一种温室综合能源优化方法及系统

本发明涉及温室能源优化领域，具体为一种温室综合能源优化方法及系统。

背景技术：

1、在现代农业生产中，温室作为一种重要的植物栽培环境，扮演着至关重要的角色。温室允许对植物生长的环境条件进行控制，如温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度，从而无论在何种气候条件下都能有效地提高作物产量和质量。然而，传统的温室管理系统面临多个挑战，包括环境控制的非最优化、数据利用不足、资源消耗高、响应速度慢，因此，一种温室综合能源优化方法及系统变应运而生。

2、现有技术存在的局限至少包括如下问题，首先，传统温室管理系统往往依赖于静态的环境设定，缺乏实时反应和调整能力，从而导致难以及时应对外部环境变化或植物生长需求的变动，其次，传统温室管理系统往往缺少精确控制环境参数的能力，难以确保温室内的条件始终保持在最适宜植物生长的状态，例如，光照、湿度、温度和二氧化碳浓度的微小变化对植物生长有显著影响，但现有技术往往无法精确调节这些参数到理想水平，并且传统温室管理系统在能源使用上往往不够高效，特别是在能源消耗和环境调节之间缺乏最优的协调，从而容易导致能源浪费严重。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种温室综合能源优化方法及系统，解决了传统温室管理系统往往依赖于静态的环境设定，缺乏实时反应和调整能力，从而导致难以及时应对外部环境变化或植物生长需求的变动，其次，传统温室管理系统往往缺少精确控制环境参数的能力，难以确保温室内的条件始终保持在最适宜植物生长的状态，例如，光照、湿度、温度和二氧化碳浓度的微小变化对植物生长有显著影响，但现有技术往往无法精确调节这些参数到理想水平，并且传统温室管理系统在能源使用上往往不够高效，特别是在能源消耗和环境调节之间缺乏最优的协调，从而容易导致能源浪费严重的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种温室综合能源优化方法，包括以下步骤：获取温室实时数据、温室内植物的历史每个生长阶段的温室历史环境数据和植物历史生长数据；对温室内植物的历史每个生长阶段的温室历史环境数据和植物历史生长数据进行线性回归分析，得到温室历史环境数据的回归系数集；对温室历史环境数据以及回归系数集进行综合分析，得到每个生长阶段的植物最佳生长条件；将温室实时数据与回归系数集进行综合分析，并判断分析结果是否符合植物最佳生长条件，若是分析结果不符合植物最佳生长条件，则进行能效分析，并根据能效分析结果采取环境调整措施，直至分析结果符合植物最佳生长条件。

3、进一步地，所述温室实时数据具体为温室内植物的当前生长阶段、温室当前温度值、温室当前湿度值、温室当前光照强度值、温室当前二氧化碳浓度值，所述温室历史环境数据包括温室历史温度数据、温室历史湿度数据、温室历史光照数据、温室历史二氧化碳浓度数据，所述温室历史温度数据具体为历史每天的室内历史温度值，所述温室当前温度值和室内历史温度值由太阳能热压通风系统控制，所述温室历史湿度数据具体为历史每天的室内历史湿度值，所述温室当前湿度值和室内历史湿度值由冷却除湿系统，所述温室历史光照数据具体为历史每天的室内历史光照强度值，所述温室当前光照强度值和室内历史光照强度值由光伏系统控制，所述温室历史二氧化碳浓度数据具体为历史每天的室内历史二氧化碳浓度值，所述温室当前二氧化碳浓度值和室内历史二氧化碳浓度值由太阳能热压通风系统控制，所述植物历史生长数据具体为历史每天的植物历史生长速率，所述温室历史环境数据的回归系数集具体包括历史每个生长阶段的温度回归系数、湿度回归系数、光照强度回归系数、二氧化碳浓度回归系数，植物最佳生长条件具体为对于每个生长阶段的最高植物生长速率以及所对应的室内温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度。

4、进一步地，得到温室历史环境数据的回归系数集的具体步骤如下：建立以植物生长速率为因变量，室内温度值、室内湿度值、室内光照强度值、室内二氧化碳浓度值为因变量的线性回归模型；对于历史每个生长阶段，分别读取历史每天的室内历史温度值、室内历史湿度值、室内历史光照强度值、室内历史二氧化碳浓度值、植物历史生长速率并输入至线性回归模型中进行回归分析，得到历史每个生长阶段的温度回归系数、湿度回归系数、光照强度回归系数、二氧化碳浓度回归系数。

5、进一步地，所述线性回归模型具体如下：；其中，为植物生长速率，为线性回归模型的截距项，为室内温度值，为室内温度值的温度回归系数，为室内历史湿度值，为室内历史湿度值的湿度回归系数，为室内历史光照强度值，为室内历史光照强度值的光照强度回归系数，为室内历史二氧化碳浓度值，为室内历史二氧化碳浓度值的二氧化碳浓度回归系数，为线性回归模型的误差项。

6、进一步地，对温室历史环境数据以及回归系数集进行综合分析，得到每个生长阶段的植物最佳生长条件的具体步骤如下：对于历史每个生长阶段，分别读取历史每天的室内历史温度值、室内历史湿度值、室内历史光照强度值、室内历史二氧化碳浓度值、植物历史生长速率，并进行统计分析，得到历史每个生长阶段的历史植物生长速率最大值所对应的若干个室内历史温度值、室内历史湿度值、室内历史光照强度值、室内历史二氧化碳浓度值；对于每个室内历史温度值、室内历史湿度值、室内历史光照强度值、室内历史二氧化碳浓度值分别进行均值分析，得到历史每个生长阶段的室内历史温度均值、室内历史湿度均值、室内历史光照强度均值、室内历史二氧化碳浓度均值，将得到的历史每个生长阶段的室内历史温度均值、室内历史湿度均值、室内历史光照强度均值、室内历史二氧化碳浓度均值分别输入至建立的线性回归模型中，并分别结合温度回归系数、湿度回归系数、光照强度回归系数、二氧化碳浓度回归系数进行综合分析，得到历史每个生长阶段的植物历史综合生长速率，并记为最高植物生长速率。

7、进一步地，将温室实时数据与回归系数集进行综合分析，并判断分析结果是否符合植物最佳生长条件的具体步骤如下：读取温室内植物的当前生长阶段、当前生长阶段所对应的最高植物生长速率，具体为对应的历史生长阶段的植物历史综合生长速率；将温室当前温度值、温室当前湿度值、温室当前光照强度值、温室当前二氧化碳浓度值输入至建立的线性回归模型中，并分别结合温度回归系数、湿度回归系数、光照强度回归系数、二氧化碳浓度回归系数进行综合分析，得到当前阶段植物综合生长速率；判断当前阶段植物综合生长速率是否符合当前生长阶段所对应的最高植物生长速率。

8、进一步地，若是分析结果不符合植物最佳生长条件，则进行能效分析，并根据能效分析结果采取环境调整措施，直至分析结果符合植物最佳生长条件的具体步骤如下：在当前阶段植物综合生长速率不符合当前生长阶段所对应的最高植物生长速率时，读取当前生长阶段所对应的室内历史温度均值、室内历史湿度均值、室内历史光照强度均值、室内历史二氧化碳浓度均值、温室当前温度值、温室当前湿度值、温室当前光照强度值、温室当前二氧化碳浓度值，并分别分析当前生长阶段的温度偏差、湿度偏差、光照强度偏差、二氧化碳浓度偏差；对温度偏差、湿度偏差、光照强度偏差、二氧化碳浓度偏差进行综合分析，得到当前生长阶段的综合能效指数；对当前生长阶段的综合能效指数中的温度偏差、湿度偏差、光照强度偏差、二氧化碳浓度偏差进行降序排列，并记为调整顺序序列；基于当前生长阶段所对应的室内历史温度均值、室内历史湿度均值、室内历史光照强度均值、室内历史二氧化碳浓度均值、温室当前温度值、温室当前湿度值、温室当前光照强度值、温室当前二氧化碳浓度值分别分析温度差值、湿度差值、光照强度差值、二氧化碳浓度差值，并基于调整顺序序列、温度差值、湿度差值、光照强度差值、二氧化碳浓度差值对冷却除湿系统、光伏系统控制、太阳能热压通风系统进行环境调节，直至当前阶段植物综合生长速率符合当前生长阶段所对应的最高植物生长速率。

