CN118012184A - 一种减少温室环境调控设备能耗的方法与系统 - Google Patents
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Abstract
一种减少温室环境调控设备能耗的系统，包括种植数据采集模块、设置模块、空调热泵机调节模块、气象数据采集模块、状态分析模块以及云平台控制模块；所述种植数据采集模块用于采集大棚空气温度、湿度、光照、土壤的温度、湿度和PH值，并将采集的种植数据输送到云平台控制模块；所述设置模块用于设置适合植物生长的土壤设定温度，将开土壤设定温度发送给所述云平台控制模块。在本发明中，通过预测发电设备的发电量与调节温度所用的电量，来选择出空调热泵机的工作模式，选择适合当前能耗的工作模式能够有效的降低大棚的能耗，从而优化系统部件匹配及运行参数，降低大棚内部的运行成本。
Description
技术领域
本发明涉及大棚调节技术领域，特别是一种减少温室环境调控设备能耗的方法与系统。
背景技术
目前太阳能、储能、热泵、互联网技术广泛渗透到各行企业中，使到各行业的智能控制变得非常方便，特别是节能的控制更易于实现。在温室大棚的农作物生长过程中温度、湿度及光照度对品种生长影响较大，目前市面传统温室大棚比如：薄膜大棚，玻璃大棚，日光大棚，都是通过简单手段，控制农作的生长过程中的温度、保持一定湿度，通过玻璃或透明薄膜的大棚，控制作物光照时间，达到培养目的。当前传统的温室大棚也存在一些问题：比如能耗偏高、系统投资高、系统集成度低、回收周期长。
所以怎么将太阳能所转化的能源运用在温室大棚内，降低温室大棚的能耗。是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
针对上述缺陷，本发明的目的在于提出一种减少温室环境调控设备能耗的方法与系统，降低大棚内部的运行成本。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：一种减少温室环境调控设备能耗的系统，包括种植数据采集模块、设置模块、空调热泵机调节模块、气象数据采集模块、状态分析模块以及云平台控制模块；
所述种植数据采集模块用于采集大棚空气温度、湿度、光照、土壤的温度、湿度和PH值，并将采集的种植数据输送到云平台控制模块；
所述设置模块用于设置适合植物生长的土壤设定温度，将开土壤设定温度发送给所述云平台控制模块；
所述气象数据采集模块用于采集大棚当地温度、湿度和风速传感器气象数据，并将采集的气象数据输送到云平台控制模块；
所述状态分析模块用于采集当前储能器的工作状态：电量、能耗、工作温度并将采集的储能数据输送到云平台控制模块；
所述云平台控制模块用于根据所述气象数据、储能数据以及种植数据选择空调热泵机的工作模式，根据工作模式生成开合度指令，并将工作模式与开合度指令发送给空调热泵机调节模块；
空调热泵机调节模块用于收集空调热泵机的工作状态，并根据工作模式与开合度指令调节空调热泵机的工作状态。
优选的，所述云平台控制模块包括第一子模块、第二子模块以及第三子模块；
所述第一子模块用于根据种植数据与土壤设定温度，判断出当前是否需要修改空调热泵机的开合度，若需要，则获取温度调节量，并将温度调节量发送给第二子模块；
所述第二子模块用于根据气象数据对于能源增加量进行估计，得到预估量，根据所述温度调节量获取本次温度调节所用电量；
判断所述电量是否大于所述预估量，若小于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，根据第一差值的数选择空调热泵机的工作模式，将工作模式发送给第三子模块，若大于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，获取所述第一差值与储能数据之间的差值，作为第二差值；
根据第二差值的数选择空调热泵机的工作模式，将工作模式发送给第三子模块；
所述第三子模块用于根据温度调节量与工作模式生成所述开合度指令。
优选的，所述工作模式包括节能模式、标准模式以及高性能模式。
一种减少温室环境调控设备能耗的方法，应用于一种减少温室环境调控设备能耗的系统，包括以下步骤：
步骤S1：采集大棚内的种植数据，当天的气象数据以及当前储能器的储能数据；
