本艾罗西尔股份有限公司(Nippon Aerosil Co.，Ltd)制造的P25  5g。

溶剂：乙醇  45g

分散剂：3,5-二甲基-1-己炔-3-醇  0.5g

接着，使用丝网印刷法将制成的氧化钛分散溶液涂覆在透明导电层上，然后在500℃的温度环境下在炉中烧制一个小时，形成涂覆膜，并从而形成多孔半导体层。

接着，将多孔半导体层浸入具有下面成分的染料溶液以使敏化染料吸附到多孔半导体层上。然后，使用乙醇洗涤多余的敏化染料并进行干燥，从而形成了保留有光敏化染料的多孔半导体。

敏化染料：二-四丁胺-双(异硫氰基)双(2,2’-联吡啶基-4,4’-二羧基)钌(II)络合物(通称N719)  25mg

溶剂：乙醇  50ml

接着，将其上形成有多孔半导体层的透明导电基板和其上形成有对向电极的透明导电基板布置为彼此面对，然后使用由树脂膜和丙烯酸基紫外固化树脂制成的间隔体将上述透明导电基板密封在一起。因此，在两个基板之间形成液体注射空间。作为由树脂膜制成的间隔体，使用具有25μm厚度的膜(由三井杜邦化工公司(Du Pont-Mitsui PolychemicalsCo.，Ltd.)制造，商标名：Himilan)。

接着，将具有下面成分的电解溶液真空注射至液体注射空间，从而形成电解质层。以上述的方式，获得想要的染料敏化太阳能电池。在下文中，将具有下面成分的电解溶液称为“有机基电解溶液”。

甲氧基丙睛  1.5g

碘化钠  0.02g

碘化1-丙基-2,3-二甲基咪唑  0.8g

碘  0.1g

4-叔丁基吡啶(TBP)  0.05g

(样本2)

以与样本1相同的方式获得染料敏化太阳能电池，除了使用具有下面成分的电解溶液。在下文中，将具有下面成分的电解溶液称为“离子液体基电解溶液”。

通过将EMImTCB与diglyme以1:1的重量比混合而获得的混合溶剂2.0g

碘化1-丙基-3-甲基咪唑  1.0g

碘  0.1g

N-丁基苯并咪唑(NBB)  0.054g

在这里，EMImTCB是1-乙基-3-甲基咪唑四氰基硼酸盐(1-ethyl-3-methylimidazolium tetracyanoborate)，且diglyme是二乙二醇二甲醚(diethylene glycol dimethyl ether)。

如下地评估如上所述获得的样本1-3的电特性。

(实施例1-1)

首先，准备图3所示的测量装置。作为测量装置的控制装置，使用PC(个人计算机)，且在PC中，存储了用于测量I-V曲线的测量程序。作为测量程序，使用根据图6所示的流程图的操作步骤而进行操作的程序。此外，使用图14所示的第一判别方法作为稳定化的电流和电压的判别方法。

(测量条件)

下面示出了各种测量条件。

施加电压：以具有0.05V台阶宽度的台阶(阶梯)形式

电压变化的方向：增加方向(开路电流(Isc)状态→开路电压(Voc)状态)

电流的测量间隔：电流的获取间隔是200ms，并使用第一判别方法在每个测量点决定稳定电流值的接受间隔。

光源：虚拟太阳光(AM1.5和100mW/cm²)

接着，将作为待评估样本的染料敏化太阳能电池的两极电连接至测量装置的四象限电源以评估染料敏化太阳能电池的电特性。在这里，评估的电特性是I-V特性、开路电压Voc、短路电流密度Jsc、填充因子FF、光电转换效率Eff.、串联电阻值Rs和最大输出值Wpm(Pmax)。

(实施例1-2)

除了将电压变化的方向改变为减小方向(开路电压(Voc)状态→开路电流(Isc)状态)以外，以与实施例1-1相同的方式评估电特性。

(比较例1-1)

除了将相关技术的测量程序用作测量程序，以与实施例1-1相同的方式评估电特性。在这里，相关技术的测量程序指的是在不逐点地使电压静止的情况下通过恒定速度扫描来测量电特性的测量程序。

(测量条件)

下面示出各种测量条件。

施加电压：以15mV/s的扫描速度的恒定速度扫描

测量时间：约60秒

电压变化的方向：增加方向(开路电流(Isc)状态→开路电压(Voc)状态)

光源：虚拟太阳光(AM1.5和100mW/cm²)

(比较例1-2)

除了将电压变化的方向改变为减小方向(开路电压(Voc)状态→开路电流(Isc)状态)之外，以与比较例1-1相同的方式评估电特性。

(实施例2-1)

