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      溫室能源管理系統(tǒng)研究進(jìn)展

      2017-05-02 10:21:22孫俊林曾成張馨鄭文剛
      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年3期
      關(guān)鍵詞:節(jié)能溫室優(yōu)化

      孫俊林++曾成++張馨 +鄭文剛

      摘要:溫室能源管理系統(tǒng)是溫室生產(chǎn)管理的重要組成部分,該系統(tǒng)在環(huán)境調(diào)控的基礎(chǔ)上通過(guò)對(duì)溫室各供能和耗能設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、計(jì)量與計(jì)算分析,依據(jù)能源優(yōu)化策略管理并規(guī)劃能源調(diào)度與分配,達(dá)到節(jié)能降耗、提高經(jīng)濟(jì)效益的目的。設(shè)施園藝發(fā)達(dá)國(guó)家將能源管理系統(tǒng)作為獨(dú)立功能組件選擇有效能量來(lái)源為溫室生產(chǎn)提供適宜熱量、二氧化碳及光環(huán)境以提升能源效率和溫室可持續(xù)發(fā)展,在理論研究與實(shí)際應(yīng)用方面都處于領(lǐng)先位置。我國(guó)對(duì)溫室節(jié)能的研究多集中于節(jié)能設(shè)施、結(jié)構(gòu)材料、環(huán)境監(jiān)控等方面,缺少?gòu)南到y(tǒng)角度考慮的綜合能源管理軟硬件系統(tǒng)。在分析當(dāng)前溫室能源消耗和節(jié)能管理研究應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出并介紹溫室能源管理系統(tǒng)的基本功能模塊與構(gòu)架組成,詳細(xì)綜述能源計(jì)量檢測(cè)、能源信息管理、能源優(yōu)化調(diào)度決策等關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展,探明溫室能源管理系統(tǒng)存在的問(wèn)題及在國(guó)內(nèi)應(yīng)用可行性,為溫室能源管理系統(tǒng)在我國(guó)溫室生產(chǎn)中的應(yīng)用提供依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:溫室;能源管理系統(tǒng);檢測(cè);節(jié)能;優(yōu)化

      中圖分類號(hào): S625.5+1文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A[HK]

      文章編號(hào):1002-1302(2017)03-0014-06[HS)][HT9.SS]

      [HJ1.3mm]

      收稿日期:2016-02-24

      基金項(xiàng)目:農(nóng)村領(lǐng)域國(guó)家科技計(jì)劃(編號(hào):2014BAD08B0202)。

      作者簡(jiǎn)介:孫俊林(1991—),男,河北邢臺(tái)人,碩士研究生,主要從事通信與信息系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)信息化方面研究。E-mail:379473744@qq.com。

      通信作者:張馨,博士,副研究員,主要從事設(shè)施環(huán)境調(diào)控與能源管理方面研究。E-mail:zhangx@nercita.org.cn。[HJ]

      [JP2]能源管理系統(tǒng)是20世紀(jì)90年代末發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)系統(tǒng)性節(jié)能技術(shù),它利用過(guò)程控制技術(shù)、檢測(cè)技術(shù)、優(yōu)化理論、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等對(duì)能源系統(tǒng)進(jìn)行全面監(jiān)控,從而為能源調(diào)度和分配提供依據(jù),通過(guò)系統(tǒng)化管理來(lái)達(dá)到高效利用能源和節(jié)約能源的目的[1]。目前,能源管理系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于鋼鐵企業(yè)、電廠、樓宇、家居等領(lǐng)域[2-7],通過(guò)對(duì)各項(xiàng)能耗的監(jiān)測(cè)、計(jì)量、評(píng)估分析從而制定出最優(yōu)化的節(jié)能控制策略[8],取得了顯著成效。[JP]

