使用热电材料的发电技术可以实现从废热到电能的有效固态能量转换,已经应用到深太空探测器以及汽车尾气废热发电等方面,开发寻找新型的高性能、环境友好的热电材料是拓展其应用的重要一环。传统热电材料开发多采用“试错法”,周期长,成本高。本论文在“材料基因组计划”框架下,建立热电数据库和开发热电性能的描述符,在数据驱动的理念下寻找新型的高性能、环境友好热电材料,以减少成本和缩短周期。本论文的第二章中,基于热电材料的综述文献,建立了具有1000+条目的热电数据库,从中选取了含Cu的硫族化合物和含Ti氧化物为研究对象。结合结构功能单元和相似性搜索的概念,说明了基于晶格结构的描述符的选取方法。第三章中,以Cu-Ch四面体（Ch=chalcogenide S,Se,Te）为描述符,在无机晶体结构数据库（InorganicCrystalStructureDatabase,ICSD）中筛选出145种层状化合物,并根据其晶格拓扑结构分类。通过分析热电材料数据库,预测具有稀土元素插层、四面体共顶点连接的一类材料具有高热电性能。在第四章中,以Ti-O八面体为描述符与密度泛函理论计算结合,在材料数据库（Materials Project,MP）中筛选出189种含Ti氧化物,并估算ZT值。结果显示Bi₂Ti₂O₇具有较好的热电性能。第五章中,使用数据驱动的方法在热电材料数据库中筛选复合热电材料的合适组分,发现Zn_0.95Al_0.05O和In_0.15CoSb₃组成的复合材料功率因子增加最大,复合材料的功率因子值是Zn_0.95Al_0.05O的三倍,且比In_0.15CoSb₃增强30%。本文的结果对设计新型高性能热电材料,以及拓展“材料基因组”在材料设计方面的广泛应用具有积极的意义。