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Big data driven perovskite solar cell stability analysis

理论(学习稳定性) 钙钛矿(结构) 太阳能电池 计算机科学 钙钛矿太阳能电池 材料科学 大数据 数据科学 数据挖掘 光电子学 工程类 化学工程 机器学习
作者
Zhuang Zhang,Huanhuan Wang,T. Jesper Jacobsson,Jingshan Luo
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:13 (1): 7639-7639 被引量:71
标识
DOI:10.1038/s41467-022-35400-4
摘要

During the last decade lead halide perovskites have shown great potential for photovoltaic applications. However, the stability of perovskite solar cells still restricts commercialization, and lack of properly implemented unified stability testing and disseminating standards makes it difficult to compare historical stability data for evaluating promising routes towards better device stability. Here, we propose a single indicator to describe device stability that normalizes the stability results with respect to different environmental stress conditions which enables a direct comparison of different stability results. Based on this indicator and an open dataset of heterogeneous stability data of over 7000 devices, we have conducted a statistical analysis to assess the effect of different stability improvement strategies. This provides important insights for achieving more stable perovskite solar cells and we also provide suggestions for future directions in the perovskite solar cell field based on big data utilization.
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