Smart Grid Enabled Indoor Farming: A New Recipe for Energy Management Using Lighting Control
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Indoor farming allows for year-round food production, however, its reliance on supplementary artificial lighting significantly strains the grid by increasing energy demand, peak load, and resultant energy costs. Recent research shows that plants can tolerate interruptions in light, thus enabling control mechanisms to strategically schedule lighting as a function of time varying energy prices. These schedules are known as lighting “recipes” with a duration of 24 hours, which can be aligned with day-ahead pricing to optimally schedule lighting intensity to achieve energy cost savings and improve load flexibility. This paper proposes an optimal lighting control strategy that generates a daily lighting recipe with the objectives of reducing daily energy costs and monthly peak demand charges. Plant health considerations, such as minimum light intake and adequate dark/lighting intervals, are formulated as mathematical constraints. A model predictive control approach is used to solve for the optimal lighting recipe. Comprehensive simulations for a one-hectare greenhouse using real-world electricity prices from the Ontario system operator reveal an annual energy cost reduction of ${\$}$ 281,000(22.6%) and a peak load reduction of 850 kW (18.4%). The results indicate the potential for indoor farming operations to become flexible resources within the smart grid paradigm.
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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