KR20150011647A - Method of controlling ventilation based on greenhouse microclimate prediction and apparatus for the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 예측기반의 온실 복합 환경 제어 시스템에 관한 것으로, 특히 온실 외부의 온도나 풍속 등을 고려하여 온실 환기를 위한 환기창 개폐 제어를 수행하는 제어 시스템 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a prediction-based greenhouse compound environmental control system, and more particularly, to a control system technology for controlling the opening and closing of a ventilation window for greenhouse ventilation in consideration of temperature and wind speed outside the greenhouse.
온실 환경제어의 주된 목적은 작물의 성장과 발육을 조절하는 것이다. 이를 위해, 온실 환경 제어 시스템은 온실의 내부 온도를 비롯하여, 탄산가스의 양, 상대습도, 광량, 공기 순환 정도 등을 조절한다. 온도 조절을 예로 들면, 온실 환경 제어 시스템은 온도센서를 통하여 온실 내부 온도를 측정하고, 측정된 온도를 제어 설정치와 비교하여 그 차이에 따라 천장이나 측창 개폐 정도를 조절하여 온실을 환기시킴으로써 온실 내부 온도를 제어한다.The main purpose of greenhouse climate control is to control the growth and development of crops. To this end, the greenhouse environment control system controls the internal temperature of the greenhouse, the amount of carbon dioxide, the relative humidity, the amount of light, and the degree of air circulation. In the case of temperature control, for example, the greenhouse environment control system measures the inside temperature of the greenhouse through a temperature sensor, compares the measured temperature with the control setpoint, and controls the ceiling or side opening / closing degree according to the difference to ventilate the greenhouse, .
온실 온도제어의 경우 기본적으로 내부 온도를 기반으로 제어를 수행하게 된다. 예를 들어, 갑자기 온실 외부의 풍속이 높아지면 온실 내부의 기온도 떨어지게 되고, 온실 내부 온도가 설정된 범위 이하로 떨어지게 되면 온실의 천장이나 측창 등 환기창의 열림 범위를 줄이게 된다.In the case of greenhouse temperature control, control is basically performed based on the internal temperature. For example, suddenly, when the wind speed outside the greenhouse increases, the temperature inside the greenhouse falls, and when the internal temperature of the greenhouse falls below the set range, the opening range of the ventilation window such as the ceiling of the greenhouse or the side window is reduced.
"Intel Research Berkeley Lab"에서는 미국 오레곤 주 포도농장에 품질 좋은 와인을 생산하기 위해 생장환경 요소들을 측정하는 모니터링 시스템을 구축하였다. 포도원에 설치된 센서노드는 온도, 습도, 조도 등의 환경데이터를 수집하고, 포도원에서 발생하는 활동을 감지한다. 수집된 데이터는 농장 작업자의 삽에 설치된 센서노드에 기록되고, 헛간 데이터를 통하여 시간대별로 최고온도와 최저온도를 계산하고, 토양의 습기를 측정하여 물이 공급된다."Intel Research Berkeley Lab" built a monitoring system that measures the growth environmental factors to produce quality wines in Oregon's vineyard farms in the US. Sensor nodes installed in the vineyard collect environmental data such as temperature, humidity, and illumination, and detect activity in the vineyard. The collected data is recorded in the sensor node installed in the shovel of the farm worker, and the maximum temperature and the minimum temperature are calculated by time of barn data, and the water is supplied by measuring the moisture of the soil.
이스라엘의 "Phytech"사는 식물 생장정보 및 재배환경을 모니터링하는 센서와 소프트웨어를 개발하여 장미, 포도, 토마토 및 후추 등의 농장에 적용하였다. 센서들에 의해 수집된 정보들은 관수 주기, 관수량 등 재배법 개선 및 수확량 예측에 이용되고, 온실의 경우에는 자동 물공급 및 자동 온도 조절이 가능하도록 한다. 토마토 통장에 적용된 센서들은 전자측수기, 성장측정 센서, 줄기변화 감지 센서, 잎 온도 센서, 환경 센서, 토양 습도 측정 센서 등으로 구성된다."Phytech" in Israel developed sensors and software to monitor plant growth information and cultivation environment and apply it to farms such as roses, grapes, tomatoes and peppers. The information collected by the sensors is used to improve cropping methods such as irrigation cycle and water quality, and to predict yields. In the case of greenhouses, automatic water supply and automatic temperature control are possible. The sensors applied to tomato passbooks consist of electronic surveying instrument, growth measurement sensor, stem change detection sensor, leaf temperature sensor, environmental sensor and soil moisture measurement sensor.
이와 같이, 생물 생장을 최적화하기 위해서는 온도, 습도, 광량 등을 측정하는 기본적인 센서 그룹이 설치되고, 모니터링된 결과에 따라 환경에 이상이 발생하는 경우에 측창이나 천창 등의 환기창의 개폐를 제어하는 서비스가 가능하다.In order to optimize biological growth, a basic sensor group for measuring temperature, humidity, light amount, and the like is installed. In the case where an environmental abnormality occurs according to the monitored result, a service for controlling the opening and closing of the window Is possible.
그러나, 단순히 측정된 값을 기준으로 온도 제어를 수행하는 경우에는 이미 온도가 떨어진 후에 환기창을 닫게 되므로, 환기창을 닫은 이후 온실 내부 온도가 너무 많이 떨어져서 부득이하게 난방을 하여야 하는 경우가 발생할 수 있다는 문제가 있다.However, in the case of performing temperature control based on a measured value simply, since the ventilation window is closed after the temperature has already dropped, there is a problem that the temperature inside the greenhouse may be excessively increased after the ventilation window is closed, have.
따라서, 외기온, 일사량, 풍속 등 다양한 외부 기상 정보에 기반하여 온실 내부 온도가 어느 정도까지 떨어지거나 올라갈지를 정확히 예측하고, 예측에 기반하여 절절히 환기 제어를 수행하여 온실 내부 온도를 정확히 제어할 수 있는 새로운 온실 미기상 예측 기반 온실 환기 제어 기술의 필요성이 절실하게 대두된다.Therefore, it is possible to precisely predict how the internal temperature of the greenhouse will fall or rise based on a variety of external weather information such as outside temperature, solar radiation amount, wind speed, etc., and to accurately control the internal temperature of the greenhouse by performing ventilation control based on prediction The need for greenhouse ventilation control technology based on prediction of greenhouse microcirculation is urgently needed.
본 발명의 목적은 외기온이나 일사량, 풍속 등의 온실 외부의 기상을 측정하고, 측정 변수에 따른 온실 온도 영향 모델을 이용하여 온실 온도 변화를 예측함으로써 온실 환기창의 개폐를 효율적으로 제어하여 온실 내부 온도를 낮추기 위해 환기창을 열었다가 온실 내부 온도가 너무 떨어져서 다시 난방을 하여야 하는 경우 등 불필요한 에너지 소비를 방지하고, 온도의 급격한 변화로 인한 작물 스트레스를 줄이는 것이다.The object of the present invention is to provide a method and apparatus for measuring the temperature of the outside of a greenhouse such as outside temperature, insolation amount, wind speed, etc. and estimating a greenhouse temperature change by using a greenhouse temperature influence model according to measurement variables, If the temperature inside the greenhouse is too low to open the ventilation window to lower it, it is necessary to prevent unnecessary energy consumption such as reheating and to reduce the crop stress due to rapid temperature change.