以与实施例1-1相同的方式评估电特性，除了将样本2用作待评估样本。

(实施例2-2)

以与实施例1-2相同的方式评估电特性，除了将样本2用作待评估样本。

(比较例2-1)

以与比较例1-1相同的方式评估电特性，除了将样本2用作待评估样本。

(比较例2-2)

以与比较例1-2相同的方式评估电特性，除了将样本2用作待评估样本。

(结果)

图21示出了使用实施例1-1、1-2和比较例1-1、1-2的测量方法获得的I-V特性。注意，在图21中，L1和L2分别是使用实施例1-1和实施例1-2的测量方法获得的I-V曲线。此外，L11和L12分别是使用比较例1-1和比较例1-2的测量方法获得的I-V曲线。

表2示出了实施例1-1、1-2和比较例1-1、1-2的测量方法的评估结果。

[表2]

表3示出了实施例1-1、1-2和比较例1-1、1-2的测量方法的评估结果的差值。

[表3]

图22示出了使用实施例2-1、2-2和比较例2-1、2-2的测量方法的I-V特性。注意，在图22中，L1和L2分别是使用实施例2-1和实施例2-2的测量方法获得的I-V曲线。此外，L11和L12分别是使用比较例2-1和比较例2-2的测量方法获得的I-V曲线。

表4示出了实施例2-1、2-2和比较例2-1、2-2的测量方法的评估结果。

[表4]

表5示出了实施例2-1、2-2和比较例2-1、2-2的测量方法的评估结果的差值。

[表5]

(思考)

从图21和图22中得出下面的内容。

在实施例1-1和1-2中，I-V曲线基本上一致。换言之，不管电压变化的方向(“Voc→Isc”和“Isc→Voc”)，I-V曲线一致。

另一方面，在比较例1-1和1-2中，I-V曲线是不同的。换言之，由于电压变化的方向(“Voc→Isc”和“Isc→Voc”)，I-V曲线出现差异。差异在高电压区域内趋于显著。

在使用离子液体基电解溶液的实施例2-1和2-2中，I-V曲线表现出与实施例1-1和1-2基本相同的样式。

在使用离子液体基电解溶液的比较例2-1和2-2中，由电压变化的方向(“Voc→Isc”和“Isc→Voc”)造成的I-V曲线的差异倾向于变得更大。差异的大小在高电压区域内趋于显著。这被认为是由于这样的事实而造成的：电流的变化量在高电压区域内大，且因此，电流需要时间稳定。

从表2和表3得出下面的内容。

实施例1-1与1-2中的评估结果值的差值(ΔVoc、ΔJsc、ΔFF、ΔEff.、ΔRs和ΔPmax(Wpm))倾向于小于比较例1-1与1-2的评估结果值的差值。

特别地，两种情况下的转换系数ΔEff.的差值是显著不同的。换言之，实施例1-1与1-2的转换系数Eff.的差值ΔEff.是0.00％，而比较例1-1与1-2的转换系数Eff.的差值ΔEff.是0.22％。

使用离子液体基电解溶液的实施例2-1、2-2和比较例2-1、2-2的评估结果值的差值倾向于比实施例1-1、1-2和比较例1-1、1-2的评估结果值的差值更加显著。这被认为是由于这样的事实而造成的：相比在实施例1-1、1-2和比较例1-1、1-2中使用的有机基电解溶液，在实施例2-1、2-2和比较例2-1、2-2中使用的离子液体基电解溶液具有更高的粘度和更低的电响应速度。

(结论)

如上所述，可以确认的是：在不进行恒定速度扫描的情况下，通过在使电压逐点地静止并且实时检查电流稳定的状态的同时来测量电特性，能够应对所谓的时间常数的样本且能够获得更加精确的值。

<2.响应速度的电压依赖性>

如下地制成用于实施例3-1至4-2和比较例3-1至4-2的样本3和样本4。

(样本3)

以与上述的样本1相同的方式制成样本3。

(样本4)

以与上述的样本2相同的方式制成样本4。

(实施例3-1)

将样本3用作待评估样本。此外，将直至在逐点地静止的各电压处被判定电流稳定所用的时间存储在存储单元中。通过将其它条件设定为与实施例1-1相同来评估电特性。

(实施例3-2)

将样本3用作待评估样本。此外，将直至在逐点地静止的各电压处被判定电流稳定所用的时间存储在存储单元中。通过将其它条件设定为与实施例1-2相同来评估电特性。

(实施例4-1)

