摘 要：本研究探討了大數(shù)據(jù)技術在光伏組件生產(chǎn)工藝中的應用，旨在解決生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量的優(yōu)化問題。本文實時采集和分析大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，設計了一個智能控制系統(tǒng)，在生產(chǎn)過程中進行智能化管理和控制。系統(tǒng)測試表明，該智能控制系統(tǒng)能顯著提高生產(chǎn)效率，提升產(chǎn)品質量，有效降低能耗?；诖髷?shù)據(jù)技術的光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)有效地解決了光伏組件生產(chǎn)中的關鍵問題，提高了生產(chǎn)過程的智能化水平。該研究為光伏產(chǎn)業(yè)技術進步和可持續(xù)發(fā)展提供了有力支持，展示了大數(shù)據(jù)技術在提升生產(chǎn)工藝效率和產(chǎn)品質量方面的巨大潛力。

關鍵詞：系統(tǒng)設計；大數(shù)據(jù)技術；光伏組件；智能控制

中圖分類號：TM 914" " " " " " 文獻標志碼：A

在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)領域，尤其是在光伏組件的生產(chǎn)過程中，精確的工藝控制系統(tǒng)設計是保證產(chǎn)品質量和提升生產(chǎn)效率的關鍵因素。隨著大數(shù)據(jù)技術的迅速發(fā)展，其在生產(chǎn)制造業(yè)中的深度融合為傳統(tǒng)的生產(chǎn)控制系統(tǒng)帶來了變革。特別是在光伏組件生產(chǎn)這個高精尖領域，利用實時數(shù)據(jù)采集、分析與處理，能夠對生產(chǎn)過程進行更精細的控制，顯著提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量，降低能耗和生產(chǎn)成本。

1 光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)設計

1.1 系統(tǒng)設計框架

在設計基于大數(shù)據(jù)技術的光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)的過程中，構建系統(tǒng)設計框架是進行高效智能控制的基石。該框架須綜合考慮大數(shù)據(jù)技術的特性，包括數(shù)據(jù)采集、處理、分析以及應用等環(huán)節(jié)，保證系統(tǒng)能夠實時、準確地響應在生產(chǎn)過程中的各種需求和變化。數(shù)據(jù)采集層的作用是從生產(chǎn)線各個關鍵環(huán)節(jié)收集實時數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、濕度以及設備運行狀態(tài)等參數(shù)，利用傳感器網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)技術對數(shù)據(jù)進行高效采集，如圖1所示。數(shù)據(jù)處理層對收集的大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標準化以及歸一化等操作，保證數(shù)據(jù)質量，為后續(xù)的深入分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎。在數(shù)據(jù)分析層，應用機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等先進技術對處理后的數(shù)據(jù)進行深入分析，識別在生產(chǎn)過程中的模式和趨勢，預測可能出現(xiàn)的問題，為制定決策提供科學依據(jù)[1]。決策支持層根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果，結合生產(chǎn)工藝的目標和具體要求，生成優(yōu)化的生產(chǎn)控制策略和指令。執(zhí)行層將這些控制指令轉化為具體操作，利用自動化設備和控制系統(tǒng)調整生產(chǎn)線上的工藝參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)過程，提升產(chǎn)品質量。

1.2 實時數(shù)據(jù)采集

在設計光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)的過程中，實時數(shù)據(jù)采集模塊是核心，它利用高精度傳感器陣列和先進的數(shù)據(jù)傳輸技術對生產(chǎn)線上各個關鍵參數(shù)進行實時監(jiān)測與記錄，包括組件溫度、濕度、光照強度、電池片位置精度以及焊接質量等。該模塊利用部署在關鍵生產(chǎn)節(jié)點的多維度傳感器對原材料屬性、加工過程參數(shù)以及成品性能進行全程監(jiān)控，利用工業(yè)以太網(wǎng)或無線通信技術，數(shù)據(jù)采集單元將采集的原始數(shù)據(jù)實時傳輸至數(shù)據(jù)處理中心。數(shù)據(jù)處理中心采用大數(shù)據(jù)分析引擎對收集的海量數(shù)據(jù)進行篩選、歸納、分析和處理，識別在生產(chǎn)過程中的潛在偏差和異常，為生產(chǎn)過程控制提供科學依據(jù)。實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還具備自學習能力，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時反饋調整數(shù)據(jù)采集策略和參數(shù)設置，提高數(shù)據(jù)采集效率和準確性，使生產(chǎn)控制系統(tǒng)能夠基于最準確、最及時的生產(chǎn)數(shù)據(jù)做出反應，顯著提升光伏組件生產(chǎn)工藝的智能化水平和生產(chǎn)效率[2]。系統(tǒng)采用高速數(shù)據(jù)通信技術，例如工業(yè)以太網(wǎng)、無線傳感網(wǎng)絡等，保證數(shù)據(jù)能夠在極短時間內準確無誤地傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，滿足實時性要求。

