Application of Machine Learning Algorithms in Improving Nano-based Solar Cell Technology
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 11، شماره: 3
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 97
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-11-3_003
تاریخ نمایه سازی: 13 مهر 1402
چکیده مقاله:
This study explores the potential use of Machine Learning (ML) techniques to enhance three types of nano-based solar cells. Perovskites of methylammonium-free formamidinium (FA) and mixed cation-based cells exhibit a boosted efficiency when employing ML techniques. Moreover, ML methods are utilized to identify optimal donor complexes, high blind temperature materials, and to advance the thermodynamic stability of perovskites. Another significant application of ML in dye-sensitized solar cells (DSSCs) is the detection of novel dyes, solvents, and molecules for improving the efficiency and performance of solar cells. Some of these materials have increased cell efficiency, short-circuit current, and light absorption by more than ۲۰%. ML algorithms to fine-tune network and plasmonic field bandwidths improve the efficiency and light absorption of surface plasmonic resonance (SPR) solar cells. This study outlines the potential of ML techniques to optimize and improve the development of nano-based solar cells, leading to promising results for the field of solar energy generation and supporting the demand for sustainable and dependable energy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saheb Ghanbari Motlagh
Renewable Energies and Environment Department , University of Tehran, Tehran, Iran.
Fateme Razi Astaraei
Renewable Energies and Environment Department , University of Tehran, Tehran, Iran.
Mojtaba Hajihosseini
Laboratory for Renewable Energy Systems, Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Zagreb, Croatia.
Saeed Madani
Karlsruhe Institute of Technology (KIT),Karlsruhe , Germany.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :