Optimizing Energy Consumption in Agricultural Greenhouses: A Smart Energy Management Approach
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Notice bibliographique
Résumé
Efficient energy management is crucial for optimizing greenhouse (GH) operations and promoting sustainability. This paper presents a novel multi-objective optimization approach tailored for GH energy management, aiming to minimize grid energy consumption while maximizing battery state of charge (SOC) within a specified time frame. The optimization problem integrates decision variables such as network power, battery power, and battery energy, subject to constraints based on battery capacity and initial energy, along with minimum and maximum energy from the battery storage system. Through the comparison of a smart energy management system (EMS) with traditional optimization algorithms, the study evaluates its efficiency. Key hyperparameters essential for the optimization problem, including plateau time, prediction time, and optimization time, are determined using the ellipse optimization method. Treating the GH as a microgrid, the analysis encompasses energy management indicators and loads. A simulation conducted via Simulink in MATLAB software (R2021b) demonstrates a significant enhancement, with the smart EMS achieving a more than 50% reduction in the objective function compared to conventional EMS. Moreover, the EMS exhibits robust performance across variations in the load power and irradiation profile. Under partial shading conditions, the EMS maintains adaptability, with a maximum objective function increase of 0.35553%. Aligning the output power of photovoltaic (PV) systems with real-world conditions further validates the EMS’s effectiveness in practical scenarios. The findings underscore the efficiency of the smart EMS in optimizing energy consumption within GH environments, offering promising avenues for sustainable energy management practices. This research contributes to advancing energy optimization strategies in agricultural settings, thereby fostering resource efficiency and environmental stewardship.
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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 découle