摘要
ペロブスカイト太陽電池は約10年という短期間で効率を認証26.1％まで向上させ、結晶シリコン太陽電池の認証効率26.81％に非常に近づき、大きな産業化の可能性を示している。現在、ペロブスカイト太陽電池の効率はさらに向上しているが、デバイス製造過程ではペロブスカイト太陽電池の性能は多くの切り離せない要因に影響され、従来の方法では試行錯誤の手法でペロブスカイト太陽電池の製造工程を最適化しており、多くの時間を要している。ベイズ最適化はブラックボックス問題の解決において大きな成功を収めた全局的最適化アルゴリズムである。本稿ではベイズ最適化アルゴリズムを用いてペロブスカイト層に関係するヨウ化鉛（PbI2）過剰割合、アニール温度、アニール時間、真空抽出時間の4つの工程パラメータを最適化し、研究開発コストを大幅に削減し、研究開発時間を短縮した。五回の実験反復を通じて、累計34の工程条件で23.56％の効率を持つ反型ペロブスカイト太陽電池を製造した。
关键词
ペロブスカイト太陽電池;機械学習;工程最適化;高効率
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