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遗传算法在太阳能电池多层膜厚度优化中的高效应用

DOI：10.3390/en13071726 期刊：Energies 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 薄膜太阳能电池主要采用堆叠结构设计。优化这种堆叠结构中的各层厚度对实现太阳能电池最佳效率至关重要。在优化模拟中（例如优化光学间隔层厚度），常用的方法是参数扫描法。我们的模拟研究表明，与单层和多层优化中的暴力参数扫描法相比，采用遗传算法等元启发式方法能实现显著更快且更精确的搜索。虽然其他扫描方法也可能优于暴力扫描法，但它们不像我们的遗传算法那样始终能保证100%的优化结果准确性。我们采用经过充分研究的P3HT基结构来测试该算法，在最佳情况下，其模拟次数比暴力扫描法减少了60.84%。
作者： Premkumar Vincent，Gwenaelle Cunha Sergio，Jaehoon Park，Hyeok Kim，Minho Lee，Jin-Hyuk Bae，Jaewon Jang，In Man Kang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了证明遗传算法在优化太阳能电池层厚度方面比传统模拟中使用的参数扫描方法表现更优，能够实现更快且更精确的结果。

研究成果

遗传算法在优化太阳能电池层厚度方面显著优于暴力参数扫描法，具有更快的收敛速度且结果准确率达100%。最佳情况下所需模拟次数减少了60.84%。该研究凸显了遗传算法在精进太阳能电池结构优化流程中的潜力，并建议进一步探索自动化参数分配以实现更广泛的应用。

研究不足

该研究的模拟未考虑太阳能电池的实际户外运行情况，限制了优化厚度值在能量产出优化中的适用性。此外，遗传算法的性能依赖于初始化参数和选择方法，这可能需要手动调整。

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