[发明专利]一种基于时间序列预测的多晶硅还原炉控制方法

说明书

本发明涉及多晶硅还原炉控制领域，公开了一种基于时间序列预测的多晶硅还原炉控制方法，通过LSTM神经网络对还原炉未来一段时间的电阻进行预测，当预测的结果显示还原炉电阻将要偏离最优电阻曲线时，通过模糊PID控制器对硅棒的电流进行控制，不依赖还原炉内的温度传感器；能够提前对未来的还原炉内状态进行预测，从而减少调控的滞后性；调控基于传感器数据，精度较人工观察更高。

技术领域

本发明涉及多晶硅还原炉控制领域，具体涉及一种基于时间序列预测的多晶硅还原炉控制方法。

背景技术

多晶硅作为生产光伏器件的重要原料之一，是光伏产业的基石。近年来，随着新能源行业的发展，多晶硅的生产也越来越受到重视。目前主流的生产多晶硅的方法为改良西门子法，该方法利用化学气相沉积的原理，当还原炉温度在1100度左右时，氢气和三氯氢硅在预先处理好的硅棒上发生气相沉积反应生成多晶硅。还原炉的温度通过对硅棒通电使其发热来维持。在反应的过程中，随着生产的硅在硅棒表面沉积，会导致硅棒的电阻发生变化，为了保持还原炉内温度的稳定，硅棒的电流也要做出相应的调整。电流控制的好坏将直接影响还原炉生产的电耗，以及产物的质量。例如如果电流值较大，会导致炉内温度偏高，不仅能耗增加，同时生成的多晶硅质量会下降。由于设备的原因，在实际的生产场景中，还原炉内的温度往往无法测得，对电流的调节主要依赖人工通过观测窗口对硅棒的情况进行观察，或者在当前的电阻偏离实际的最优电阻之后在进行调整，前者精度较差，而后者存在一定的滞后性，当电阻偏离最优电阻曲线时已经对产物的质量产生了影响。目前一些基于实际状态的控制方法往往需要炉内的温度作为反馈变量，不能够适应没有温度传感器的还原炉。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于时间序列预测的多晶硅还原炉控制方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于时间序列预测的多晶硅还原炉控制方法，包括以下步骤：

步骤一：在多晶硅还原炉正常运行时的各生产周期中，每隔第一周期T₁采集一次生产数据；生产数据包括氢气流量v_H2、三氯氢硅流量v_TCS、运行时间、还原炉尾气温度、冷却水升高温度差△T、冷却水流量v_water，以及硅棒两端的电压U和电流I；

步骤二：计算得到第二周期T₂内氢气消耗总量的时间序列C_H2以及第二周期T₂内三氯氢硅消耗总量的时间序列C_TCS；，n₁为设定的整数；

步骤三：根据冷却水升高温度差△T和冷却水流量v_water，得到第二周期T₂内冷却水吸收能量的时间序列E；

步骤四：根据硅棒两端的电压U以及电流I，计算出硅棒电阻R=U/I；将还原炉尾气温度以及硅棒电阻R从第一周期级别的时间序列转变为第二周期级别的时间序列；

步骤五：将步骤二到步骤四中的时间序列作为训练数据对LSTM神经网络进行训练，训练的输入为当前时刻以及当前时刻之前的T₃时间内的训练数据，输出为当前时刻之后的T₄时间内的硅棒电阻；，，为设定的整数；

步骤六：将多晶硅还原炉所有生产周期中产品质量达标且能耗位于最低的前30%的生产周期记为生产周期B，将生产周期B中各周期内同一时刻的硅棒电阻R取平均值，得到最优电阻曲线；

步骤七：将生产周期B中各周期内同一时刻的硅棒电流I取平均值，得到最优电流曲线，将最优电流曲线作为多晶硅还原炉控制的基准曲线，在还原炉的生产过程中，最优电流曲线上对应时间的电流作为基准电流I₁；