基于多模态机器学习的钙钛矿太阳能电池稳定性增强系统

本发明公开了基于多模态机器学习的钙钛矿太阳能电池稳定性增强系统，属于机器学习技术领域，该系统，包括动态采集模块、多模态融合分析模块、指令生成模块及控制模块；动态采集模块，获取实时数据与内部结构变化特征；多模态融合分析模块，根据内部结构变化特征对实时数据中的每个参数进行动态特征权重分配，得到实时退化风险概率值；指令生成模块，基于实时退化风险概率值生成对比结果，并根据对比结果生成控制指令；控制模块，将控制指令转换为控制信号，对预设的环境舱和控制电池制造设备的参数进行调整。本发明通过设置多模态融合分析模块、指令生成模块，显著降低预测偏差，突破优化指令延迟瓶颈。