9、进一步地，计算当前生长阶段的综合能效指数的具体公式如下：；其中，为当前生长阶段的综合能效指数，为当前生长阶段的温度偏差，为当前生长阶段的温度偏差的加权系数，为当前生长阶段所对应的室内历史温度均值，为当前生长阶段温室的当前温度值，为当前生长阶段的湿度偏差，为当前生长阶段的湿度偏差的加权系数，为当前生长阶段所对应的室内历史湿度均值，为当前生长阶段的温室当前湿度值，为当前生长阶段的光照强度偏差，为当前生长阶段的光照强度偏差的加权系数，为当前生长阶段所对应的室内历史光照强度均值，为当前生长阶段的温室当前光照强度值，为当前生长阶段的二氧化碳浓度偏差，为当前生长阶段的二氧化碳浓度偏差的加权系数，为当前生长阶段所对应的室内历史二氧化碳浓度均值，为当前生长阶段的温室当前二氧化碳浓度值，。

10、一种温室综合能源优化系统，包括：数据获取子系统、数据分析子系统、判断优化子系统；所述数据获取子系统，用于获取温室实时数据、温室内植物的历史每个生长阶段的温室历史环境数据和植物历史生长数据；所述数据分析子系统，用于对温室内植物的历史每个生长阶段的温室历史环境数据和植物历史生长数据进行线性回归分析，得到温室历史环境数据的回归系数集，并对温室历史环境数据以及回归系数集进行综合分析，得到每个生长阶段的植物最佳生长条件；所述判断优化子系统，用于将温室实时数据与回归系数集进行综合分析，并判断分析结果是否符合植物最佳生长条件，若是分析结果不符合植物最佳生长条件，则进行能效分析，并根据能效分析结果采取环境调整措施，直至分析结果符合植物最佳生长条件。

11、进一步地，所述数据分析子系统包括：回归系数计算模块、生长条件分析模块；所述回归系数计算模块，用于将历史每天的室内历史温度值、室内历史湿度值、室内历史光照强度值、室内历史二氧化碳浓度值、植物历史生长速率并输入至线性回归模型中进行回归分析，得到历史每个生长阶段的温度回归系数、湿度回归系数、光照强度回归系数、二氧化碳浓度回归系数；所述生长条件分析模块，用于分析历史每个生长阶段的历史植物生长速率最大值所对应的若干个室内历史温度值、室内历史湿度值、室内历史光照强度值、室内历史二氧化碳浓度值，并分别进行均值分析，并根据均值结果以及温度回归系数、湿度回归系数、光照强度回归系数、二氧化碳浓度回归系数进行综合分析，得到历史每个生长阶段的植物历史综合生长速率。

12、本发明具有以下有益效果：

13、（1）、该温室综合能源优化方法，通过精确控制每个生长阶段的环境条件，确保植物处于其生长最优状态，不仅提高了作物的产量，也显著提升了作物的质量，例如，确保足够的光照和适宜的湿度可以最大化光合作用效率和减少病害，从而提高作物健康和产量。

14、（2）、该温室综合能源优化方法，通过利用回归分析和实时数据监控，可以更有效地管理和调节能源使用，如加热、冷却和光照系统，减少了能源浪费，通过维持精确的环境控制，减少不必要的能源支出，长期来看可以节省大量的运营成本。

15、（3）、该温室综合能源优化方法，通过系统地分析和应用回归系数来适应和预测不同生长阶段的需求，增强了温室管理系统对环境变化的响应能力，不仅对应对气候变化带来的挑战至关重要，也确保了温室系统能够持续适应未来的技术和环境变革，通过不断的数据监测和分析，温室管理变得更为智能，能够预见并调整至更为理想的生长条件，确保农业生产的持续性和环境的平衡。

