压力控制方法和装置、光伏设备与流程

本发明涉及光伏技术领域，具体地，涉及一种压力控制方法和装置、光伏设备。

背景技术：

近年来，全球光伏设备行业实现稳健增长，太阳能电池扩散作为光伏领域的核心工艺，主要有开管扩散和闭管软着陆扩散两种形式。其中，闭管软着陆扩散方式工艺过程完全不受外界环境干扰，工艺质量完全受保护。

如图1所示，光伏扩散炉包括扩散炉管1、源瓶2、第一进气管路3、第二进气管路4、流量调节阀5、压力调节阀6和真空泵7，其中，源瓶2中用于盛放工艺气体源(例如磷源、硼源等)第一进气管路3的两端分别与源瓶2的出气端与扩散炉管1连接；第二进气管路4与源瓶2的进气端连接，用以向源瓶2中输送携带气体(例如氮气)；流量调节阀5设置在第一进气管路3上，用于调节输送至源瓶2中的携带气体的流量；压力调节阀6设置在第二进气管路4上，用于控制压力调节阀6调节源瓶2的压力。

目前，如何精确快速的控制源瓶2的压力，以使其与压力设定值趋于一致，成为了一个亟待解决的核心技术问题。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种压力控制方法和装置、光伏设备，其能够快速、精确地控制源瓶的压力，以使其与压力设定值趋于一致，从而不仅可以最大限度地减少压力波动对工艺的影响，而且可以提高压力控制的响应速度。

为实现上述目的，本发明提供了一种压力控制方法，用于控制光伏设备的源瓶的压力，包括以下步骤：

s1、实时检测所述源瓶的压力和气体流量，以获得压力值和气体流量值；

s2、基于所述压力值和气体流量值在单位时间内的波动情况，确认数据模式，所述数据模式包括压力波动而流量固定的模式，和流量波动而压力固定的模式；

s3、根据所述单位时间内获得的所述压力值和气体流量值，采用确认出的所述数据模式和预设的智能计算模型进行计算，以获得调整因子；

s4、基于所述调整因子，对用于计算压力输出值的预设控制算法所使用的控制系数进行修正，以获得新控制系数；

s5、采用所述预设控制算法并使用所述新控制系数计算获得压力输出值，并输出至被控对象。

可选的，所述智能计算模型包括神经网络计算模型。

可选的，所述步骤s3包括：

s31、根据所述单位时间内获得的所述压力值和气体流量值，以及预先设定的所述调整因子的表达式中压力权重因子和流量权重因子的初始值，采用确认出的所述数据模式和所述智能计算模型进行计算，以获得所述压力权重因子和流量权重因子的修正值；

s32、将所述调整因子的表达式中的所述压力权重因子和流量权重因子的数值替换为所述修正值，以获得修正后的所述调整因子。

可选的，所述步骤s31，包括：

s311、计算所述压力输出值与所述压力设定值的误差；

s312、基于所述误差、所述单位时间内获得的所述压力值和气体流量值，以及预先设定的所述调整因子的表达式中压力权重因子和流量权重因子的初始值，采用确认出的所述数据模式和所述智能计算模型进行计算，以获得所述压力权重因子和流量权重因子的修正值；所述修正值满足：使所述误差趋近于最小误差值。

可选的，在所述步骤s311中，所述误差满足下述函数：

其中，x为由所述单位时间内获得的所述压力值和气体流量值构成的输入向量；y(x)为所述压力输出值；ps为所述压力设定值；n为所述单位时间内的所述压力输出值的数量。

可选的，所述步骤s4包括：

s41、计算所述调整因子与所述控制系数的乘积；

s42、将所述乘积作为所述新控制系数。

可选的，在所述步骤s1中，实时检测所述源瓶的靠近其输入端或输出端处的管路中的压力，以及所述源瓶的靠近其输入端处的管路中的气体流量。

作为另一个技术方案，本发明实施例还提供一种压力控制装置，用于控制光伏设备中的源瓶的压力,包括：

数据检测单元，用于实时检测所述源瓶的压力和气体流量，以获得压力值和气体流量值；

模式确认单元，用于基于所述压力值和气体流量值在单位时间内的波动情况，确认数据模式，所述数据模式包括压力波动而流量固定的模式，和流量波动而压力固定的模式；

计算单元，用于根据所述单位时间内获得的所述压力值和气体流量值，采用确认出的所述数据模式和所述智能计算模型进行计算，以获得调整因子；

修正单元，用于基于所述调整因子，对用于计算压力输出值的预设控制算法所使用的控制系数进行修正，以获得新控制系数；

控制单元，用于采用所述预设控制算法并使用所述新控制系数计算获得压力输出值，并输出至被控对象。

可选的，所述计算单元还用于计算所述压力输出值与所述压力设定值的误差；基于所述误差、所述单位时间内获得的所述压力值和气体流量值，以及预先设定的所述调整因子的表达式中压力权重因子和流量权重因子的初始值，采用确认出的所述数据模式和所述智能计算模型进行计算，以获得所述压力权重因子和流量权重因子的修正值；所述修正值满足：使所述误差趋近于最小误差值。