步骤S2：设置适合植物生长的土壤设定温度；
步骤S3：根用于根据所述气象数据、储能数据以及种植数据选择空调热泵机的工作模式，根据工作模式生成开合度指令，并将工作模式和开合度指令发送给空调热泵机，根据工作模式和开合度指调节空调热泵机的工作状态。
优选的，所述步骤S3中生成开合度指令的方式如下：
根据种植数据与土壤设定温度，判断出当前是否需要修改空调热泵机的开合度，若需要，则获取温度调节量；
根据气象数据对于能源增加量进行估计，得到预估量，根据所述温度调节量获取本次温度调节所用电量；
判断所述电量是否大于所述预估量，若小于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，根据第一差值的数选择空调热泵机的工作模式，若大于，则获取电量与预估量之间的差值，获取所述第一差值与储能数据之间的差值，作为第二差值；
根据第二差值的数选择空调热泵机的工作模式；
根据温度调节量与工作模式获取空调热泵机的开合度，根据所述开合度生成所述开合度指令。
优选的，其中获取预估量的公式如下：
E＝R*T*ω*S；
其中R为太阳的辐射强度、T为日照时间、ω为转化率、S为太阳能电池板的面积。
优选的，其中获取开合度的公式如下：
其中W1(t2)为土壤设定温度、Kp2、Ki2、Kd2分别为第二神经网络中PID控制器的的增益，t2为不同工作模式下的调节时间，Sum(eerror1)为历史上水阀开合后没有达到目标温度的开合角度的误差值的累积；其中W1(t2)的获取公式如下：
W1(t2)＝Kp1*ΔT1+Ki1*Sum(Terror)+Kd1*Delta(Terror)；
其中Kp1、Ki1、Kd1分别为第一神经网络中PID控制器的的增益，ΔT1为温度调节量，Sum(Terror)为历史上所有调节温度后存在的土壤温度差的累积，Delta(Terror)为上一次调节温度后存在的温度差。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：在本发明中，通过预测发电设备的发电量与调节温度所用的电量，来选择出空调热泵机的工作模式，选择适合当前能耗的工作模式能够有效的降低大棚的能耗，从而优化系统部件匹配及运行参数，降低大棚内部的运行成本。
附图说明
图1是本发明方法的一个实施例的流程图。
图2是本发明系统的一个实施例的结构图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的实施方式的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的实施方式的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1～2所示，1.一种减少温室环境调控设备能耗的系统，其特征在于，包括种植数据采集模块、设置模块、空调热泵机调节模块、气象数据采集模块、状态分析模块以及云平台控制模块；
所述种植数据采集模块用于采集大棚空气温度、湿度、光照、土壤的温度、湿度和PH值，并将采集的种植数据输送到云平台控制模块；
所述设置模块用于设置适合植物生长的土壤设定温度，将开土壤设定温度发送给所述云平台控制模块；
所述气象数据采集模块用于采集大棚当地温度、湿度和风速传感器气象数据，并将采集的气象数据输送到云平台控制模块；
所述状态分析模块用于采集当前储能器的工作状态：电量、能耗、工作温度并将采集的储能数据输送到云平台控制模块；
所述云平台控制模块用于根据所述气象数据、储能数据以及种植数据选择空调热泵机的工作模式，根据工作模式生成开合度指令，并将工作模式与开合度指令发送给空调热泵机调节模块；
空调热泵机调节模块用于收集空调热泵机的工作状态，并根据工作模式与开合度指令调节空调热泵机的工作状态。
