Enhancing efficiency through integration of geothermal and photovoltaic in heating systems of a greenhouse for sustainable agriculture
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to calculate and analyze the energy requirement and improve the efficiency and sustainability of greenhouse (GH) agriculture by integrating renewable energy sources (RES) and advanced control systems into a hybrid solar-GH heating and cooling solution. The proposed system incorporates both geothermal and photovoltaic (PV) energy to optimize performance, particularly during the colder seasons. The analysis focuses on three widely used double-layer polyethylene materials in Canadian GHs, Thermax, SolaWrap, and SunSaver, evaluating their thermal insulation and light management properties. For a practical test, a typical 1000 GH is designed to calculate the energy requirements for heating and cooling, specifically tailored to the climatic conditions of Regina, using the three types of polyethylene. An energy and cost analysis is performed considering various energy sources to meet these demands. The research calculates and compares the power generation from building-integrated photovoltaics (BIPV) with traditional maximum power point tracking (MPPT) PV systems and integrates a 5-stage controller with HVAC damper control to further optimize energy consumption under different scenarios. The simulations performed using TRNSYS and SketchUp provide detailed monthly energy consumption and cost breakdowns for each polyethylene type. Additional insights include monthly power generation from both PV and BIPV systems, as well as contributions from geothermal energy . The findings present a comprehensive energy analysis, highlight potential cost savings and system efficiencies, and offer valuable information to advance sustainable GH agriculture in cold climates.
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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 ».