Hãy tưởng tượng một tương lai mà sản xuất cây trồng không còn phụ thuộc vào điều kiện thời tiết thuận lợi mà được kiểm soát chính xác bởi các hệ thống thông minh.an ninh lương thực phải đối mặt với những thách thức chưa từng cóNông nghiệp truyền thống, bị hạn chế bởi thời tiết khắc nghiệt, thiếu nước và đất trồng trọt hạn chế, khẩn trương cần các giải pháp đột phá.
Công nghệ nhà kính thông minh đã nổi lên như một giải pháp khả thi, hoạt động như "nhà máy thực vật" có thể kiểm soát được giảm thiểu sự can thiệp môi trường trong khi cung cấp điều kiện phát triển tối ưu.Tuy nhiên, giá trị thực sự của nhà kính thông minh nằm trong khả năng sử dụng năng lượng hiệu quả và giảm chi phí hoạt động.
Việc tích hợp công nghệ Internet of Things (IoT) cho phép quản lý nhà kính chính xác.cường độ ánh sáng và nồng độ CO2 trong thời gian thựcDữ liệu này tạo điều kiện cho việc ra quyết định thông minh để tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên.
Ví dụ, hệ thống sưởi ấm và làm mát có thể được điều chỉnh chính xác theo điều kiện môi trường và yêu cầu của nhà máy, giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng.Cách tiếp cận này không chỉ tăng năng suất nông nghiệp mà còn mang lại lợi ích môi trường thông qua giảm chi phí năng lượng, tạo ra một kịch bản kinh tế và sinh thái cùng có lợi.
Các kỹ thuật mô hình và mô phỏng tiên tiến cung cấp khả năng tối ưu hóa sâu sắc hơn cho nhà kính thông minh.Các mô hình máy tính mô phỏng sự phát triển cây trồng trong các điều kiện môi trường khác nhau cho phép nông dân dự đoán tác động của biến đổi khí hậu và điều chỉnh các chiến lược canh tác phù hợp, cải thiện năng suất trong khi giảm thiểu tổn thất.
Nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc phát triển các hệ thống quản lý nhà kính tự trị tối ưu hóa sự phát triển thực vật trong khi giảm thiểu tiêu thụ năng lượng.độ ẩm và phơi sáng là các yếu tố chính ảnh hưởng đến việc sử dụng năng lượng nhà kínhHệ thống điều khiển thông minh duy trì điều kiện phát triển tối ưu bằng cách điều chỉnh động các thông số này.
Các nhà nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp mô hình hóa để phát triển nhà kính thông minh. Các mô hình vật lý mô phỏng các quá trình nhà kính nội bộ và đánh giá tác động năng lượng của các chiến lược kiểm soát khác nhau.Ngoài ra, các mô hình học máy được đào tạo dựa trên dữ liệu môi trường và tăng trưởng thực vật trong lịch sử có thể dự đoán điều kiện phát triển tối ưu.
Các thuật toán điều khiển khác nhau đã được phát triển để điều chỉnh khí hậu nhà kính, bao gồm kiểm soát tỷ lệ tích hợp dẫn xuất (PID), kiểm soát dự đoán mô hình (MPC), kiểm soát tối ưu,logic mờ, mạng thần kinh và thuật toán lai. Trong khi kiểm soát PID vẫn được sử dụng rộng rãi vì tính linh hoạt và mạnh mẽ của nó, nó phải đối mặt với những thách thức trong việc xử lý các nhiễu loạn bên ngoài và các kịch bản phi tuyến tính.
Các phương pháp MPC đã xuất hiện như là các lựa chọn thay thế vượt trội, có khả năng mô hình hóa các rối loạn và hạn chế phi tuyến tính trong khi dự đoán các sự kiện trong tương lai để điều chỉnh các biện pháp kiểm soát phù hợp.Các hệ thống này đã chứng minh hiệu quả trong việc tối ưu hóa việc sử dụng nước, điều chỉnh thông gió, quản lý nồng độ CO2 và điều khiển hoạt động của quạt.
Định dạng đặc điểm kỹ thuật hệ thống sự kiện riêng biệt (DEVS) mang lại những lợi thế độc đáo cho việc mô hình hóa các hệ thống nhà kính thông minh phức tạp.DEVS cung cấp một nền tảng chính thức đã được chứng minh cho việc mô hình hóa và mô phỏng trên các hệ thống phức tạp khác nhau.
Mô hình dựa trên DEVS được đề xuất mô phỏng hành vi nhà kính nông nghiệp để cân bằng tiêu thụ năng lượng với điều kiện khí hậu cần thiết (nồng độ nhiệt độ, CO2 và độ ẩm).Cách tiếp cận toàn diện này có thể thay đổi phương pháp canh tác trong khi đảm bảo sản xuất hiệu quả với tác động môi trường tối thiểu.
Nhà kính thông minh đại diện cho các hệ thống phức tạp bao gồm nhiều hệ thống con với nhiều thiết bị và cảm biến.Định dạng DEVS mô tả hiệu quả hành vi của mỗi hệ thống con như một mô hình nguyên tử tương tác với các thành phần khác, trong khi toàn bộ hệ thống được đại diện như một mô hình nối kết nắm bắt tất cả các tương tác và sự phụ thuộc.
Hệ thống được đề xuất bắt đầu với việc thu thập dữ liệu cảm biến theo dõi môi trường trong nhà.Một dự báo dựa trên mạng thần kinh nhân tạo (ANN) sau đó dự đoán điều kiện thời tiết trong tương lai bằng cách sử dụng cả dữ liệu thời tiết bên ngoài và các đọc cảm biến bên trongMột kỹ thuật tối ưu hóa xác định các thông số môi trường tối ưu trong khi xem xét các sở thích được xác định bởi người dùng và giới hạn tiêu thụ năng lượng.
Kết quả mô phỏng trên nhiều kịch bản khác nhau cho thấy cách tiếp cận mới này cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng nhà kính.tối ưu hóa và kiểm soát, cùng với các mô-đun học tập cho các dự đoán và tối ưu hóa, cung cấp một khuôn khổ hiệu quả cho quản lý môi trường nhà kính với tiêu thụ năng lượng tối thiểu.
