Implementation of particle swarm optimization strategy in Venlo‐type greenhouse climate to make energy‐efficient process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study appears to be the first to use a MATLAB simulator to illustrate Particle Swarm Optimization with multiple input–output restrictions. This proposed study's overarching objective was to make the entire process energy efficient, which provides improved performance with high accuracy and minimizes the operating cost by incorporating energy, ventilation, and CO2. Further, to reduce the complexity of the system, the optimization technique was divided into control and controlled variables. Meanwhile, to define state constraints for variables used in the objective function was to make the overall process cost‐effective, composing energy, CO2 supply, and ventilation cost. The chosen technique effectively decreased operating costs while maintaining the appropriate ranges for temperature (14–26°C), relative humidity (0–90%), and CO2 concentration (400–2000 ppm), according to simulation results. Off‐peak, standard, and peak energy cost levels were R1080.26, R748.56, and R7078.4, respectively. On the other hand, it was found through comparative analysis that the standard and off‐peak energy consumption figures decreased by 65.4 and 8.1%, respectively, as compared to the peak tariff (2279.9 kWh). The suggested PSO technique is implied to be a viable means of increasing greenhouse energy efficiency and achieving sustainable, cleaner manufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».