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通过机器学习彻底改变低成本太阳能电池:优化技术的系统综述

gaoyangw 2024-10-04 16:53 15 浏览 0 评论

机器学习（ML）和人工智能（AI）方法正在成为一种很有前途的技术，以提高微型电子器件中低成本光伏（PV）电池的性能。事实上，ML将为开发更高效、更经济的太阳能电池做出重大贡献。这一系统的综述提供了对在设计新的太阳能电池材料和结构方面的最近的ML技术的广泛分析，突出了它们在改变低成本太阳能电池研究和发展领域的潜力。本文综述了多种ML方法，如高斯过程回归（GPR）、贝叶斯优化（BO）和深度神经网络（DNNs），这些方法已被证明在提高太阳能电池的效率、稳定性和可承受性方面是有效的。编译陈讲运

本文综述的研究结果表明，GPR联合BO是最有前途的开发低成本太阳能电池的方法。这些技术可以显著加快新的光伏材料和结构的发现，同时提高低成本太阳能电池的效率和稳定性。本文综述了ML在低成本太阳能电池研究和开发中所面临的挑战、前景和未来的发展方向。

优化技术

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