【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池系统增强，尤其涉及高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法。
技术介绍
1、钙钛矿太阳能电池由于其高效的光电转换性能和低成本的制备工艺，在光伏领域迅速成为研究热点，然而，钙钛矿材料的长期稳定性和薄膜质量仍然是商业化应用的主要挑战，现有技术通常侧重于通过材料表面处理、界面修饰或封装技术来提高钙钛矿电池的稳定性和性能，但这些方法在解决薄膜内部应力、晶界缺陷以及薄膜均匀性方面仍存在明显不足。
2、在钙钛矿薄膜制备过程中，由于晶体生长的不均匀性，往往会在晶界处产生缺陷，这些缺陷是引起载流子复合、降低光电转换效率的主要原因，此外，在薄膜的结晶过程中，由于热膨胀系数差异引起的内部应力，也容易导致薄膜开裂，进而影响电池的整体性能和寿命，传统的优化方法通常依赖于经验和单目标优化，难以同时兼顾应力管理、晶体均匀性和结晶质量的综合提升。
3、钙钛矿材料的晶界往往是缺陷聚集的区域，导致载流子复合率增加，通过设计定向增强晶界的技术，可以显著降低缺陷密度，从而提升光电转换效率。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法。
2、高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，包括以下步骤：
3、s1，应力调控钙钛矿前驱体溶液的制备：通过在钙钛矿前驱体溶液中引入应力缓释剂，使钙钛矿薄膜在结晶过程中形成具有自适应应力缓解能力的微纳米结构，引入多目标优化算法，对应力缓释剂浓度、比例参数进行优化，同时考虑多个目标，包
4、s2，定向增强晶界的形成：在钙钛矿薄膜结晶过程中，施加定向电场以引导钙钛矿晶粒在指定方向上生长，应用拓扑优化算法，通过计算最佳的晶体排列和生长路径，以达到最优晶界定向增强效果，形成晶界定向增强的薄膜结构；拓扑优化算法通过对钙钛矿材料的微观结构进行建模和优化，找出晶界缺陷最少的拓扑结构，并指导实际定向电场施加和结晶过程。
5、可选的，所述应力缓释剂通过预定浓度添加在钙钛矿前驱体溶液中，促使在结晶过程中形成分级自组装的微纳米结构，所述微纳米结构由不同尺寸的纳米颗粒组成，纳米颗粒在温度变化时热膨胀或收缩从而相互滑动和重新排列，从而自适应调整晶体内部的应力分布。
6、可选的，所述s1中的多目标优化算法具体包括：
7、s11，设定多个优化目标，包括降低钙钛矿薄膜的内部应力、提高薄膜的均匀性、增强薄膜的结晶质量，优化目标包括降低钙钛矿薄膜的的内部应力f1、提高薄膜的均匀性f2、增强薄膜的结晶质量f3；
8、s12，利用粒子群优化方法，对钙钛矿前驱体溶液中应力缓释剂的浓度和比例参数进行全局搜索和优化，生成能够同时满足各优化目标的最优解集，即pareto前沿；
9、s13，选择最优解集中的最优参数组合，并通过实验验证，确保所述最优参数组合能有效降低薄膜内部应力、提高薄膜均匀性，并显著增强薄膜的结晶质量。
10、可选的，所述粒子群优化方法中，每个粒子代表一个应力缓释剂浓度和比例参数组合，粒子的位置由向量xi＝(xi1,xi2,…,xid)表示，其中d是优化参数的维度；
11、粒子的位置更新规则引入自适应惯性权重w(t)，表示为：
12、vi(t+1)＝w(t)·vi(t)+c1·r1·(pi(t)-xi(t))+c2·r2·(g(t)-xi(t)0；
13、xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)；
14、其中；
15、vi(t)是第i个粒子在第t代的速度；
16、c1和c2是学习因子，通常设为正值，用于权衡粒子个体经验和群体经验；
17、r1和r2是在[0,1]之间的随机数；
18、pi(t)是粒子i在第t代的个体最优位置；
19、g(t)是第t代所有粒子中的全局最优位置；
20、w(t)是自适应惯性权重。
21、可选的，所述自适应惯性权重w(t)随着迭代过程动态调整，以平衡全局和局部搜索能力，其调整规则基于当前粒子群的聚集程度和优化目标的变化速率，当粒子群趋于收敛但仍未达到全局最优时，自动减小w值，增强局部搜索能力；反之，当粒子群过度集中于某一局部最优时，增加w值，增强全局搜索能力。
22、可选的，所述s2中的定向增强晶界的形成过程具体包括：
23、s21，微观结构建模：建立钙钛矿材料的微观结构模型，所述微观结构模型考虑晶体能量分布、晶界缺陷密度和能量梯度，基于微观结构模型，设定优化目标为最小化晶界缺陷密度；
24、s22，拓扑优化计算：应用拓扑优化算法，根据微观结构模型和设定的优化目标，计算出钙钛矿晶粒在不同生长路径上的能量分布，找出能最小化晶界缺陷的晶体排列和生长路径；
25、s23，定向电场施加：根据拓扑优化算法的计算结果，确定并施加最优定向电场，引导钙钛矿晶粒按照计算出的最优生长路径在指定方向上生长，以形成具有最少晶界缺陷的定向增强薄膜结构；
26、s24，反馈与调整：在结晶过程中，实时监测晶体生长情况，根据实际生长情况与微观结构模型的偏差，动态调整定向电场的强度和方向，以确保晶粒按照最优路径生长，优化薄膜的晶界定向增强效果。
27、可选的，所述微观结构模型的建立通过计算能量函数梯度来估算晶界缺陷密度，能量函数梯度越大，表示晶界处的能量差异越大，缺陷密度越高，优化的目标是找到最小化晶界缺陷密度的晶体排列和生长路径，设晶粒的能量函数为e(x,y,z)，其中x,y,z是晶体在三维空间中的坐标，所述能量函数与晶体的生长路径有关，晶界缺陷密度通过晶粒能量的梯度来表示；
28、设晶界缺陷密度为ρ(x,y,z)，则有：
29、其中是能量函数梯度，表示晶体在生长过程中能量的变化速率。
30、可选的，所述拓扑优化计算的目标是最小化晶界缺陷密度，因此，目标函数表示为：min∫vρ(x,y,z)dv，其中v是晶体的体积，∫vρ(x,y,z)dv为体积积分，用于计算整个晶体体积内的缺陷密度总量；
