Greenhouse modelling and validation for optimizing the energy consumptionin Québec context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The high energy consumption of northern greenhouses, which allow the cultivation of plants year-round in cold regions, can considerably impact production costs. With the goal of increasing the production of fruits and vegetables in the greenhouse globally, it is evident to reduce these costs and improve the energy efficiency of these greenhouses. This work aims to optimize energy management in a greenhouse. To achieve this objective, we generate a linear discrete-time thermal model for capturing the dynamics of the greenhouse. Specifically, parameters influencing energy consumption and crop production, such as indoor temperature, humidity, weather conditions and energy consumption by the heater, are considered. Ridge regression, a popular parameter estimation method, is employed to estimate the coefficients of the greenhouse model. Notably, the ridge regression is performed on a dataset of the greenhouse with 15.6 square meters of surface area and Trois-Rivières weather data in a typical meteorological year. The dataset is generated by analytical equations governing the greenhouse function consisting of winter conditions since it is the period of concern for the utility service. The performance of the calibrated model is evaluated using Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) statistical indicators to estimate the error and accuracy of the model with the dataset. As a result, we achieved the model with an accuracy of 94%. Thus, incorporating the significant elements affecting energy consumption permits the utilization of the proposed model for developing a convex optimization technique to reduce energy consumption and maximize the production inside the greenhouse. A convex objective function is devised to minimize the energy cost and maintain the setpoint preferences of temperature and humidity within the desired limit. As a case study, the setpoint preferences are set according to the day and night requirements for planting tomatoes in a greenhouse. Comfort restrictions and the thermal dynamics of the greenhouse constrain the optimization problem. Further investigations will be carried out to study the impact of the proposed model and optimization strategy for energy management scenarios on production costs and quality while preserving optimal plant growth conditions. Also, a more comprehensive model, including soil temperature, and other essential variables, could be a potential extension of this work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».