Geothermal-Based and Grid-Connected Energy Optimization of Smart Greenhouse Using Energy Valley Optimizer: A Case Study in Regina, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The energy-efficient operation of Greenhouses (GH) is critical for sustainable agriculture, especially in cold regions. In this regard, this paper proposes a novel optimization framework for meeting GH energy requirements by integrating geothermal energy systems with the conventional electrical network. In this methodology, we apply particle swarm optimization-based technique on the testing platform Energy Valley Optimizer (EVO), which aims to reduce energy expenditures while ensuring thermal comfort of the occupants and operational constraints are adhered to. The mentioned framework combines dynamic thermal and solar radiation measurements along with GH's thermophysical properties to evaluate the heating, cooling, ventilation, lighting, and CO<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf> enrichment for a 24-hour period. Operational constraints like uncoordinated heating and cooling, adherence to lighting schedules, etc. are incorporated as penalty terms. For representative analysis, a four-day period was selected, which includes 1st of January, 1st of April, 1st of July and 1st of October, based on the weather conditions of Regina city and accounting for the seasonal variation. The results achieved show that the optimization framework is capable of balancing the contribution of renewable energy (RE) and the grid in a cost-effective way and that the indoor temperature remains within the desired setpoints. This study highlights the importance of optimization algorithms and their integration into GH energy management, leading to greener and more costeffective agricultural practices.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».