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利用有机光伏性能数据的大型数据集阐明2009至2019年间可靠性趋势

DOI：10.1109/JPHOTOV.2019.2939070 期刊：IEEE Journal of Photovoltaics 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文介绍了运用数据分析方法来理解有机光伏器件(OPVs)长期稳定性趋势的研究。研究收录了近1900组OPV数据点，通过多元分析识别模式、建立定量比较不同内外部应力因素的模型，进而实现对OPV稳定性的预测。对所得预测模型权重的分析表明：在光稳定性(ISOS-L)测试中，影响器件达到初始性能80%(T80)所需时间的最关键因素是基底和顶电极的选择，且小分子活性层器件具有最佳光稳定性；在湿热(ISOS-D)测试中，封装类型是影响T80降解过程的主要因素。数据分析乃至机器学习技术的应用，能为该领域研究者揭示新的降解模式与发展趋势。
作者： Tudur Wyn David，Helder Anizelli，Priyanka Tyagi，Cameron Gray，William Teahan，Jeff Kettle
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研究概述 实验方案

研究目的

利用数据分析方法理解有机光伏器件（OPVs）的长期稳定性趋势。

研究成果

采用多元分析方法对包含有机光伏器件性能与稳定性信息的数据库进行模式与结构解析。通过多元线性回归算法处理该数据集，从而实现对ISOS-L和ISOS-D两类数据的E0、T80及TS80参数预测?；毓槟夂现柿靠赏ü齊2指标量化评估，同时提取的回归t值可量化特定参数对模型预测的显著性，进而确定影响器件性能与稳定性的关键因素。

研究不足

MLR方法的一个局限性在于数据必须进行分组?？梢远钔饽扇胫钊缁钚圆闶瞧矫娼峁够故翘逡熘式峤峁埂⒒钚圆愕淖槌沙煞忠约俺粱际醯纫蛩?。然而，数据中的异常值可能会在模型中产生显著的噪声。

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