1.3 生產(chǎn)過程智能分析與預測

在設計基于大數(shù)據(jù)技術的光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)的過程中，核心步驟是對生產(chǎn)過程進行智能分析與預測，其目的是對實時采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行深入分析和處理，對在生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的問題進行預測和預警，對生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量進行優(yōu)化。本文采用時間序列預測模型，特別是自回歸積分滑動平均模型（ARIMA），對光伏組件生產(chǎn)過程進行智能分析與預測。ARIMA模型是一種廣泛應用于經(jīng)濟學和工業(yè)生產(chǎn)中的統(tǒng)計分析模型，能夠有效地處理和預測時間序列數(shù)據(jù)中的趨勢和季節(jié)性變化。

ARIMA模型為ARIMA（p，d，q），p、d和q分別為模型的自回歸項數(shù)、差分階數(shù)和滑動平均項數(shù)。模型如公式（1）所示。

Φ（L）（1-L）dYt=δ+Θ（L）εt" " " " " " " （1）

式中：Yt為t時刻的觀測值；L為滯后算子；Φ（L）和Θ（L）分別為自回歸和滑動平均的多項式；d為使序列平穩(wěn)所需的差分階數(shù)；δ為常數(shù)項，εt 為白噪聲序列。

利用Dickey-Fuller測試確定模型中的d值，即差分階數(shù)，保證時間序列的平穩(wěn)性。序列確認為平穩(wěn)，接下來的步驟是分析自相關函數(shù)（ACF）和偏自相關函數(shù)（PACF）圖，識別合適的p和q。

根據(jù)PACF圖確定自回歸項（AR）p，在滯后期后PACF截尾即可確定p；根據(jù)ACF圖確定滑動平均項（MA）q，在滯后期后ACF截尾即可確定q[3]。因此，模型可以進一步細化，如公式（2）所示。

（2）

式中：p和q為指標參數(shù)；i為下限參數(shù)；Li為1個操作符。

構建智能分析模型，能夠識別在生產(chǎn)流程中的潛在瓶頸、預測產(chǎn)品質量趨勢，對在生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的異常及時進行預警。本文采用的預測模型包支持向量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）和深度學習網(wǎng)絡等，利用歷史數(shù)據(jù)訓練得到的模型參數(shù)，對在生產(chǎn)過程中的關鍵質量指標（KQIs）進行準確預測對生產(chǎn)過程進行動態(tài)調控。

在參數(shù)估計完成后，采用ARIMA模型對未來的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進行預測。預測過程如公式（3）所示。

（3）

式中：t+1為對下一時刻的預測值。t，t-1，…，t-p+1為過去的觀察值，用于預測下一個值，代表自回歸部分，即AR（p）。（i=1，2，…，p）和（i=1，…，q）分別為自回歸和滑動平均參數(shù)的估計值；自回歸系數(shù)，描述了每個過去的觀察值在預測未來值中的影響力。t，t-1，…，t-p+1為過去的預測誤差項，幫助改進模型的準確性，屬于滑動平均部分，即 MA（q）。為常數(shù)項的估計值。

該模塊還利用復雜事件處理（CEP）技術，分析實時事件流，識別在生產(chǎn)過程中的異常模式，利用預設的規(guī)則引擎觸發(fā)相應的調整措施。為提升生產(chǎn)過程的自適應調整能力，保證產(chǎn)品質量，應進行智能分析并采用預測模塊， 從而降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率。上述步驟可以實時監(jiān)控光伏組件在生產(chǎn)過程中的關鍵指標，及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)趨勢的變化，預測可能出現(xiàn)的生產(chǎn)問題，采取相應的控制措施，優(yōu)化生產(chǎn)過程，提高產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率。ARIMA 模型在時間序列分析中應用廣泛、效果良好，其可以對生產(chǎn)過程進行智能分析與預測。