또한, 본 발명의 목적은 온실 온도를 정확하고 효율적으로 제어하여 생물의 생장을 촉진함으로써, 농업의 부가가치와 생산성을 높이고, 자동화로 인하여 노동력을 절감하는 것이다.It is also an object of the present invention to increase the value added and productivity of agriculture by promoting the growth of living things by accurately and efficiently controlling the greenhouse temperature, and to reduce the labor force due to automation.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 장치는, 온실 내부 및 외부에서 환경 정보를 수집하는 센서부; 상기 환경 정보 및 상기 온실에 상응하는 재배 정보가 저장된 환경 정보 데이터베이스; 및 상기 환경 정보 및 상기 재배 정보에 기반하여 상기 온실의 환기 제어 변수를 설정하고, 상기 온실 온도와 상기 환경 정보 사이의 영향 모델을 생성하고, 상기 영향 모델 및 상기 환기 제어 변수에 기반하여 상기 온실의 환기 제어를 수행하는 제어부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a ventilation control apparatus for predicting a greenhouse microphysical condition comprising: a sensor unit for collecting environmental information inside and outside a greenhouse; An environment information database storing the environment information and cultivation information corresponding to the greenhouse; And setting a ventilation control parameter of the greenhouse based on the environment information and the cultivation information, generating an influence model between the greenhouse temperature and the environment information, and generating an influence model between the greenhouse temperature and the environment information based on the influence model and the ventilation control parameter. And a control unit for performing the ventilation control.
이 때, 제어부는 상기 영향 모델에 기반하여 상기 환경 정보가 상기 온실 온도에 끼칠 영향을 예측하고, 예측된 영향이 기설정된 값을 초과하는 경우 기설정된 제어 변수 값으로 상기 환기 제어 변수를 변경할 수 있다.At this time, the control unit predicts the influence of the environmental information on the greenhouse temperature based on the influence model, and may change the ventilation control variable to a predetermined control variable value when the predicted influence exceeds a preset value .
이 때, 영향 모델은 상기 온실 온도와 풍속 영향 모델, 상기 온실 온도와 외기온 영향 모델, 상기 온실 온도와 일사량 영향 모델, 상기 온실 온도와 토양온도 영향 모델 및 상기 온실 온도와 잎의 온도 영향 모델 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.At this time, the influence model includes at least one of the greenhouse temperature and the wind velocity influence model, the greenhouse temperature and the outside air temperature influence model, the greenhouse temperature and radiation dose influence model, the greenhouse temperature and soil temperature influence model, And may include one or more.
이 때, 환기 제어 변수는 상기 온실의 환기창의 개폐 정도일 수 있다.At this time, the ventilation control parameter may be a degree of opening / closing of the ventilation window of the greenhouse.
이 때, 기설정된 제어 변수 값은 상기 환기창의 100% 폐쇄에 상응하는 것일 수 있다.At this time, the preset control variable value may correspond to 100% closing of the ventilation window.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 온실 내부 및 외부의 센서들을 이용하여 환경 정보를 수집하는 단계; 상기 온실에 상응하는 재배 정보를 로드하는 단계; 상기 환경 정보 및 상기 재배 정보 중 어느 하나 이상을 이용하여 환기 제어 시작 조건의 만족 여부를 판단하는 단계; 상기 환기 제어 시작 조건이 만족된 경우, 상기 환경 정보 및 상기 재배 정보에 기반하여 상기 온실의 환기 제어 변수를 설정하는 단계; 상기 환기 제어 변수에 기반하여 상기 온실의 환기 제어를 수행하는 단계; 상기 온실 온도와 상기 환경 정보 사이의 영향 모델을 생성하는 단계; 상기 영향 모델에 의해 예측된 영향이 기설정된 값을 초과하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 기설정된 값을 초과하는 것으로 판단되는 경우, 상기 환기 제어 변수를 기설정된 제어 변수 값으로 변경하는 단계를 포함한다.Also, the method for controlling greenhouse microprediction based ventilation according to an embodiment of the present invention includes: collecting environmental information using sensors inside and outside a greenhouse; Loading cultivation information corresponding to the greenhouse; Determining whether the ventilation control start condition is satisfied using at least one of the environment information and the cultivation information; Setting a ventilation control parameter of the greenhouse based on the environment information and the cultivation information when the ventilation control start condition is satisfied; Performing ventilation control of the greenhouse based on the ventilation control parameter; Generating an influence model between the greenhouse temperature and the environmental information; Determining whether the effect predicted by the influence model exceeds a predetermined value; And changing the ventilation control variable to a predetermined control variable value when it is determined that the predetermined value is exceeded.