31、通过对能量函数e(x,y,z)的优化，求解最优生长路径r(t)＝(x(t),y(t),z(t))，其表示为晶体在时间t时刻的生长路径，定义晶粒在空间中的位置，使得：
32、其中t是晶体生长的总时间；
33、其中；
34、v为晶体的三维空间体积；
35、为晶体在生长过程中的速度向量，表示晶体在指定路径上的生长速率；
36、t为晶体生长的总时间；
37、拓扑优化算法通过对晶体能量分布进行优化，计算出能量最低的生长路径，即最优的晶体排列方向和生长轨迹，从而减少晶界缺陷。
38、可选的，所述定向电场施加的施加方向e(t)基于拓扑优化计算结果确定，目标是引导晶粒沿着最优路径生长，施加电场强度与晶体本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述应力缓释剂通过预定浓度添加在钙钛矿前驱体溶液中，促使在结晶过程中形成分级自组装的微纳米结构，所述微纳米结构由不同尺寸的纳米颗粒组成，纳米颗粒在温度变化时相互滑动和重新排列，从而自适应调整晶体内部的应力分布。
3.根据权利要求1所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述S1中的多目标优化算法具体包括：
4.根据权利要求3所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述粒子群优化方法中，每个粒子代表一个应力缓释剂浓度和比例参数组合，粒子的位置由向量xi＝(xi1,xi2,…,xid)表示，其中d是优化参数的维度；
5.根据权利要求4所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述自适应惯性权重w(t)随着迭代过程动态调整，以平衡全局和局部搜索能力，其调整规则基于当前粒子群的聚集程度和优化目标的变化速率，当粒子群趋于收敛但仍未达到全局最优时，
6.根据权利要求1所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述S2中的定向增强晶界的形成过程具体包括：
7.根据权利要求6所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述微观结构模型的建立通过计算能量函数梯度来估算晶界缺陷密度，能量函数梯度越大，表示晶界处的能量差异越大，缺陷密度越高，优化的目标是找到最小化晶界缺陷密度的晶体排列和生长路径，设晶粒的能量函数为E(x,y,z)，其中x,y,z是晶体在三维空间中的坐标，所述能量函数与晶体的生长路径有关，晶界缺陷密度通过晶粒能量的梯度来表示；
8.根据权利要求7所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述拓扑优化计算的目标是最小化晶界缺陷密度，目标函数表示为：min∫Vρ(x,y,z)dV，其中V是晶体的体积；
9.根据权利要求8所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述定向电场施加的施加方向E(t)基于拓扑优化计算结果确定，目标是引导晶粒沿着最优路径生长，施加电场强度与晶体生长方向的关系表示为：E(t)＝·r(t)，其中k是基于材料特性的比例系数，r(t)是最优生长路径的单位向量，表示晶体生长的方向，其中；
10.根据权利要求9所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述反馈与调整表示为：ΔE(t)＝·(r(t)-actual(t))，其中β是调整反馈的增益系数，ΔE(t)是对电场施加的修正，ractual(t)是实际晶体生长路径，表示晶粒在时间t时的实际位置，ΔE(t)是反馈调整后的电场修正向量，用于纠正晶粒的生长方向。
...【技术特征摘要】
1.高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述应力缓释剂通过预定浓度添加在钙钛矿前驱体溶液中，促使在结晶过程中形成分级自组装的微纳米结构，所述微纳米结构由不同尺寸的纳米颗粒组成，纳米颗粒在温度变化时相互滑动和重新排列，从而自适应调整晶体内部的应力分布。
3.根据权利要求1所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述s1中的多目标优化算法具体包括：
4.根据权利要求3所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述粒子群优化方法中，每个粒子代表一个应力缓释剂浓度和比例参数组合，粒子的位置由向量xi＝(xi1,xi2,…,xid)表示，其中d是优化参数的维度；
5.根据权利要求4所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述自适应惯性权重w(t)随着迭代过程动态调整，以平衡全局和局部搜索能力，其调整规则基于当前粒子群的聚集程度和优化目标的变化速率，当粒子群趋于收敛但仍未达到全局最优时，自动减小w值，增强局部搜索能力；反之，当粒子群过度集中于某一局部最优时，增加w值，增强全局搜索能力。
6.根据权利要求1所述的高稳定性钙钛矿太阳能电池系统的增强方法，其特征在于，所述s2中的定向增强晶界的形成过程具体包括：
7.根据权利要求6所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王朝勇，郭俊吉，王凯，刘乐，李伟，赵军，王亚蕊，杜亚冰，张仁启，李亚杰，刘玉晓，张心会，李青霄，张占魁，江志伟，
申请(专利权)人：河南城建学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。