1.4 質量控制與反饋調整

在設計基于大數(shù)據(jù)技術的光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)的過程中，質量控制與反饋調整是保證產(chǎn)品滿足高標準質量要求的關鍵環(huán)節(jié)。這個過程需要精確地進行實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，并基于分析結果采用快速、有效的反饋機制。為實現(xiàn)這個目標，本節(jié)介紹一種基于控制圖的算法——卡爾曼濾波（Kalman Filter），并詳細說明利用該算法在生產(chǎn)過程中進行質量控制與反饋調整。

卡爾曼濾波是一種高效的遞歸濾波器，它能夠從一系列含有噪聲的測量中估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)，適用于連續(xù)或者離散時間的控制過程。其構建一個數(shù)學模型來預測過程狀態(tài)，利用實際測量來校正預測，得到一個對真實狀態(tài)的最佳估計[4]。在光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)中，利用卡爾曼濾波對關鍵質量參數(shù)進行監(jiān)測，設為第k時刻系統(tǒng)狀態(tài)，系統(tǒng)狀態(tài)方程如公式（4）所示。

xk+1=Axk+Buk+wk " " " " " " " " " （4）

式中：xk+1為在下一個時間步k+1的狀態(tài)；xk為在當前時間步k的狀態(tài)；uk為控制輸入；wk為過程噪聲，假設其服從均值為0的正態(tài)分布；A為狀態(tài)轉移矩陣；B為控制輸入矩陣，測量方程如公式（5）所示。

zk=Hxk+vk" " " " " " " " " " " " "（5）

式中：zk為第k時刻的測量值；H為觀測矩陣；vk為測量噪聲，假設其服從均值為0的正態(tài)分布。

卡爾曼濾波算法的核心是計算卡爾曼增益Kk來更新狀態(tài)估計，Kk計算過程如公式（6）所示。

Kk=Pk-HT（HPk-HT+R）-1 " " " " " " " " " "（6）

式中：Kk為卡爾曼增益，是一個矩陣，用于確定在狀態(tài)估計更新過程中新觀測數(shù)據(jù)與先驗估計之間的權重；Pk-為預測誤差協(xié)方差；R為測量噪聲協(xié)方差。

狀態(tài)估計更新公式如公式（7）所示。

=+Kk（zk+Hxk-） " " " " " " " " " " "（7）

式中：為在時間步k之前的狀態(tài)估計，稱為先驗估計或預測估計；為在時間步k后的狀態(tài)估計，稱為后驗估計或更新估計。

預測誤差協(xié)方差更新公式如公式（8）所示。

Pk=（I-KkH）Pk- " " " " " " " " " " " "（8）

迭代這個過程，可以實時對系統(tǒng)狀態(tài)進行估計和更新，精準控制光伏組件在生產(chǎn)過程中的關鍵質量參數(shù)。利用卡爾曼濾波算法在生產(chǎn)過程中實時監(jiān)測產(chǎn)品質量，并及時調整控制參數(shù)，糾正在生產(chǎn)過程中的偏差，使產(chǎn)品質量滿足設計要求。

1.5 能耗優(yōu)化策略

在設計光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)的過程中，能耗優(yōu)化策略是提升生產(chǎn)效率、降低成本并實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標的關鍵環(huán)節(jié)。該策略能夠精確控制和優(yōu)化在生產(chǎn)過程中的能量使用，最大程度地減少能源浪費，提高能源使用效率。為實現(xiàn)這個目標，需要綜合運用系統(tǒng)設計、數(shù)據(jù)分析和智能優(yōu)化等多個學科的理論和技術，構建一個能夠實時監(jiān)測能耗、分析能耗數(shù)據(jù)、預測能耗趨勢并據(jù)此調整生產(chǎn)參數(shù)的智能控制系統(tǒng)。精確的實時能耗監(jiān)測是能耗優(yōu)化策略的基礎，須在生產(chǎn)線各關鍵環(huán)節(jié)部署能耗監(jiān)測設備，例如電流和電壓傳感器以及熱量流傳感器等，實時收集設備運行狀態(tài)和能耗數(shù)據(jù)。本研究采用多層次、全方位的數(shù)據(jù)分析與處理方法，利用大數(shù)據(jù)技術的強大處理能力對光伏組件在生產(chǎn)過程中的能源利用效率進行綜合評估和優(yōu)化。實時監(jiān)控能耗關鍵指標，例如電能消耗、熱能利用率以及壓縮空氣消耗量等，結合生產(chǎn)線實際運行數(shù)據(jù)，運用高級算法模型識別能耗浪費的關鍵環(huán)節(jié)，制定有針對性的節(jié)能措施。引入能耗預測模型，基于機器學習算法準確預測各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能耗需求，取得能源供應與消耗的動態(tài)平衡。將采用能耗優(yōu)化策略前后的數(shù)據(jù)進行對比可知，消耗總量顯著下降，能源消耗優(yōu)化對比見表1。