본 발명에 따르면, 외기온이나 일사량, 풍속 등의 온실 외부의 기상을 측정하고, 측정 변수에 따른 온실 온도 영향 모델을 이용하여 온실 온도 변화를 예측함으로써 온실 환기창의 개폐를 효율적으로 제어하여 온실 내부 온도를 낮추기 위해 환기창을 열었다가 온실 내부 온도가 너무 떨어져서 다시 난방을 하여야 하는 경우 등 불필요한 에너지 소비를 방지하고 온도의 급격한 변화로 인한 작물 스트레스를 줄일 수 있다.According to the present invention, by measuring the outside air temperature of the greenhouse such as outside temperature, irradiation amount, and wind speed, and estimating the greenhouse temperature change by using the greenhouse temperature influence model according to the measured variables, If the temperature inside the greenhouse is too low to open the ventilation window to lower the energy consumption, it is possible to prevent unnecessary energy consumption and reduce the crop stress due to rapid temperature change.
또한, 본 발명은 온실 온도를 정확하고 효율적으로 제어하여 생물의 생장을 촉진함으로써, 농업의 부가가치와 생산성을 높이고, 자동화로 인하여 노동력을 절감시킬 수 있다.Further, the present invention can accurately and efficiently control the temperature of a greenhouse to promote the growth of living things, thereby increasing the value added and productivity of agriculture, and reducing the labor force due to automation.
도 1은 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 온실의 세부 구성의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Figure 1 is a block diagram of a ventilation control system based on a greenhouse microphysical prediction.
2 is a block diagram showing an example of a detailed configuration of the greenhouse shown in FIG.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a ventilation control method based on greenhouse microphysics prediction according to an embodiment of the present invention.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of the elements in the drawings and the like can be exaggerated for clarity.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 시스템을 나타낸 블록도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Figure 1 is a block diagram of a ventilation control system based on a greenhouse microphysical prediction.
도 1을 참조하면, 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 시스템은 온실(110) 및 온실 관리 서버(120)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a greenhouse microprediction based ventilation control system includes a
온실(110)은 생물을 재배하는 시설이고, 내부 및 외부에 환경 정보를 수집하기 위한 센서가 구비된다. 또한, 온실(110)에는 제어부가 구비되어 온실 관리 서버(120)와 연동하여 온실 내부 환경 제어가 수행된다.The
온실(110)은 온실 내부 온도 변화 예측 모델을 생성한다. 이 때, 온실 내부 온도 변화 예측 모델은 재배자의 경험에 의해 생성될 수도 있고, 실험에 의해 생성될 수도 있다. 예를 들어, 온도 변화 예측 모델은 제어 변수의 변화에 따른 온실 내부 온도 변화를 확률적 추이로 나타낸 것일 수 있다.The
이 때, 온실 내부 온도 변화 예측 모델은 온실 온도와 환경 정보 사이의 영향 모델에 상응하는 것일 수 있다.At this time, the prediction model of the internal temperature change of the greenhouse may correspond to the influence model between the greenhouse temperature and the environment information.
이 때, 예측 모델(영향 모델)은 온실온도의 풍속 영향 모델(온실 온도와 풍속 영향 모델), 온실온도의 외기온 영향 모델(온실 온도와 외기온 영향 모델), 온실온도의 일사량 영향 모델, 온실온도의 토양 온도 영향 모델 및 온실온도의 잎의 온도 영향 모델 등을 포함할 수 있다.In this case, the predictive model (influence model) is a model of the influence of the wind velocity on the greenhouse temperature (greenhouse temperature and wind speed influence model), the outside temperature influence model of the greenhouse temperature (greenhouse temperature and outside temperature influence model) A soil temperature effect model and a temperature effect model of a leaf of a greenhouse temperature.
온실(110)은 외기온을 측정하여 내부 온도가 어느 정도까지 떨어질지 또는 어느 정도 올라갈지를 판단하여 난방 또는 환기가 어떻게 수행되어야 하는지 결정한다. 외기온이 떨어지는 추세를 예측하므로 미리 환기창(천창 또는 측창)을 닫음으로써 내부온도가 필요 이상 떨어지는 것을 방지할 수 있다. 그렇지 않으면 외기온에 의해 내부 온도가 너무 떨어져서 부득이하게 난방을 해야 하는 경우가 발생한다.The
온실 관리 서버(120)는 온실(110)에 필요한 데이터를 제공하고, 온실(110)의 제어 결과를 보고받으며, 온실(110)에서 요청하는 판단을 처리하여 그 결과를 전송할 수 있다.