作为另一个技术方案，本发明实施例还提供一种光伏设备，包括反应腔室、源瓶、第一进气管路、第二进气管路、流量调节阀和压力调节阀，其中，所述第一进气管路的两端分别与所述源瓶的出气端与所述反应腔室连接；所述第二进气管路与所述源瓶的进气端连接，用以向所述源瓶中输送携带气体；所述流量调节阀设置在所述第一进气管路上；所述压力调节阀设置在所述第二进气管路上，还包括本发明实施例提供的上述压力控制装置，用于控制所述压力调节阀调节所述源瓶的压力，以使其与所述压力设定值趋于一致。

本发明的有益效果：

本发明实施例提供的压力控制方法和装置的技术方案中，源瓶压力波动主要由压力波动和气体流量波动这两个因素引起的，基于此，实时检测源瓶的压力和气体流量，并基于其在单位时间内的波动情况确认数据模式，该数据模式包括压力波动而流量固定的模式，和流量波动而压力固定的模式；然后，采用确认出的数据模式和智能计算模型进行计算，以获得调整因子，并基于该调整因子对预设控制算法所使用的控制系数进行修正。通过进行上述模式确认，并利用确认出的数据模式和智能计算模型修正控制系数，可以快速、精确地控制源瓶的压力，以使其与压力设定值趋于一致，从而不仅可以最大限度地减少压力波动对工艺的影响，而且可以提高压力控制的响应速度。

本发明提供的光伏设备，其通过采用本发明提供的上述压力控制装置，可以快速、精确地控制源瓶的压力，以使其与压力设定值趋于一致，从而不仅可以最大限度地减少压力波动对工艺的影响，而且可以提高压力控制的响应速度。

附图说明

图1为光伏扩散炉的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的压力控制方法的流程框图；

图3为本发明实施例提供的压力控制装置的原理框图。

具体实施方式

为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明提供的压力控制方法和装置、光伏设备进行详细描述。

本发明实施例提供的压力控制方法，用于控制光伏设备的源瓶的压力，以使其能够与压力设定值趋于一致，以最大限度地减少压力波动对工艺的影响。下面以控制图1示出的光伏扩散炉中的源瓶2的压力为例，对本实施例提供的压力控制方法进行详细描述。

具体的，如图2所示，压力控制方法包括以下步骤：

s1、实时检测源瓶2的压力和气体流量，以获得压力值和气体流量值；

在步骤s1中，可以实时检测第二进气管路4的靠近源瓶2的输出端处的压力，或者也可以实时检测第一进气管路3的靠近源瓶2的输入端处的压力，具体来说，将压力检测装置设置在第二进气管路4或者第一进气管路3上。另外，可以实时检测第一进气管路3的靠近源瓶2的输入端处的气体流量，即，将流量检测装置设置在第一进气管路3上。

s2、基于上述压力值和气体流量值在单位时间内的波动情况，确认数据模式，该数据模式包括压力波动而流量固定的模式，和流量波动而压力固定的模式。

例如，若气体流量值维持在某一数值不变，而压力值因压力设定值变化(例如，自1000mbar变化为800mbar)等原因而发生变化，则可以确认为压力波动而流量固定的模式；若压力值维持在某一数值不变，而气体流量值因流量设定值变化(例如，自1000sccm变化为500sccm)，则可以确认为流量波动而压力固定的模式。在确认数据模式之后，将采用确认出的数据模式参与后续计算。

源瓶2的压力波动主要由压力波动和气体流量波动这两个因素引起的，基于此，通过进行上述模式确认，可以通过将确认出的数据模式参与到后续的计算步骤中，来提高所使用的智能计算模型的自我修正效率，即，能够更快速地、更精准地使压力输出值与压力设定值的误差趋近于最小误差值，从而可以提高计算的准确度，提高控制精度。