在本发明中，会分别通过种植数据采集模块、气象数据采集模块和状态分析模块分别获取种植数据、气象数据以及储能数据，然后通过所述设置模块设置出植物合适生成的土壤设定温度。所述云平台控制模块会获取土壤设定温度。然后所述植数据采集模块、气象数据采集模块、状态分析模块会将获取的种植数据、气象数据以及所述储能数据发给所述云平台控制模块。云平台控制模块会根据种植数据中的温度、湿度的数据与土壤设定温度，判断出当前土壤是否需要进行温度的调节，而一般现有的大棚都会太阳能发电或者风力发电的设备。若需要调节温度时，云平台控制模块会根据气象数据预测出发电设备所发出的电量(预估量)。空调热泵机在标准环境中，对于一个单位温度值的调节所使用的的电能是可以得知的，即本次温度调节所用电量，此事云平台控制模块会判断出所述预估量与电量之间的关系，而选择出空调热泵机的工作模式，由于此事工作模式是根据电量来设置，该工作模式能够匹配当前的能源消耗，从而降低大棚的能耗。由于在不同的工作模式中，对于同一个单位温度值的调节时间是不同的，因此需要根据工作模式的调节时间来重新确定空调热泵机从当前温度调节到土壤设定温度的开合度。
云平台控制模块在得到工作模式以及开合度后，会生成对应的控制指令以及开合度指令，并发送给大棚内的空调热泵机调节模块，空调热泵机调节模块与大棚内的空调热泵机通过物联网连接，然后根据控制指令以及开合度指令对空调热泵机进行对应的调节。
在本发明中，通过预测发电设备的发电量与调节温度所用的电量，来选择出空调热泵机的工作模式，选择适合当前能耗的工作模式能够有效的降低大棚的能耗，从而优化系统部件匹配及运行参数，降低大棚内部的运行成本。
优选的，所述云平台控制模块包括第一子模块、第二子模块以及第三子模块；
所述第一子模块用于根据种植数据与土壤设定温度，判断出当前是否需要修改空调热泵机的开合度，若需要，则获取温度调节量，并将温度调节量发送给第二子模块；
所述第二子模块用于根据气象数据对于能源增加量进行估计，得到预估量，根据所述温度调节量获取本次温度调节所用电量；
判断所述电量是否大于所述预估量，若小于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，根据第一差值的数选择空调热泵机的工作模式，将工作模式发送给第三子模块，若大于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，获取所述第一差值与储能数据之间的差值，作为第二差值；
根据第二差值的数选择空调热泵机的工作模式，将工作模式发送给第三子模块；
所述第三子模块用于根据温度调节量与工作模式生成所述开合度指令。
在所述第二子模块中获取本次温度调节所用的电量，是在标准环境中调节单位温度值所使用的电量(在规定时间与标准功率下调节1℃所用的电量)，并非为实际工作中的电量，由于实际工作中的电量容易受到环境的影响，并不好使用模型来预测。为此在本发明中是采用标准环境中调节单位温度值所使用的电量来与预估值进行比较，当所述电量小于所述预估量时，说明发电设备所供的电可能完全足够空调热泵机来进行温度调节，此时在获取第一差值，并会设置出一个比例参数(通常为0.15～0.2)，当所述第一差值大于预估量*比例参数时，则空调热泵机选择高性能模型进行调节，因为这时候可以判断出发电设备所发出的电量较多，足够空调热泵机进行高性能的调节。而当当所述第一差值小于等于预估量*比例参数时，说明发电设备所发出的电量可能刚好足够空调热泵机在标准环境下进行温度调节，为此为了避免不必要的能源浪费，此时就选择标准模式作为空调热泵机的工作模式。
而当所述电量大于所述预估量，则说明发电设备所发出的电量有可能不足以支撑热泵空调节进行温度调节，需要借用储能器所存储的电量，为此在第三子模块中，需要通过第一差值与储能设备内的电量进行比较，得到第二差值，若第二差值为正数，则说明调节的大棚内土壤所需要的电量比储能设备的存储电量要多，需要用到市电，此时就选择使用节能模式作为空调热泵机的工作模式，为当第二差值为负数时，说明储能设备的存储电量都比消耗的电量要多，此时则选择标准模式作为空调热泵机的工作模式。
优选的，所述工作模式包括节能模式、标准模式以及高性能模式。
一种减少温室环境调控设备能耗的方法，应用于所述一种减少温室环境调控设备能耗的系统，包括以下步骤：
步骤S1：采集大棚内的种植数据，当天的气象数据以及当前储能器的储能数据；
步骤S2：设置适合植物生长的土壤设定温度；
步骤S3：根用于根据所述气象数据、储能数据以及种植数据选择空调热泵机的工作模式，根据工作模式生成开合度指令，并将工作模式和开合度指令发送给空调热泵机，根据工作模式和开合度指调节空调热泵机的工作状态。
优选的，所述步骤S3中生成开合度指令的方式如下：
根据种植数据与土壤设定温度，判断出当前是否需要修改空调热泵机的开合度，若需要，则获取温度调节量；