The
도 2는 도 1에 도시된 온실의 세부 구성의 일 예를 나타낸 블록도이다.2 is a block diagram showing an example of a detailed configuration of the greenhouse shown in FIG.
즉, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 장치의 일 예를 나타낸다.That is, FIG. 2 shows an example of a greenhouse microprediction-based ventilation control apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 장치는 센서부(210), 제어부(220) 및 환경 정보 데이터베이스(230)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the greenhouse microprediction-based ventilation control apparatus includes a
센서부(210)는 온실 내부 및 외부에서 환경 정보를 수집한다.The
예를 들어, 센서부(210)는 외부 기상대에 설치된 광센서, 풍속센서, 풍향센서, 강우센서 및 온도계와, 온실 내부에 설치된 온도계, CO2 센서, 광센서, 습도센서 등의 설치 센서를 포함할 수 있다.For example, the
환경 정보 데이터베이스(230)에는 상기 환경 정보 및 상기 온실에 상응하는 재배 정보가 저장된다.The
즉, 환경 정보 데이터베이스(230)는 온실에서 재배되는 작물에 적합한 온도, 습도 등의 재배 정보와 센서로부터 모니터링된 측정 데이터에 상응하는 환경 정보가 저장된다.That is, the
제어부(220)는 상기 환경 정보 및 상기 재배 정보에 기반하여 상기 온실의 환기 제어 변수를 설정하고, 상기 온실 온도와 상기 환경 정보 사이의 영향 모델을 생성하고, 상기 영향 모델 및 상기 환기 제어 변수에 기반하여 상기 온실의 환기 제어를 수행한다.The
이 때, 제어부(220)는 상기 영향 모델에 기반하여 상기 환경 정보가 상기 온실 온도에 끼칠 영향을 예측하고, 예측된 영향이 기설정된 값을 초과하는 경우 기설정된 제어 변수 값으로 상기 환경 제어 변수를 변경할 수 있다.At this time, the
이 때, 상기 영향 모델은 상기 온실 온도와 풍속 영향 모델, 상기 온실 온도와 외기온 영향 모델, 상기 온실 온도와 일사량 영향 모델, 상기 온실 온도와 토양 온도 영향 모델 및 상기 온실 온도와 잎의 온도 영향 모델 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.At this time, the influence model includes at least one of the greenhouse temperature and the wind speed influence model, the greenhouse temperature and the outside air temperature influence model, the greenhouse temperature and the radiation dose influence model, the greenhouse temperature and soil temperature influence model, And may include any one or more of them.
이 때, 환기 제어 변수는 상기 온실의 환기창의 개폐 정도일 수 있다.At this time, the ventilation control parameter may be a degree of opening / closing of the ventilation window of the greenhouse.
이 때, 기설정된 제어 변수 값은 상기 환기창의 100% 폐쇄에 상응하는 것일 수 있다.At this time, the preset control variable value may correspond to 100% closing of the ventilation window.
제어부(220)는 온실 내부 관리 제어뿐만 아니라 도 1에 도시된 온실 관리 서버와의 연동 동작도 수행할 수 있다.
The
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a ventilation control method based on greenhouse microphysics prediction according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 먼저 온실 내부 및 외부의 센서들을 이용하여 환경 정보를 수집한다(S310).Referring to FIG. 3, the greenhouse microprediction-based ventilation control method according to an embodiment of the present invention collects environmental information using sensors inside and outside the greenhouse (S310).
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 상기 온실에 상응하는 재배 정보를 로드한다(S320).In addition, the ventilation control method based on greenhouse maze prediction according to an embodiment of the present invention loads cultivation information corresponding to the greenhouse (S320).