另外，上述单元时间是周期性地获取一组压力流量数据时的周期时间。数据的获取方法例如为：提供一压力流量数据模板，在实时检测源瓶的压力和气体流量的过程中，周期性地获取一组压力流量数据，并按检测时间的先后顺序保存在该压力流量数据模板中。在进行模式确认时，基于保存在压力流量数据模板中的压力流量数据分析压力和流量的波动情况。另外，当该压力流量数据模板中保存的数据数量达到上限值时，首先删除最早保存的压力值和气体流量值，然后将最新获取的压力值和气体流量值存入压力流量数据模板中，从而实现压力流量数据模板的实时更新。

s3、根据单位时间内获得的压力值和气体流量值，采用确认出的数据模式和预设的智能计算模型进行计算，以获得调整因子。

步骤s3中单位时间内获得的压力值和气体流量值，即为当前压力流量数据模板中保存的压力流量数据。

上述智能计算模型例如为神经网络计算模型，当然，在实际应用中，还可以采用其他任意能够实现上述功能的智能计算模型。

在本实施例中，可以采用常用的闭环控制方法控制被控对象(例如压力调节阀的开度)，以使压力输出值等于预设的压力设定值。上述闭环控制方法根据压力值和上述压力设定值，采用预设控制算法计算获得压力输出值，该预设控制算法例如为比例积分微分(proportionalintegralderivative，以下简称pid)控制算法。上述智能计算模型计算获得的调整因子用于对上述预设控制算法所使用的控制系数进行修正，以获得新控制系数，这种修正控制系数的方式可以达到提高控制精度的目的。

可选的，上述智能计算模型具有监督自学习的功能，即，基于压力输出值与压力设定值的误差，不断自我修正，以使该误差随着该模型的计算次数的累积而逐渐减小，直至趋近于最小误差值。

在步骤s3中，通过将确认出的数据模式结合智能计算模型进行计算，可以提高所使用的智能计算模型的自我修正效率，即，能够更快速地、更精准地使压力输出值与压力设定值的误差趋近于最小误差值，从而可以提高计算的准确度，提高控制精度。

具体的，上述步骤s3包括：

s31、根据单位时间内获得的压力值和气体流量值，以及预先设定的调整因子的表达式中压力权重因子和流量权重因子的初始值，采用确认出的数据模式和智能计算模型进行计算，以获得压力权重因子和流量权重因子的修正值；

s32、将调整因子的表达式中的压力权重因子和流量权重因子的数值替换为修正值，以获得修正后的调整因子。

例如，上述调整因子的表达式为an(f,p)，其中，f和p分别为该表达式中的压力权重因子和流量权重因子。在计算过程中，压力流量数据模板中的压力流量数据用作压力权重因子和流量权重因子的输入参数，即，上述智能计算模型对该压力流量数据进行特征提取，并进行上述步骤s31和步骤s32，以计算获得调整因子an(f,p)。

需要说明的是，对于不同的数据模式，上述压力权重因子和流量权重因子所起到的作用大小不同，例如，对于上述压力波动而流量固定的模式，压力权重因子所起到的作用大于流量权重因子所起到的作用；对于流量波动而压力固定的模式，流量权重因子所起到的作用大于压力权重因子所起到的作用。正是因为这两种权重因子所起到的作用不同，使得所使用的智能计算模型的自我修正效率得以提高，从而能够更快速地、更精准地使压力输出值与压力设定值的误差趋近于最小误差值。

获得压力权重因子和流量权重因子的修正值的具体方法例如为：上述步骤s31，包括：

s311、计算压力输出值与压力设定值的误差；

可选的，在上述步骤s311中，误差满足下述函数：

其中，x为由单位时间内获得的压力值和气体流量值构成的输入向量；y(x)为压力输出值；ps为压力设定值；n为单位时间内的压力输出值的数量。

上述误差c(f,p)即为均方误差，即，单位时间内获得的压力输出值与设定压力值的差值的均方差，当然，在实际应用中，还可以采用其他任意方法计算获得上述误差。

s312、基于上述误差、单位时间内获得的压力值和气体流量值，以及预先设定的调整因子的表达式中压力权重因子和流量权重因子的初始值，采用确认出的数据模式和上述智能计算模型进行计算，以获得压力权重因子和流量权重因子的修正值，该修正值满足：使上述误差趋近于最小误差值。

由上可知，基于上述误差，上述智能计算模型可以通过输入的压力流量数据自主修正压力权重因子和流量权重因子，以使得误差随着该模型的计算次数的累积而逐渐减小，直至达到最小误差值。