根据气象数据对于能源增加量进行估计，得到预估量，根据所述温度调节量获取本次温度调节所用电量；
判断所述电量是否大于所述预估量，若小于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，根据第一差值的数选择空调热泵机的工作模式，若大于，则获取电量与预估量之间的差值，获取所述第一差值与储能数据之间的差值，作为第二差值；
根据第二差值的数选择空调热泵机的工作模式；
根据温度调节量与工作模式获取空调热泵机的开合度，根据所述开合度生成所述开合度指令。
优选的，其中获取预估量的公式如下：
E＝R*T*ω*S；
其中R为太阳的辐射强度、T为日照时间、ω为转化率、S为太阳能电池板的面积。
在一个实施例中，大棚为采用太阳能发电，通过所述可以获取太阳能发电电池板的发电量。
优选的，其中获取开合度的公式如下：
其中W1(t2)为土壤设定温度、Kp2、Ki2、Kd2分别为第二神经网络中PID控制器的的增益，t2为不同工作模式下的调节时间，Sum(eerror1)为历史上水阀开合后没有达到目标温度的开合角度的误差值的累积；其中W1(t2)的获取公式如下：
W1(t2)＝Kp1*ΔT1+Ki1*Sum(Terror)+Kd1*Delta(Terror)；
其中Kp1、Ki1、Kd1分别为第一神经网络中PID控制器的的增益，ΔT1为温度调节量，Sum(Terror)为历史上所有调节温度后存在的土壤温度差的累积，Delta(Terror)为上一次调节温度后存在的温度差。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种减少温室环境调控设备能耗的系统，其特征在于，包括种植数据采集模块、设置模块、空调热泵机调节模块、气象数据采集模块、状态分析模块以及云平台控制模块；
所述种植数据采集模块用于采集大棚空气温度、湿度、光照、土壤的温度、湿度和PH值，并将采集的种植数据输送到云平台控制模块；
所述设置模块用于设置适合植物生长的土壤设定温度，将开土壤设定温度发送给所述云平台控制模块；
所述气象数据采集模块用于采集大棚当地温度、湿度和风速传感器气象数据，并将采集的气象数据输送到云平台控制模块；
所述状态分析模块用于采集当前储能器的工作状态：电量、能耗、工作温度并将采集的储能数据输送到云平台控制模块；
所述云平台控制模块用于根据所述气象数据、储能数据以及种植数据选择空调热泵机的工作模式，根据工作模式生成开合度指令，并将工作模式与开合度指令发送给空调热泵机调节模块；
空调热泵机调节模块用于收集空调热泵机的工作状态，并根据工作模式与开合度指令调节空调热泵机的工作状态。
2.根据权利要求1所述的一种减少温室环境调控设备能耗的系统，其特征在于，所述云平台控制模块包括第一子模块、第二子模块以及第三子模块；
所述第一子模块用于根据种植数据与土壤设定温度，判断出当前是否需要修改空调热泵机的开合度，若需要，则获取温度调节量，并将温度调节量发送给第二子模块；
所述第二子模块用于根据气象数据对于能源增加量进行估计，得到预估量，根据所述温度调节量获取本次温度调节所用电量；
判断所述电量是否大于所述预估量，若小于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，根据第一差值的数选择空调热泵机的工作模式，将工作模式发送给第三子模块，若大于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，获取所述第一差值与储能数据之间的差值，作为第二差值；
根据第二差值的数选择空调热泵机的工作模式，将工作模式发送给第三子模块；
所述第三子模块用于根据温度调节量与工作模式生成所述开合度指令。
3.根据权利要求2所述的一种减少温室环境调控设备能耗的系统，其特征在于，所述工作模式包括节能模式、标准模式以及高性能模式。
4.一种减少温室环境调控设备能耗的方法，应用于权利要求1～3任一项所述一种减少温室环境调控设备能耗的系统，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：采集大棚内的种植数据，当天的气象数据以及当前储能器的储能数据；
步骤S2：设置适合植物生长的土壤设定温度；