采用能耗優(yōu)化策略，不僅顯著提高了在生產(chǎn)過程中的能源利用效率，降低了生產(chǎn)成本，而且促進了綠色生產(chǎn)和可持續(xù)發(fā)展。該策略強調在生產(chǎn)過程中能耗管理的重要性，為光伏組件生產(chǎn)行業(yè)提供了一種高效、節(jié)能的生產(chǎn)工藝智能控制解決方案。

2 系統(tǒng)測試

本研究使用的數(shù)據(jù)集主要是基于光伏組件生產(chǎn)線模擬設備生成的實測數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)由精密布置在生產(chǎn)線上的多種傳感器實時收集，包括能耗監(jiān)測傳感器（電流、電壓和熱量流傳感器）以及環(huán)境監(jiān)測傳感器（溫度、濕度傳感器）。數(shù)據(jù)收集的目的是模擬實際的光伏組件生產(chǎn)環(huán)境，以便于測試基于大數(shù)據(jù)技術的光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)設計的有效性。在試驗中，收集的數(shù)據(jù)完全用于系統(tǒng)功能測試，目的是評估能耗優(yōu)化策略的實際效果。生成的數(shù)據(jù)量與試驗的持續(xù)時間和傳感器的采樣頻率有統(tǒng)計學意義。在本試驗中，每個傳感器每秒生成1條記錄，如果考慮1 h的試驗時間，那么每個傳感器將生成約3 600條數(shù)據(jù)記錄。考慮多個傳感器同時工作，總數(shù)據(jù)量將是單個傳感器數(shù)據(jù)量的數(shù)倍，足以進行全面的系統(tǒng)功能測試，見表2。

測試結果表明，采用基于大數(shù)據(jù)技術的智能控制系統(tǒng)能夠顯著提高光伏組件生產(chǎn)的能效和質量。能耗總量的顯著減少證明成功實施能耗優(yōu)化措施，不僅節(jié)約了生產(chǎn)成本，也降低了對環(huán)境的影響。生產(chǎn)效率和產(chǎn)品合格率提高進一步證明系統(tǒng)對提升生產(chǎn)流程效率和產(chǎn)品質量起到了積極作用。能源利用率提升說明資源得到最大化利用，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標。綜上所述，測試結果驗證了基于大數(shù)據(jù)技術的光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)在能耗優(yōu)化和生產(chǎn)效率提升方面效益顯著，為光伏產(chǎn)業(yè)技術進步和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供了有力支撐。

3 結語

基于大數(shù)據(jù)技術的光伏組件生產(chǎn)工藝智能控制系統(tǒng)的設計，不僅需要在技術方面進行高度創(chuàng)新，還需要在系統(tǒng)的可靠性、靈活性、可擴展性以及數(shù)據(jù)安全性等多方面進行全面考量。對這些問題進行深入研究，可以顯著提升光伏組件的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量，推動光伏產(chǎn)業(yè)技術進步和可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻

[1]安吉聚泰機械有限公司.基于功能需求的竹材生產(chǎn)工藝參數(shù)智能控制方法及系統(tǒng)：CN202311463199.7[P].2024-01-02.

[2]陽春華，孫備，李勇剛，等.復雜生產(chǎn)流程協(xié)同優(yōu)化與智能控制[J].自動化學報，2023，49（3）：528-539.

[3]韓峰，吳文福，劉哲，等.糧食連續(xù)干燥工藝及過程控制模擬實驗系統(tǒng)[J].糧油食品科技，2023，31（2）：83-89.

[4]趙偉，李國偉，王漢德，等.智能制造在硬盤磁頭精密研磨中的應用研究[J].制造業(yè)自動化，2023，45（7）：97-99.