主要内容

在北京理工大学姜岩教授和苏州大学杨阵海副教授的引领下，其研究团队围绕钙钛矿太阳能电池（PSCs）展开了深入且系统的探索。在这一研究进程中，器件模拟发挥了至关重要的作用，已然成为推动该电池性能持续提升、助力深入理解其内在机制不可或缺的关键工具。借助**的器件模拟技术，团队得以对光管理策略、电荷传输机制以及器件结构优化等多个核心方面展开全面且系统的探索。

本文综述着重强调了姜岩教授与杨阵海副教授团队在建模领域对于钙钛矿太阳能电池开发所起到的关键支撑作用。具体聚焦于五个关键研究领域：光学管理方面，涵盖了光在电池中的吸收、反射和散射过程，这对于提*电池对光能的捕获和利用效率至关重要；电学过程研究包括载流子动力学、缺陷钝化和界面工程，旨在深入理解电池内部电荷的传输与复合机制，优化电池的电学性能；热效应研究涉及热产生与热耗散，因为电池在工作过程中会产生热量，合理的热管理对于维持电池的稳定性和延长使用寿命具有重要意义；机械应力研究包含结构稳定性与降解机制，有助于揭示电池在不同环境条件下的结构变化和失效原因；能量产出研究则涉及实际输出功率、性能提升与器件降解，直接关系到电池的实际应用效果和经济效益。

此外，该团队还深入探讨了多物理场模拟在解决复杂器件挑战、加速开发*效稳定钙钛矿太阳能电池方面的独特优势和广阔应用前景。多物理场模拟能够综合考虑光、电、热、力等多个物理场的相互作用，更真实地反映电池的实际工作状态，为优化电池设计和提*性能提供有力支持。文章全面总结了团队在串联结构优化、界面工程方面取得的一系列关键成果，以及在真实运行条件下对器件降解路径的深入见解。这些研究成果不仅为钙钛矿太阳能电池的性能提升提供了理论依据和技术指导，也为该领域的进一步发展奠定了坚实基础。

然而，研究之路并非一帆风顺，当前仍面临诸多挑战。文章*后明确指出了模拟非理想特性、模拟方法的可扩展性以及实验验证等亟待解决的问题。模拟非理想特性意味着现有的模拟模型可能无法完全准确地反映电池的实际性能，需要进一步优化和完善；模拟方法的可扩展性关系到模拟技术能否应用于大规模电池系统的设计和优化；实验验证则是确保模拟结果可靠性的关键环节，需要通过大量的实验数据来验证模拟模型的准确性和有效性。针对这些挑战，姜岩教授与杨阵海副教授团队也对多物理场建模的未来发展方向进行了前瞻性的展望，为后续研究指明了方向。

本综述通过巧妙融合理论与实验视角，充分凸显了模拟在推动钙钛矿光伏（PV）技术在可持续能源系统中实现更*性能、更强稳定性和更广泛应用方面所具有的变革性潜力。模拟技术就像一座桥梁，连接了理论研究与实际应用，为钙钛矿太阳能电池的商业化发展提供了强大的技术支持。

在实际研究过程中，为进一步提*研究效率、减少不必要的资源浪费，基于模型输出定位感兴趣区域是至关重要的一个步骤。姜岩教授与杨阵海副教授团队通过巧妙集成机器学习算法，成功实现了这一过程的有效加速，从而顺利达成预期研究结果。具体而言，机器学习（ML）算法能够借助数据驱动的代理模型，快速准确地预测材料属性，大大缩短了传统实验方法所需的时间和成本。同时，通过全局敏感性分析，该算法可以精准识别关键设计参数，为优化电池设计提供有力依据。这一创新方法使得设计空间的探索更加快速和智能，能够在更*效地收敛至**解的同时，显著减少低效模拟的次数，提*研究效率。

此外，团队所借助的人工智能辅助平台还具备强大的预测能力，能够预测有潜力的材料组合和器件结构，帮助研究人员避开性能低下的区域，从而大幅降低*精度模拟的计算成本。这一平台的应用为钙钛矿太阳能电池的研发提供了全新的思路和方法，有助于加速新材料的发现和新型器件的设计。

*终，这种新型建模范式旨在彻底变革传统的器件设计周期，打破传统试错法的局限，加速**光伏技术的开发进程。通过引入**的模拟技术和机器学习算法，研究人员能够更加精准地设计和优化电池结构，解锁传统试错法难以实现的新型设计策略，为钙钛矿太阳能电池的未来发展开辟更加广阔的空间。

文献信息Optical, Electrical, Thermal, Stress, and Energy Yield Simulations Enhance the Performance and Stability of Perovskite Photovoltaics

Qi Henry Chen, Yuqi Zhang, Pengfei Huang, Qi Chen, Zhenhai Yang, Yan Jiang

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202514184

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