16、（4）、该温室综合能源优化系统，通过持续收集和分析历史与实时数据，以确保每个生长阶段的环境条件都是理想的，从而能够显著减少因环境条件不当导致的植物生长问题，增加作物产量和质量，同时减少资源浪费，如水资源和能源消耗，因为所有的调整都是基于数据分析确定的具体需求，此外，系统的实施还有助于提高温室管理的可持续性，因为它通过优化能源和资源的使用，减少了对环境的负担，从而支持了可持续农业的实践。

17、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

技术特征：

1.一种温室综合能源优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种温室综合能源优化方法，其特征在于，所述温室实时数据具体为温室内植物的当前生长阶段、温室当前温度值、温室当前湿度值、温室当前光照强度值、温室当前二氧化碳浓度值，所述温室历史环境数据包括温室历史温度数据、温室历史湿度数据、温室历史光照数据、温室历史二氧化碳浓度数据，所述温室历史温度数据具体为历史每天的室内历史温度值，所述温室当前温度值和室内历史温度值由太阳能热压通风系统控制，所述温室历史湿度数据具体为历史每天的室内历史湿度值，所述温室当前湿度值和室内历史湿度值由冷却除湿系统，所述温室历史光照数据具体为历史每天的室内历史光照强度值，所述温室当前光照强度值和室内历史光照强度值由光伏系统控制，所述温室历史二氧化碳浓度数据具体为历史每天的室内历史二氧化碳浓度值，所述温室当前二氧化碳浓度值和室内历史二氧化碳浓度值由太阳能热压通风系统控制，所述植物历史生长数据具体为历史每天的植物历史生长速率，所述温室历史环境数据的回归系数集具体包括历史每个生长阶段的温度回归系数、湿度回归系数、光照强度回归系数、二氧化碳浓度回归系数，植物最佳生长条件具体为对于每个生长阶段的最高植物生长速率以及所对应的室内温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度。

3.根据权利要求1所述的一种温室综合能源优化方法，其特征在于，得到温室历史环境数据的回归系数集的具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述的一种温室综合能源优化方法，其特征在于，所述线性回归模型具体如下：

5.根据权利要求2所述的一种温室综合能源优化方法，其特征在于，对温室历史环境数据以及回归系数集进行综合分析，得到每个生长阶段的植物最佳生长条件的具体步骤如下：

6.根据权利要求3所述的一种温室综合能源优化方法，其特征在于，将温室实时数据与回归系数集进行综合分析，并判断分析结果是否符合植物最佳生长条件的具体步骤如下：

7.根据权利要求2所述的一种温室综合能源优化方法，其特征在于，若是分析结果不符合植物最佳生长条件，则进行能效分析，并根据能效分析结果采取环境调整措施，直至分析结果符合植物最佳生长条件的具体步骤如下：

8.根据权利要求7所述的一种温室综合能源优化方法，其特征在于，计算当前生长阶段的综合能效指数的具体公式如下：

9.一种温室综合能源优化系统，应用权利要求1-8任意一项所述的温室综合能源优化方法，其特征在于，包括：数据获取子系统、数据分析子系统、判断优化子系统；

10.根据权利要求9所述的一种温室综合能源优化系统，其特征在于，所述数据分析子系统包括：回归系数计算模块、生长条件分析模块；

技术总结
本发明公开了一种温室综合能源优化方法及系统，涉及温室能源优化领域。该温室综合能源优化方法，通过获取温室实时数据、温室内植物的历史每个生长阶段的温室历史环境数据和植物历史生长数据；对温室内植物的历史每个生长阶段的温室历史环境数据和植物历史生长数据进行线性回归分析，得到温室历史环境数据的回归系数集；对温室历史环境数据以及回归系数集进行综合分析，得到每个生长阶段的植物最佳生长条件；将温室实时数据与回归系数集进行综合分析，并判断分析结果是否符合植物最佳生长条件，本发明通过精确控制每个生长阶段的环境条件，确保植物处于其生长最优状态，不仅提高了作物的产量，也显著提升了作物的质量。

技术研发人员：赵炎,罗会龙,熊成燕
受保护的技术使用者：昆明理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23