机器学习辅助钙钛矿薄膜制备工艺优化及特征重要性评估

钙钛矿太阳能电池仅用十年左右的时间将效率提升至认证的26.1%,非常接近晶硅太阳能电池26.81%的认证效率,展现出巨大的产业化潜力。当前,钙钛矿太阳能电池器件效率还在提升,然而在器件制备过程中,钙钛矿太阳能电池的性能受到许多不可分割的因素影响,传统方法往往采用试错的方式来优化钙钛矿太阳能电池的制备工艺,花费了大量的时间。贝叶斯优化是一种全局优化算法,在解决人工智能的黑盒问题方面取得了很大的成功。本文利用贝叶斯优化算法对钙钛矿层涉及到的碘化铅(PbI2)过量百分比、退火温度、退火时间、真空萃取时间四个工艺参数进行优化选择,显著降低了研发成本,缩短了研发时间。通过五轮实验迭代,累计34组工艺条件,制备出了器件效率为23.56%的反型钙钛矿太阳能电池。

双自组装单分子层修饰氧化镍制备高效率钙钛矿太阳电池及组件

氧化镍(NiOx)作为无机p型半导体,常用于倒置钙钛矿太阳能电池(PSCs)中的空穴传输层(HTL),但本身存在的高缺陷密度和与钙钛矿不相匹配的能级排布限制了PSCs的能量转换效率。本文通过引入双自组装单分子层修饰氧化镍界面,钝化氧化镍材料自身缺陷,改善能级匹配,促进了界面处光生载流子的提取和传输,提高了PSCs的开路电压(Voc)和填充因子(FF),最终将刮涂氧化镍基PSCs的效率提升到20.38%,而且未封装的器件在氮气氛围中用85℃老化1000 h后仍维持原始效率的96%。更重要的是,我们以此制备了孔径面积为60.84 cm^(2)、由13节子电池串联而成的钙钛矿组件,效率达到了17.04%。