如同实施例3-1中一样，通过将样本4设定为被用作待评估样本来评估电特性。

(实施例4-2)

如同实施例3-2中一样，通过将样本4设定为被用作待评估样本来评估电特性。

(结果)

图23示出了通过实施例3-1和3-2的测量方法而获得的I-V特性。图24示出了测量图23所示的各电流值(测量图23所示的每个绘图点)所花费的时间。

图25示出了通过实施例4-1和4-2的测量方法而获得的I-V特性。图26示出了测量图25所示的各电流值(测量图25所示的每个绘图点)所花费的时间。

图24和图26的垂直轴的测量编号是分别给予图23和图24所示的I-V曲线L1和L2的每个绘图点的测量编号。注意，I-V曲线L1的测量编号在电压增加的方向(开路电流(Isc)状态→开路电压(Voc)状态)上增加。另一方面，I-V曲线L2的测量编号在电压减小的方向(开路电压(Voc)状态→开路电流(Isc)状态)上增加。

(思考)

从图23至图26得出下面的内容。

确认了响应速度具有高的电压依赖性。

使用离子液体基电解溶液时比使用有机基电解溶液时响应速度整体倾向于更缓慢。

(结论)

通过等待电流的稳定之后测量电特性，能够在低电压区域内快速地测量稳定化的电流。因此，能够大幅减小I-V特性的总测量时间。

<3.测量方法与电池的响应速度之间的关系>

如下地制成用于实施例5-1至5-3和比较例3-1至比较例3-3的样本4至样本6。

(样本4)

以与样本1相同的方式制成样本4。

通过将除了上述以外的条件设定为与样本1相同而获得染料敏化太阳能电池。注意，获得的染料敏化太阳能电池的厚度面内分布中的最大厚度(4485μm)与最小厚度(4468μm)之间的差值是17μm，且因此构造出基本上平坦的电池。

(样本5)

使用丝网印刷法将保留有敏化染料的多孔半导体层形成在透明导电基板上以使该多孔半导体层是厚的。

通过将除了上述以外的条件设定为与样本1相同而获得染料敏化太阳能电池。注意，获得的染料敏化太阳能电池的厚度面内分布中的最大厚度(4508μm)与最小厚度(4467μm)之间的差值是41μm，从而构造出中部以微凸状隆起的电池。

(样本6)

除了将电解溶液加压注射到基板之间的液体注射空间以外，通过将其它条件设定为与样本1相同而获得染料敏化太阳能电池。注意，获得的染料敏化太阳能电池的厚度面内分布中的最大厚度(4699μm)与最小厚度(4467μm)之间的差值是232μm，从而构造出中部以极凸状隆起的电池。

在如上所述获得的样本4至样本6中，样本4是具有最高响应速度的电池，且样本6是具有最低响应速度的电池。

(实施例5-1)

除了将样本4用作待评估样本以外，以与实施例1-2相同的方式来评估电特性。

(实施例5-2)

除了将样本5用作待评估样本以外，以与实施例1-2相同的方式来评估电特性。

(实施例5-3)

除了将样本6用作待评估样本以外，以与实施例1-2相同的方式来评估电特性。

(比较例3-1)

除了将样本4用作待评估样本以外，以与比较例1-1相同的方式来评估电特性。

(比较例3-2)

除了将样本5用作待评估样本以外，以与比较例1-1相同的方式来评估电特性。

(比较例3-3)

除了将样本6用作待评估样本以外，以与比较例1-1相同的方式来评估电特性。

(结果)

图27A示出了从比较例3-1至3-3的测量方法获得的I-V特性。图27B示出了从实施例5-1至5-3的测量方法获得的I-V特性。表6以比率示出了实施例5-1至5-3和比较例3-1至3-3的测量方法的评估结果的差异。

注意，表6所示的比率R_Voc、R_Jsc、R_FF、R_Eff、R_Rs和R_Wpm以比率表示了使用实施例5-1至5-3的测量方法和比较例3-1至3-3的测量方法获得的开路电压Voc、短路电流密度Jsc、填充因子FF、光电转换系数Eff.、串联电阻值Rs和最大输出值Wpm(Pmax)的差异。这些比率是使用下面具体的方程式获得的。

