近日，我校碳中和新能源研究院嚴文生教授團隊在鈣鈦礦光伏電池領域取得重要研究進展。他們將人工智能算法用于發現和探索未曾報道的高效鈣鈦礦電池。研究成果發表在國際能源領域頂級雜志Nano Energy(影響因子17.8)。
據悉，嚴文生教授團隊另一篇關于朝向新型超高效硅聲子晶體電池的重要研究成果已經被Nature子刊NPG Asia Materials 接受，將于近期出版發表。上述兩篇論文均以杭電為第一單位，以我校碳中和新能源研究院為署名機構。
據央視新聞報道，在未來三十年，光伏發電將占據所有能源種類發電量的首位。到2060年碳中和實現時，我國光伏發電在所有能源電力中占比將高達50% (當前占比僅3.5%)。而鈣鈦礦電池是近些年來發現的一種新型光伏電池。由于具有低成本、高效率等優勢，被學術界和產業界廣泛看好。在本工作中，該團隊將人工智能算法用來探索和發現未報道過的高效鈣鈦礦電池。首先，通過篩選符合條件的鈣鈦礦實驗數據，進行模型構建，并找到最優機器學習算法。再將獲得的優化算法用來預測未發現、未報道的高效率鈣鈦礦電池。圖1展示了機器學習算法應用于開發高效鈣鈦礦電池的工作原理流程圖。根據機器學習算法的預測，該團隊在實驗上進行相關鈣鈦礦材料合成及電池器件制備。通過實驗與理論比較，發現兩者吻合的很好。并在實驗上獲得的最佳平面電池效率為22.5%，如圖2所示。 在此基礎上，為了進一步提高光電流密度和轉換效率，他們通過光管理策略，在玻璃的入光面采用PDMS材質的納米錐陣列結構設計。結果發現，短路電流密度可以提高1.2 mA/cm2。相應地，轉換效率提升至23.6%。最后，他們也對電池穩定性方面進行了研究，發現展現出明顯提升。論文具體參見“Machine learning enabled development of unexplored perovskite solar cells with high efficiency”, Nano Energy, 107394 (2022).
我校碳中和新能源研究院成立于2022年初。目前，研究院包括教授、副教授、講師、博士后30多名以及研究生130多名。研究院組織架構包括七大研究部：光伏新能源研究部、新型能源存儲研究部、低碳技術研究部、低能耗量子微納研究部、智能成像與計算感知研究部、資源空間信息研究部和納米光電器件研究部。為了加強學術界與產業界鏈接機制，研究院特設立了一個產學研合作部。研究院把發揮學校優勢與服務國家需求緊密結合，積極推動學校優勢特色學科的匯聚與交叉融合，實現多院系多學科聯合創新。通過搭建高層次交流平臺、推動國際交流、深化校企合作，在綠色低碳發展戰略領域圍繞“雙碳”主題與重點企業展開聯合研究，實現基于學科交叉的科學研究和政、產、學、研之間的有機結合；聚焦主攻方向，攻克“卡脖子”關鍵核心技術問題，建設碳中和技術創新的前沿平臺及專業人才的集聚高地。
圖1. 機器學習算法應用于開發高效未知鈣鈦礦電池工作原理。
圖2. (a)鈣鈦礦電池器件的截面圖，(b)測量的J-V曲線，(c)測量和計算的EQE曲線，(d)器件穩定性測量和比較。
