A New Taxonomy for Energy Management in Indoor Greenhouses: Modeling Plants as Distributed Energy Resources
Notice bibliographique
Résumé
Indoor farming in controlled greenhouses is becoming increasingly widespread due to the urgent global need for food and its ability to address challenges posed by climate change and extreme environmental conditions. However, it requires costly, energy-intensive supplemental lighting, raising concerns about economic feasibility and increased energy demand from power systems. To address these concerns, recent studies have explored lighting strategies that manipulate different lighting factors, such as light quantity and spectra, aiming to reduce costs, increase energy efficiency, and optimize plant growth and productivity. This review highlights these lighting strategies while reporting on both positive and negative effects on plant growth, as well as resultant cost and implications for indoor greenhouses. The reviewed studies indicate that advanced lighting strategies can reduce energy consumption and costs without negatively affecting plant health, achieving reductions of up to 52% in settings with no natural light and up to 92% when sunlight is incorporated. Additionally, we propose a novel taxonomy for mapping different lighting strategies to distributed energy resources, thus positioning indoor greenhouses as microgrids to improve energy management. This taxonomy serves as a foundation for reviewing previous studies that making this review a valuable reference for comparing a broad range of lighting strategies. Furthermore, the proposed mapping aids in translating plant requirements into power system concepts. This framework supports the development of advanced lighting strategies and opens up new research avenues of research that address the needs of the power and agricultural sectors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».