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龙图腾网获悉浙江省白马湖实验室有限公司申请的专利一种钙钛矿/晶硅两端叠层电池的光电流预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120636622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511120683.9，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种钙钛矿/晶硅两端叠层电池的光电流预测方法及系统是由赵昕海;黄超鹏;彭军;孙靖淞;章雨柔;姜玉霞设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钙钛矿/晶硅两端叠层电池的光电流预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钙钛矿晶硅两端叠层电池的光电流预测方法及系统，涉及电池光电流计算技术领域，旨在解决钙钛矿晶硅两端叠层电池在三维光学模型仿真时存在效率过慢的问题；方法包括：以叠层电池的钙钛矿材料，带隙和波长为输入，复折射率为输出，构建第一代理模型；根据三维波动光学模型得到第一结果，第一结果输入至数据库作为样本数据；对样本数据进行前处理，结合三维波动光学模型和带贝叶斯优化、贝叶斯正侧化的人工神经网络训练以生成第二代理模型；将全波长输入至第二代理模型以输出预测波长，之后计算得到叠层电池总光电流；本发明通过深度学习的方式，建立高效的多重代理模型，无需高配置计算机即能够进行多场景应用。

本发明授权一种钙钛矿/晶硅两端叠层电池的光电流预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钙钛矿晶硅两端叠层电池的光电流预测方法，其特征是，包括以下步骤： S1，以叠层电池的钙钛矿材料，带隙和波长为输入，复折射率为输出，构建第一代理模型；具体的，以钙钛矿材料，带隙，波长和复折射率为第一样本数据，结合带贝叶斯优化的高斯回归模型进行训练，根据第一样本数据进行测试，生成输入为材料、带隙和波长，输出为复折射率的第一代理模型； S2，根据三维波动光学模型得到第一结果，第一结果输入至数据库作为样本数据；第一结果包括三维波动光学模型的输入和输出，输入为钙钛矿材料带隙，波长，膜厚及绒面参数；输出为单波长下的表面反射率，顶部钙钛矿及底部晶硅子电池的量子效率； S3，对样本数据进行前处理，结合三维波动光学模型和带贝叶斯优化、贝叶斯正侧化的人工神经网络训练以生成第二代理模型；第二代理模型的构建包括数据采集和机器学习，数据采集：通过三维波动光学模型提供大量虚拟数据；机器学习：包括样本数据的前处理、建立带贝叶斯优化、贝叶斯正侧化的人工神经网络训练模型和模型测试过程； S4，将全波长输入至第二代理模型以输出预测波长，之后计算得到叠层电池总光电流。

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