Цифрове експериментальне середовище як концепція підвищення ефективності управління тепличним мікрокліматом

Анотація

У статті запропоновано концепцію цифрового експериментального середовища (digital experimental environment) для дослідження та вдосконалення систем керування мікрокліматом теплиць. Необхідність такого підходу зумовлена складністю сучасних тепличних об’єктів, для яких важливим є одночасне забезпечення агротехнічно необхідних параметрів середовища, зниження енергоспоживання, економічної ефективності та екологічної прийнятності технологічних рішень. Застосування цифрового середовища дає змогу проводити багаторазове відпрацювання алгоритмів керування, аналізувати динаміку процесів і оцінювати наслідки зміни режимів без втручання в роботу реального обладнання. 

Запропонований підхід поєднує засоби імітаційного моделювання, SCADA/HMI-візуалізацію, інструменти збору й оброблення експериментальних даних, а також оптимізаційні методи, орієнтовані на пошук раціональних режимів функціонування системи. Розглянуто ієрархічну структуру керування, у якій нижній рівень забезпечує стабілізацію основних параметрів мікроклімату, зокрема температури, вологості та концентрації CO₂, тоді як верхній рівень реалізує оптимізацію цільових функцій з урахуванням зовнішніх збурень, прогнозованих змін середовища та технічних обмежень. Як критерії оптимізації розглядаються витрати енергії, вартісні показники, а також умови, що впливають на продуктивність технологічного процесу. 

У межах дослідження цифрове експериментальне середовище використано для відпрацювання сценаріїв керування тепловим контуром із теплообмінником, у якому джерелом теплоти є вторинна технологічна пара. Це дозволило проаналізувати роботу системи в різних режимах, оцінити стійкість контурів регулювання та перевірити доцільність використання вторинних енергетичних ресурсів у тепличному господарстві. Показано, що застосування такого середовища підвищує відтворюваність експериментів, зменшує ризики впровадження нових алгоритмів у реальні умови експлуатації та створює основу для подальшого використання інтелектуальних методів аналізу й оптимізації, зокрема засобів штучного інтелекту, у системах керування тепличним мікрокліматом.