Geri Dön

MAPbI3 perovskit güneş hücreleri için makine öğrenimi yaklaşımı

Machine learning approach for MAPbI3 perovskite solar cells

PDF İndir

  1. Tez No: 940974
  2. Yazar: SÜHA GÜL KARA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN AKIN SÖNMEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fotonik Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, çoklu çıktı regresyonu öğrenimi kullanılarak MAPbI3 (Metilamonyum kurşun iyodür) perovskit güneş hücresinin PCE, Voc, Jsc, FF parametrelerini tahmin edilmesi amacıyla Rastgele Orman (RF), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve Derin Sinir Ağı (DNN) modelleri kullanılmıştır. Modeller eğitim verileri üzerinde eğitilmiş ve doğruluk ve güvenilirliklerini değerlendirmek için üç metrik R² skoru, Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Ortalama Kare Hatanın Kökü (RMSE) kullanılarak test verileri üzerinde değerlendirilmiştir. RF modelini kullanarak test ve eğitim verileri için R2 değeri 0,80-0,54, RMSE değeri 0,05-2,58, MAE değerleri ise 0,03-1,76 aralığında bulunmuştur. MLP modeli için test ve eğitim verilerinin R2 değeri 0,70-0,42, RMSE değeri 0,06-3,18, MAE değerleri ise 0,04-2,09 aralığında bulunmuştur. DNN modelinin test ve eğitim verileri için R2 değeri 0,70-0,36, RMSE değeri 0,06-3,29, MAE değerleri ise 0,04-2,17 aralığında bulunmuştur. Modelin performansı ve önyargılı olup olmadığını ve aşırı uyum gösterip göstermediğini tespit etmek için parite ve kalıntı grafikleri çizilmiştir. Grafiklerde bu uygulanan üç modelin çok yüksek seviyede aşırı uyum ve önyargıya rastlanmamaktadır. RF modelinin test R2 0,75-0,54, RMSE değeri 0,06-2,58, MAE değerleri ise 0,04-1,76 aralığında bulunmuştur. Parite ve kalıntı grafiklerinin incelenmesi sonucunda RF modelinin diğer kullanılan modellere kıyasla daha iyi performans sergilediği gözlemlenmiştir. Özellik önemlerinin elde edilmesi amacıyla SHAP grafikleri çizilmiştir. Çoklu çıktı yaklaşımı öğrenimi, karmaşık bir süreç olan perovskit güneş hücresi (PSC) tasarımı konusunda kolaylıklar sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

In this study, Random Forest (RF), Multilayer Perception (MLP) and Deep Neural Network (DNN) models were used to estimate PCE, Voc, Jsc, FF parameters using multiple output regression learningThe models were trained on the training data and evaluated on the test data using three metrics - R² score, Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) to assess their accuracy and reliability.Using the RF model, the R2 value was found to be 0.80-0.54, the RMSE value was 0.05-2.58, and the MAE values were in the range of 0.03-1.76 for the test and training data. For the MLP model, the R2 value for the test and training data was 0.70-0.42, the RMSE value was 0.06-3.18, and the MAE values were in the range of 0.04-2.09. For the test and training data of the DNN model, the R2 value was 0.70-0.36, the RMSE value was 0.06-3.29, and the MAE values were in the range of 0.04-2.17. Parity and residual plots were drawn to determine the performance of the model and whether it is biased or overfitting. The graphs show that these three models do not exhibit a high level of overfitting and bias. The test R2 of the RF model was found to be in the range of 0.75-0.54, RMSE value was found to be in the range of 0.06-2.58, MAE values were found to be in the range of 0.04-1.76. As a result of the analysis of the parity and residual plots, it was observed that the RF model performed better than the other models used. SHAP plots were drawn to obtain feature importance. Multiple output approach can help simplify the complex process of perovskite solar cell (PSC) design.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    474313

    Design and development of organolead halide perovskite solar cells

    Organik kurşun halojenür perovskit güneş hücrelerinin dizaynı ve geliştirilmesi

    BEYZA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN YILDIRIM

  2. Tez No

    621931

    Planar perovskite solar cells with metal oxide transport layers by co-evaporation and hybrid vapor-solution sequential method

    Birlikte buharlaştırma ve hibrit buhar çözeltisi sıralı yöntemi ile metal oksit delik (Hole) taşıma katmanlı düzlemsel perovskit güneş hücreleri

    WIRIA SOLTANPOOR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    EnerjiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mikro ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK YERCİ

  3. Tez No

    665202

    Çözelti ve vakum esaslı yöntemler ile perovskit güneş hücrelerinin üretimi ve karakterizasyonu

    Production of perovskite solar cells by solution and vacuum based methods and their characterization

    İSMAİL CİHAN KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Metalurji MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN AKYILDIZ

    PROF. DR. SAVAŞ SÖNMEZOĞLU

  4. Tez No

    687838

    Elektron iletim tabakasının perovskit güneş pillerinin performansına etkisi

    The effect of the electron transport layer on the performance of perovskite solar cells

    AYŞE NUR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Fizik ve Fizik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ALTINDAL

  5. Tez No

    689223

    Metilamonyum kurşun iyodür (CH3NH3PbI3) perovskit film malzemelerin zamana bağlı akım-gerilim (I-V) ölçümleri ile karakterizasyonu

    Characterization of methylammonium lead iodide (CH3NH3PbI3) perovskite films by time dependent current-voltage (I-V) measurements

    AYŞEGÜL ÇOŞĞUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EnerjiBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN YILMAZ

Geri Dön