预测有机染料敏化太阳能电池光电转化效率的级联模型

【摘要】：染料敏化太阳能电池(Dye Sensitized Solar Cell,DSSC)是最有可能最早实现应用大规模工业生产的新一代低成本太阳能电池。与之性能相关的光电参数有电池的短路电流(JSC)、开路电压(VOC)、填充因子(FF)和光电转化效率(PCE)。其中,光电转化效率是评价太阳能电池性能的一项最重要的参数,所以精确地预测光电转化效率对提高染料敏化太阳能电池性能有重大的意义。而染料敏化太阳能电池应用的染料分子对于电池PCE的影响是至关重要的。近20年以来,量子化学在基础理论和计算方法方面取得了显著的进展。它基于物理的第一性原理,它可以解释实验现象、反应机理,甚至可以先于合成实验来预测得到新物质的某些性质。有机染料敏化太阳能中的染料分子的结构对光电转化效率有着重要的作用,但是由于电池器件的结构复杂,难以使用量子化学方法直接从分子结构计算得到光电转化效率的计算值。而智能计算方法可以绕过其中复杂的反应环节,直接找到分子的结构性质对电池性能参数的影响。因此,可以先用量子化学方法计算有机染料分子的物理化学性质,然后利用智能计算技术来构建分子的结构性质与PCE实验值之间的定量关系。因此,本文的主要研究工作就是利用量子化学方法结合智能计算方法构建染料分子与光电转化效率之间的定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR)。针对354个太阳能电池有机染料分子,利用量子化学B3LYP方法分别在STO-3G和6-31G(d)基组上进行结构优化和基态激发态性质的计算。再使用机器学习方法支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合6种特征选择方法(多元线性回归、遗传算法、平均影响值、前向筛选、后向剔除和+n-m算法)构建2类回归模型:非级联回归模型和级联回归模型。其中,级联模型是一个二级回归网络:第一级以染料分子结构性质为特征输入,以JSC、VOC和FF为输出;第二级以第一级的JSC、VOC和FF预测值为特征输入,以PCE为最终输出。实验结果表明,级联模型无论是从预测能力、拟合优度还是模型稳定性方面都要明显优于非级联模型。其预测PCE得到的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.57(%),仅为PCE实验平均值的10%。这一研究表明:级联模型可以有效预测染料敏化太阳能电池PCE,为预测与设计合成新的染料分子提供了一个有效的工具。 【关键词】：有机染料敏化剂 光电转化效率 级联模型 太阳能电池 机器学习 支持向量机
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM914.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-14
• 1.1 太阳能电池简介8-10
• 1.2 量子化学方法的研究背景10-11
• 1.3 智能计算方法在计算化学的应用11-12
• 1.4 本文的研究内容及意义12-14
• 第二章 量子化学计算方法14-18
• 2.1 密度泛函理论14-17
• 2.2 基组17-18
• 第三章 智能计算方法18-29
• 3.1 子集划分方法SPXY18
• 3.2 特征选择方法18-23
• 3.2.1 多元线性回归19-20
• 3.2.2 遗传算法20-21
• 3.2.3 平均影响值21
• 3.2.4 前向筛选21-22
• 3.2.5 后向剔除22-23
• 3.2.6 +n-m法23
• 3.3 回归建模方法23-25
• 3.3.1 支持向量机23-24
• 3.3.2 级联模型24-25
• 3.4 模型验证准则25-29
• 3.4.1 模型评价25-27
• 3.4.2 应用域27-29
• 第四章 预测染料敏化太阳能电池的光电转化效率29-41
• 4.1 数据集29-30
• 4.2 量子化学计算30-31
• 4.3 结果与分析31-41
• 4.3.1 特征选择31-34
• 4.3.2 回归模型34-41
• 第五章 总结与展望41-43
• 5.1 总结41
• 5.2 展望41-43
• 参考文献43-46
• 附录46-61
• 致谢61-62
• 在学期间公开发表论文及著作情况62

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