【简单介绍】
【详细说明】
实际上,温室环境控制的研究者很早就注意到了温室生产的节能优化控制,如为实现温室生菜生产获得zui大经济效益,在作物产值和加热成本之间取得一个*的温室环境温度控制轨迹,建立了一个基于温室内外能量平衡的加热量估计模型。这个温室自动控制能耗估计模型的基本原理是任一时刻输入温室的能量等于温室向外界散发的能量,也就是说温室能量的吸收率等于散发率,是一种静态模型。实际上在大多数情况下,温室的输入能量不会等于输出能量,因为室内的空气、冠层和地面都具有一定蓄热能力,随着温度的提升,温室中的各种结构和物质所吸收的能量也要增加。也就是说输入到温室中的能量一部分要被温室自身所吸收以提升温度,温室自动控制另一部分要通过覆盖层和通风等形式向室外散发,所以输入能量应该是温室吸收能量和散发能量的总和,需要建立一个动态模型才能准确预测温室生产的能耗。在温室自动控制室内温度控制设置点已知的情况下,根据白天和夜晚不同的温度设置点以及一天内室外zui低温度模拟了一天时间内温室加热能量的消耗量,并根据实验测定的数据按照2阶多项式回归拟合的方法获得了一个某一作物生*内温室的能量消耗量,其一天能量消耗预测的拟合相关系数为0.89,100d的拟合相关系数为0.95,而一年的拟合相关系数为0.99。对于一些基于非机理过程建立的温室自动控制能耗预测模型,如用多层神经网络构建的能耗预测模型,虽然模拟精度较高,但这种非结构的预测模型很难用于温室生产的优化,原因是这类模型中不含有优化所需的环境状态变量。对于CO2消耗预测模型的研究报道,基本上还很少见到。
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