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 상기 환경 정보 및 상기 재배 정보 중 어느 하나 이상을 이용하여 환기 제어 시작 조건의 만족 여부를 판단한다(S330).In addition, the ventilator control method based on PEC prediction based on greenhouse environment according to an embodiment of the present invention determines whether the ventilation control start condition is satisfied using at least one of the environment information and the cultivation information at step S330.
예를 들어, 환기 제어 시작 조건은 특정 작물의 재배에 적합한 실내 온도가 26도인데, 실내 온도가 28도까지 올라가고 외부 온도가 24도 이하라면 환기 제어가 시작되도록 설정될 수 있다.For example, ventilation control start conditions may be set to start ventilation control if the room temperature suitable for the cultivation of a particular crop is 26 degrees and the room temperature rises to 28 degrees and the outside temperature is below 24 degrees.
예를 들어, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 상기 재배 정보(외기온, 일사량, 풍향, 풍속, 강우, 온실 내부 온도, 온실 습도 등)에 기반하여 목표 온도 등을 결정하고, 목표 온도와 현재 측정 온도를 비교하여 환기 제어 시작 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다.For example, a greenhouse microprediction-based ventilation control method according to an embodiment of the present invention may include a step of calculating a target temperature based on the cultivation information (outside temperature, radiation amount, wind direction, wind speed, rainfall, greenhouse interior temperature, greenhouse humidity, And the target temperature and the present measured temperature are compared with each other to judge whether or not the ventilation control start condition is satisfied.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 단계(S330)의 판단 결과 환기 제어 시작 조건이 만족된 것으로 판단되는 경우, 상기 환경 정보 및 상기 재배 정보에 기반하여 상기 온실의 환기창 개폐 정도를 계산한다(S340).In addition, if it is determined that the ventilation control start condition is satisfied as a result of the determination in step S330, the ventilator control method based on PEC predictive greenhouse environment according to an embodiment of the present invention may include: (S340).
이 때, 환기창 개폐 정도는 온실의 환기 제어 변수에 상응하는 것일 수 있다.At this time, the opening and closing degree of the ventilation opening may correspond to the ventilation control parameter of the greenhouse.
예를 들어, 환기창 개폐 정도는 온실의 외부온도, 일사량, 풍속에 영향을 받으므로 이 정보들을 고려하여 계산될 수 있다.For example, the opening and closing degree of the ventilation opening is affected by the outside temperature of the greenhouse, the amount of solar radiation, and the wind speed, so this information can be calculated.
본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 단계(S330)의 판단 결과 환기 제어 시작 조건이 만족되지 아니한 것으로 판단되는 경우, 단계(S310)로 돌아가서 환경 정보를 수집한다.If it is determined that the ventilation control start condition is not satisfied as a result of the determination in step S330, the method returns to step S310 and collects the environment information according to the greenhouse microprediction-based ventilation control method according to an embodiment of the present invention.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 계산된 환기창 개폐 정도(환기 제어 변수)에 기반하여 온실의 환기 제어를 수행한다(S350).In addition, the ventilator control method based on greenhouse maze prediction according to an embodiment of the present invention performs ventilation control of the greenhouse based on the computed degree of opening and closing of the ventilation opening (ventilation control parameter) (S350).
한편, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 예측 모델(영향 모델) 생성을 위해 온실 환경 정보를 수집한다(S360).Meanwhile, the greenhouse microprediction-based ventilation control method according to an embodiment of the present invention collects greenhouse environment information to generate a prediction model (influence model) (S360).
이 때, 예측 모델(영향 모델)은 상기 온실 온도와 풍속 영향 모델, 상기 온실 온도와 외기온 영향 모델, 상기 온실 온도와 일사량 영향 모델, 상기 온실 온도와 토양 온도 영향 모델 및 상기 온실 온도와 잎의 온도 영향 모델 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.At this time, the predicted model (influence model) includes the above-described greenhouse temperature and wind speed influence model, the greenhouse temperature and the outside air temperature influence model, the greenhouse temperature and radiation dose influence model, the greenhouse temperature and soil temperature influence model, And may include any one or more of the impact models.