需要说明的是，本实施例通过将上述智能计算模型计算获得的调整因子应用到预设控制算法(例如pid控制算法)中，即，对该算法所使用的控制系数进行修正，从而达到提高控制精度的目的。本发明实施例对上述智能计算模型的具体计算过程没有特别的限定，相关技术中能够实现上述功能的智能计算模型均属于本发明的保护范围。

s4、基于上述调整因子，对用于计算压力输出值的预设控制算法所使用的控制系数进行修正，以获得新控制系数。

例如，上述步骤s4包括：

s41、计算调整因子与控制系数的乘积；

s42、将乘积作为新控制系数。

s5、采用预设控制算法并使用所述新控制系数计算获得压力输出值，并输出至被控对象。

上述被控对象例如为图1中示出压力调节阀6的开度。

可选的，在上述步骤s1之前，还包括：

判断当前的压力值是否等于预设的压力设定值；若是，则流程结束；若否，则进行上述步骤s1。

综上所述，通过进行上述模式确认，并利用确认出的数据模式和智能计算模型修正控制系数，可以快速、精确地控制源瓶的压力，以使其与压力设定值趋于一致，从而不仅可以最大限度地减少压力波动对工艺的影响，而且可以提高压力控制的响应速度。

作为另一个技术方案，请参阅图3，本发明实施例还提供一种压力控制装置，其包括数据检测单元101、模式确认单元102、计算单元103、修正单元104和控制单元105。其中，数据检测单元101用于实时检测源瓶201的压力和气体流量，以获得压力值和气体流量值；模式确认单元102用于基于上述压力值和气体流量值在单位时间内的波动情况，确认数据模式，该数据模式包括压力波动而流量固定的模式，和流量波动而压力固定的模式；计算单元103用于根据单位时间内获得的压力值和气体流量值，采用确认出的数据模式和智能计算模型进行计算，以获得调整因子；修正单元10用于基于上述调整因子，对用于计算压力输出值的预设控制算法所使用的控制系数进行修正，以获得新控制系数；控制单元105用于采用使用新控制系数的预设控制算法计算获得压力输出值，并输出至被控对象202。

被控对象202例如为图1中示出的压力调节阀6的开度。

可选的，计算单元103还用于计算压力输出值与压力设定值的误差；基于该误差、单位时间内获得的压力值和气体流量值，以及预先设定的调整因子的表达式中压力权重因子和流量权重因子的初始值，采用确认出的数据模式和智能计算模型进行计算，以获得压力权重因子和流量权重因子的修正值；该修正值满足：使误差趋近于最小误差值。

可选的，上述误差满足下述函数：

其中，x为由单位时间内获得的压力值和气体流量值构成的输入向量；y(x)为压力输出值；ps为压力设定值；n为单位时间内的压力输出值的数量。

可选的，修正单元104具体用于计算所述调整因子与控制系数的乘积，并将该乘积作为新控制系数。

可选的，数据检测单元101用于实时检测源瓶201的靠近其输入端或输出端处的管路中的压力，以及源瓶201的靠近其输入端处的管路中的气体流量。

以图1为例，数据检测单元101可以实时检测第二进气管路4的靠近源瓶2的输出端处的压力，或者也可以实时检测第一进气管路3的靠近源瓶2的输入端处的压力，具体来说，将压力检测装置设置在第二进气管路4或者第一进气管路3上。另外，可以实时检测第一进气管路3的靠近源瓶2的输入端处的气体流量，即，将流量检测装置设置在第一进气管路3上。

本发明实施例提供的压力控制装置，其可以快速、精确地控制源瓶的压力，以使其与压力设定值趋于一致，从而不仅可以最大限度地减少压力波动对工艺的影响，而且可以提高压力控制的响应速度。

作为另一个技术方案，本发明实施例还提供一种光伏设备，如图1所示，包括反应腔室(例如为扩散炉管1)、源瓶2、第一进气管路3、第二进气管路4、流量调节阀5、压力调节阀6和真空泵7，其中，源瓶2中用于盛放工艺气体源(例如磷源、硼源等)第一进气管路3的两端分别与源瓶2的出气端与扩散炉管1连接；第二进气管路4与源瓶2的进气端连接，用以向源瓶2中输送携带气体(例如氮气)；流量调节阀5设置在第一进气管路3上，用于调节输送至源瓶2中的携带气体的流量；压力调节阀6设置在第二进气管路4上，用于控制压力调节阀6调节源瓶2的压力。

光伏设备还包括本发明实施例提供的上述压力控制装置，用于控制压力调节阀6调节源瓶2的压力，以使其与压力设定值趋于一致。

本发明实施例提供的光伏设备，其通过采用本发明实施例提供的上述压力控制装置，可以快速、精确地控制源瓶的压力，以使其与压力设定值趋于一致，从而不仅可以最大限度地减少压力波动对工艺的影响，而且可以提高压力控制的响应速度。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。