比率R_Voc(％)＝[(每个比较例的测量方法获得的开路电压Voc/每个实施例的测量方法获得的开路电压)-1]×100

比率R_Jsc(％)＝[(每个比较例的测量方法获得的短路电流密度Jsc/每个实施例的测量方法获得的短路电流密度Jsc)-1]×100

比率R_FF(％)＝[(每个比较例的测量方法获得的填充因子FF/每个实施例的测量方法获得的填充因子FF)-1]×100

比率R_Eff(％)＝[(每个比较例的测量方法获得的光电转换效率Eff./每个实施例的测量方法获得的光电转换效率Eff.)-1]×100

比率R_Rs(％)＝[(每个比较例的测量方法获得的串联电阻值Rs/每个实施例的测量方法获得的串联电阻值Rs)-1]×100

比率R_Wpm(％)＝[(每个比较例的测量方法获得的最大输出值Wpm/每个实施例的测量方法获得的最大输出值Wpm)-1]×100

[表6]

(思考)

从图27A和图27B可以确认下面的内容。

不管是什么测量方法，具有高响应速度的样本4和样本5的I-V曲线具有基本相同的形状。另一方面，具有低响应速度的样本6的I-V曲线根据测量方法而不同。

在下文中，将详细说明差异。

在通过使电压逐点地静止而等待电流的稳定之后测量电特性的本发明的方法中，可以发现：如图27B所示，I-V曲线随着电压的减小而倾向于单调增大。另一方面，在使用恒定速度扫描来测量电特性的相关技术的方法中，可以发现：如图27A所示，I-V曲线随着电压的减小而倾向于先增大然后减小。

下面是从表6确认的内容。

开路电压Voc的比率R_Voc和短路电流密度Jsc的比率R_Jsc(％)不因测量方法的不同而不同，且它们的最大值至多是2.5％。另一方面，填充因子FF的比率R_FF、光电转换效率Eff.的比率R_Eff(％)、串联电阻值Rs的比率R_Rs和最大输出值Wpm的比率R_Wpm(％)因测量方法的不同而不同，且它们的最大值是约29％。

在相关技术的测量方法中，当样本具有较缓慢的响应时，填充因子FF、光电转换效率Eff.和最大输出值Wpm倾向于被求得为较高的值，并且串联电阻值Rs倾向于被求得为较低的值。

(结论)

当电池具有较缓慢的响应速度时，根据不同测量方法的电特性的评估结果的差异倾向于变得更加显著。这样的差异在填充因子FF、光电转换效率Eff.和最大输出值Wpm方面尤其显著。

在上文中，尽管已经详细地说明了本发明的实施方式和实施例，但是本发明不限于此，且能够根据本发明的技术主旨作出各种修改。

例如，上述实施方式和实施例中例举的构造、方法、步骤、形状、材料和数值等等仅仅是示例，且如有必要，可以使用不同于上述的构造、方法、步骤、形状、材料和数值等等。

此外，只要不脱离本发明的主旨，能够将上述实施方式和实施例的构造、方法、步骤、形状、材料和数值等等彼此组合。

此外，在上述的实施方式和实施例中，已经说明了电压变化的方向是一个方向(电压增加的方向和电源减小的方向)的操作作为示例，然而，电压变化的方向不限于此。例如，可以将电压变化的方向的逆转设定为重复的，从而获得一条I-V曲线。

此外，也可以如下地构造本发明。

(1)一种电特性的测量方法，所述测量方法包括：

将电压施加至元件；并且

判别在被施加的电压下的电流值的稳定。

(2)根据(1)所述的电特性的测量方法，

其中，在所述电压的施加期间，在逐点地停止所述电压的同时将所述电压施加至所述元件，并且

其中，在所述电流值的稳定的判别期间，在逐点地停止的各电压处判别所述电流值的稳定。

(3)根据(1)或(2)所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得电流变化量的符号的反转次数，然后根据所述反转次数判别电流是否已经稳定。

(4)根据(1)或(2)所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得电流变化量的符号的反转概率，然后根据所述反转概率判别电流是否已经稳定。

(5)根据(4)所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得所述电流变化量的符号的所述反转概率，然后判别所述反转概率是否超过规定的反转概率。

(6)根据(4)所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得所述符号的所述反转概率的逼近函数，然后判别所述逼近函数的值是否超过规定的反转概率。

(7)根据(6)所述的电特性的测量方法，还包括：

从施加所述电压后的经过时间T1和T2以及所述电流值的测量间隔Δt获得终止条件值；并且

从所述终止条件值获得所述规定的反转概率。

(8)根据(7)所述的电特性的测量方法，其中，当从所述终止条件值获得所述规定的反转概率时，利用所述终止条件值与所述规定的反转概率相关联的表格，从所述终止条件值获得所述规定的反转概率。

