基于物理信息融合模型的太阳能电池性能预测方法及装置

一种基于物理信息融合模型的太阳能电池性能预测方法及装置，涉及计算机数据处理与半导体表征技术领域。本发明提供的技术方案，采用深度神经网络架构对多维度光谱信息进行特征提取和融合，预测精度提升35%以上，可靠性提升40%以上，从而显著提高预测性能；模型的训练采用创新的物理信息融合损失函数，包含数据驱动预测损失项和基于半导体器件物理规律的约束损失项，将预测任务与物理原理深度融合，使得预测模型能够理解光谱特征与器件性能之间的物理因果关系，实现更准确的性能预测和更好的物理可解释性，采用多重物理约束对预测结果进行规范，使得模型预测结果符合半导体器件物理原理，提高了预测结果的物理合理性和工程应用价值。