실시예에 따라, 단계(S360)는 단계(S310)와 통합되어 수행될 수도 있다.Depending on the embodiment, step S360 may be performed in conjunction with step S310.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 상기 온실 온도와 상기 환경 정보 사이의 영향 모델(예측 모델)을 생성한다(S370).In addition, the ventilator control method based on greenhouse micropredict prediction according to an embodiment of the present invention generates an influence model (prediction model) between the greenhouse temperature and the environment information at step S370.
이 때, 단계(S370)는 재배자의 경험에 의해 영향 모델을 생성할 수도 있고, 실험에 의해 생성할 수도 있다. 단계(S370)에 사용되는 구체적인 방식은 국립환경과학원 등에서 소개한 방식 등 당해 기술분야에 알려진 다양한 방식이 사용될 수 있다.At this time, in step S370, an influence model may be generated by the experience of the grower, or may be created by experiment. The specific method used in step S370 may be various methods known in the art, such as a method introduced by the National Institute of Environmental Science and the like.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은, 상기 영향 모델에 의해 예측된 영향이 기설정된 값을 초과하는지 여부를 판단한다(S380).In addition, the greenhouse microprediction-based ventilation control method according to an embodiment of the present invention determines whether the influence predicted by the influence model exceeds a preset value (S380).
즉, 단계(S380)는 영향 모델(예측 모델)을 통해 온실 내부 온도를 예측하고, 외기온, 풍속 영향, 일사량, 토양온도 및/또는 잎의 온도가 기설정된 값보다 큰지 여부를 판단한다.That is, in step S380, the greenhouse interior temperature is predicted through the influence model (prediction model), and it is determined whether the outside air temperature, the wind speed influence, the solar radiation amount, the soil temperature, and / or the leaf temperature is greater than a predetermined value.
단계(S380)의 판단 결과, 예측된 영향이 기설정된 값을 초과하는 경우, 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은 환기창의 개폐 정도를 환기창 폐쇄로 설정하여 환기창이 폐쇄되도록 한다(S390).If it is determined in step S380 that the predicted influence exceeds the predetermined value, the ventilating control method based on greenhouse MS prediction according to an embodiment of the present invention sets the opening / closing degree of the ventilation window to be the closing of the ventilation window so that the ventilation window is closed (S390).
단계(S380)의 한단 결과, 예측된 영향이 기설정된 값을 초과하지 않는 경우 본 발명의 일실시예에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법은 다시 단계(S360)로 돌아가서 환경 정보를 수집한다.If it is determined in step S380 that the predicted influence does not exceed the predetermined value, the ventilator control method based on greenhouse MS prediction according to an embodiment of the present invention returns to step S360 and collects environmental information.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 방법 및 장치는 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, the method and apparatus for predicting ventilation control based on greenhouse gas microclimate according to the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, All or some of the embodiments may be selectively combined.
110: 온실
120: 온실 관리 서버
210: 센서부
220: 제어부
230: 환경 정보 데이터베이스110: Greenhouse
120: Greenhouse Management Server
210:
220:
230: Environmental information database
Claims (1)
상기 환경 정보 및 상기 온실에 상응하는 재배 정보가 저장된 환경 정보 데이터베이스; 및
상기 환경 정보 및 상기 재배 정보에 기반하여 상기 온실의 환기 제어 변수를 설정하고, 상기 온실 온도와 상기 환경 정보 사이의 영향 모델을 생성하고, 상기 영향 모델 및 상기 환기 제어 변수에 기반하여 상기 온실의 환기 제어를 수행하는 제어부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 온실 미기상 예측 기반 환기 제어 장치.A sensor unit for collecting environmental information inside and outside the greenhouse;
An environment information database storing the environment information and cultivation information corresponding to the greenhouse; And
Setting a ventilating control parameter of the greenhouse based on the environment information and the cultivation information, generating an influence model between the greenhouse temperature and the environment information, and controlling the ventilation of the greenhouse based on the influence model and the ventilation control parameter A control unit
Wherein the ventilator control unit comprises:
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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Applications Claiming Priority (1)
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