步骤S3：根用于根据所述气象数据、储能数据以及种植数据选择空调热泵机的工作模式，根据工作模式生成开合度指令，并将工作模式和开合度指令发送给空调热泵机，根据工作模式和开合度指调节空调热泵机的工作状态。
5.根据权利要求4所述的一种减少温室环境调控设备能耗的方法，其特征在于，所述步骤S3中生成开合度指令的方式如下：
根据种植数据与土壤设定温度，判断出当前是否需要修改空调热泵机的开合度，若需要，则获取温度调节量；
根据气象数据对于能源增加量进行估计，得到预估量，根据所述温度调节量获取本次温度调节所用电量；
判断所述电量是否大于所述预估量，若小于，则获取电量与预估量之间的差值，作为第一差值，根据第一差值的数选择空调热泵机的工作模式，若大于，则获取电量与预估量之间的差值，获取所述第一差值与储能数据之间的差值，作为第二差值；
根据第二差值的数选择空调热泵机的工作模式；
根据温度调节量与工作模式获取空调热泵机的开合度，根据所述开合度生成所述开合度指令。
6.根据权利要求5所述的一种减少温室环境调控设备能耗的方法，其特征在于，其中获取预估量的公式如下：
E×R*T*ω*S；
其中R为太阳的辐射强度、T为日照时间、ω为转化率、S为太阳能电池板的面积。
7.根据权利要求5所述的一种减少温室环境调控设备能耗的方法，其特征在于，其中获取开合度的公式如下：
其中W1(t2)为土壤设定温度、Kp2、Ki2、Kd2分别为第二神经网络中PID控制器的的增益，t2为不同工作模式下的调节时间，Sum(eerror1)为历史上水阀开合后没有达到目标温度的开合角度的误差值的累积；其中W1(t2)的获取公式如下：
W1(t2)＝Kp1*ΔT1+Ki1*Sum(Terror)+Kd1*Delta(Terror)；
其中Kp1、Ki1、Kd1分别为第一神经网络中PID控制器的的增益，ΔT1为温度调节量，Sum(Terror)为历史上所有调节温度后存在的土壤温度差的累积，Delta(Terror)为上一次调节温度后存在的温度差。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105145184A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-16 | 东南大学 | 一种日光温室智能温控系统 |
| CN108829162A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-16 | 梧州市兴能农业科技有限公司 | 一种智能化农业管理系统 |
| CN108874004A (zh) * | 2018-09-29 | 2018-11-23 | 北京紫藤智慧农业科技有限公司 | 一种温室大棚作物种植环境物联网智能调控系统和方法 |
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| CN114609903A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-06-10 | 国网中兴有限公司 | 一种日光温室节能优化控制方法及装置 |
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2024
- 2024-02-19 CN CN202410185270.8A patent/CN118012184B/zh active Active
Patent Citations (5)
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|---|---|---|---|---|
| CN105145184A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-16 | 东南大学 | 一种日光温室智能温控系统 |
| CN108829162A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-16 | 梧州市兴能农业科技有限公司 | 一种智能化农业管理系统 |
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