(9)根据(1)至(8)中任一项所述的电特性的测量方法，还包括：

判别施加所述电压后的经过时间是否已经达到规定的时间。

(10)根据(1)至(9)中任一项所述的电特性的测量方法，还包括：

通过对被判定为稳定的多个电流值进行平均来获得稳定的平均电流值。

(11)根据(1)至(10)所述的电特性的测量方法，还包括：

根据被判定为稳定的电流值来获得元件的电特性。

(12)根据(11)所述的电特性的测量方法，其中，所述电特性是电流-电压特性。

(13)根据(11)或(12)所述的电特性的测量方法，其中，所述电特性是从包括开路电压Voc、短路电流Isc、最大输出值Pmax、最大输出电压Vmax、最大输出电流值Imax、串联电阻值Rs、并联电阻值Rsh和填充因子FF的组中选出的至少一种电特性。

(14)根据(11)所述的电特性的测量方法，还包括：

存储或输出获得的所述电特性。

(15)根据(1)至(14)中任一项所述的电特性的测量方法，还包括：

存储在施加所述电压之后判别所述电流值的稳定所花费的时间。

(16)根据权利要求1所述的电特性的测量方法，其中，所述元件是染料敏化光电转换元件。

(17)一种使计算机装置执行测量方法的电特性的测量程序，所述测量方法包括如下步骤：

将电压施加至元件；并且

判别在被施加的电压下的电流值的稳定。

(18)一种电特性的测量装置，所述测量装置包括：

控制单元，所述控制单元被构造用来控制电源单元以使电压施加至元件并且判别在被施加的电压下的电流值的稳定。

(19)一种记录媒介，在所述记录媒介上记录有使计算机装置执行测量方法的电特性的测量程序，所述方法包括步骤：将电压施加至元件并且判别在施加的电压下的电流值的稳定。

附图标记列表

1   样本

11  控制装置11

12  四象限电源

13  恒温槽

14  光照器

Claims (18)

1.一种电特性的测量方法，所述测量方法包括如下步骤：

将电压施加至元件；并且

判别在被施加的电压下的电流值的稳定。

2.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，

其中，在所述电压的施加期间，在逐点地停止所述电压的同时将所述电压施加至所述元件，并且

其中，在所述电流值的稳定的判别期间，在逐点地停止的各电压处判别所述电流值的稳定。

3.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得电流变化量的符号的反转次数，然后根据所述反转次数判别电流是否已经稳定。

4.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得电流变化量的符号的反转概率，然后根据所述反转概率判别电流是否已经稳定。

5.根据权利要求4所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得所述电流变化量的符号的所述反转概率，然后判别所述反转概率是否超过规定的反转概率。

6.根据权利要求4所述的电特性的测量方法，其中，判别稳定的电流值包括：获得所述符号的所述反转概率的逼近函数，然后判别所述逼近函数的值是否超过规定的反转概率。

7.根据权利要求6所述的电特性的测量方法，还包括：

从施加所述电压后的经过时间T1和T2以及所述电流值的测量间隔Δt获得终止条件值；并且

从所述终止条件值获得所述规定的反转概率。

8.根据权利要求7所述的电特性的测量方法，其中，当从所述终止条件值获得所述规定的反转概率时，利用所述终止条件值与所述规定的反转概率相关联的表格，从所述终止条件值获得所述规定的反转概率。

9.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，还包括：

判别施加所述电压后的经过时间是否已经达到规定的时间。

10.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，还包括：

通过对被判定为稳定的多个电流值进行平均来获得稳定的平均电流值。

11.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，还包括：

根据被判定为稳定的电流值来获得元件的电特性。

12.根据权利要求11所述的电特性的测量方法，其中，所述电特性是电流-电压特性。

13.根据权利要求11所述的电特性的测量方法，其中，所述电特性是从包括开路电压Voc、短路电流Isc、最大输出值Pmax、最大输出电压Vmax、最大输出电流值Imax、串联电阻值Rs、并联电阻值Rsh和填充因子FF的组中选出的至少一种电特性。

14.根据权利要求11所述的电特性的测量方法，还包括：

存储或输出获得的所述电特性。

15.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，还包括：

存储在施加所述电压之后判别所述电流值的稳定所花费的时间。

16.根据权利要求1所述的电特性的测量方法，其中，所述元件是染料敏化光电转换元件。

17.一种使计算机装置执行测量方法的电特性的测量程序，所述测量方法包括如下步骤：

将电压施加至元件；并且

判别在被施加的电压下的电流值的稳定。

18.一种电特性的测量装置，所述测量装置包括：

控制单元，所述控制单元被构造用来控制电源单元以使电压施加至元件并且判别在被施加的电压下的电流值的稳定。