      溫室作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的載體,在能源日益緊缺的今天,如何把能源管理系統(tǒng)應(yīng)用到現(xiàn)代溫室生產(chǎn)管理中已成為當(dāng)前關(guān)注的熱點(diǎn)。目前,荷蘭、以色列、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家在溫室能源管理方面取得了很好成效,商業(yè)化應(yīng)用的能源管理系統(tǒng)大幅度提高了溫室能源利用效率,取得了一定的經(jīng)濟(jì)效益,進(jìn)一步推動(dòng)了溫室產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。我國(guó)先進(jìn)的設(shè)施形式如人工光型植物工廠、連棟溫室等由于過(guò)高的能源消耗只能用于育苗、花卉、苗木等高附加值植物生產(chǎn),但運(yùn)營(yíng)多有虧損,直接制約我國(guó)智能溫室的推廣普及;應(yīng)用較多的日光溫室、塑料大棚由于環(huán)境調(diào)控設(shè)備簡(jiǎn)易,具備調(diào)控條件的很少考慮能源情況,管理粗放,能源利用率低。為解決溫室能源消耗與管理問(wèn)題,近幾年,也開(kāi)展了溫室能源管理方面的研究,很多限制在單個(gè)或多個(gè)節(jié)能技術(shù)與設(shè)備,多數(shù)溫室沒(méi)有系統(tǒng)能源管理,雖然一些大型溫室也成套引進(jìn)了國(guó)外能源管理技術(shù),但受氣候、設(shè)備等條件限制,引進(jìn)的節(jié)能技術(shù)并不完全適合我國(guó)國(guó)情[9],低效率、高能耗問(wèn)題一直沒(méi)有解決。因此,我國(guó)急需加大對(duì)溫室能源管理的研究,開(kāi)發(fā)適合我國(guó)國(guó)情且低成本的能源管理系統(tǒng),可以對(duì)溫室環(huán)境變量和耗能設(shè)備的能耗情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)制定精確的針對(duì)性優(yōu)化能源管理控制策略。若將其合理運(yùn)用于溫室產(chǎn)業(yè),將會(huì)大幅降低溫室能源消耗,減少生產(chǎn)成本,有助于我國(guó)連棟溫室和植物工廠的普及,推動(dòng)日光溫室生產(chǎn)現(xiàn)代化,對(duì)我國(guó)現(xiàn)代化設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

      筆者對(duì)當(dāng)前溫室能源消耗及節(jié)能管理研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)分析,提出并介紹溫室能源管理系統(tǒng)的基本功能模塊與整體架構(gòu),綜述了計(jì)量檢測(cè)、信息管理分析、優(yōu)化調(diào)度決策等方面的研究進(jìn)展,提出溫室能源管理系統(tǒng)存在的問(wèn)題以及相關(guān)發(fā)展方向,為我國(guó)溫室生產(chǎn)中系統(tǒng)性能源管理系統(tǒng)的研究發(fā)展提供依據(jù)。

      1溫室能源消耗及節(jié)能管理

      1.1溫室能源消耗

      溫室環(huán)境是在不斷變化的外部氣候條件下,完全運(yùn)用能源營(yíng)造出適宜農(nóng)作物生長(zhǎng)的環(huán)境,具有高投入、高產(chǎn)出、高能耗等特點(diǎn)。整體來(lái)看,當(dāng)前溫室生產(chǎn)中冬季加溫、夏季降溫除濕等能源消耗占總生產(chǎn)成本的10%~40%,高緯度地區(qū)溫室能耗甚至占到溫室生產(chǎn)成本的50%~60%[10]。因此,溫室能源消耗分析對(duì)于降低生產(chǎn)成本至關(guān)重要。

      連棟玻璃溫室中,徐大成研究了引進(jìn)連棟玻璃溫室的耗能情況:1995年,北京引進(jìn)以色列連棟溫室,1個(gè)冬季加溫耗煤量達(dá)到1 300 t/hm2;1996年,遼寧省北陵蘭花開(kāi)發(fā)有限公司引進(jìn)荷蘭玻璃溫室,1個(gè)冬季耗煤量多達(dá)2 300 t/hm2;1995年,上海孫橋、東海園藝場(chǎng)引進(jìn)的2棟荷蘭玻璃溫室,1年的運(yùn)行費(fèi)用中,加溫的燃料費(fèi)用分別占生產(chǎn)成本的 33.91%、33.81%;引進(jìn)的玻璃溫室在43°N以上地區(qū),燃料費(fèi)用占到了生產(chǎn)成本的60%~70%[11]。Pieters等建立了歐洲西部地區(qū)玻璃溫室內(nèi)太陽(yáng)能傳輸模型,可以計(jì)算出溫室加溫控制的能源消耗量[12]。姚益平等以Venlo型連棟溫室和溫室主栽作物黃瓜為研究對(duì)象,利用溫室能耗預(yù)測(cè)模型和作物生長(zhǎng)模型,模擬預(yù)測(cè)了在商業(yè)化生產(chǎn)中常用的2種不同溫室控制策略下連棟溫室黃瓜周年生產(chǎn)所需的能耗和潛在產(chǎn)量,既而計(jì)算出黃瓜的單位生產(chǎn)能耗,得出不同溫度控制策略下黃瓜單位產(chǎn)量能耗差異并不明顯,平均在8%以內(nèi),但在增施CO2的情況下可以降低單位產(chǎn)量能耗高達(dá)29%~67%[13]。

      日光溫室及塑料大棚中,柴立龍等在北京地區(qū)日光溫室中采用地下水式熱泵系統(tǒng)進(jìn)行了供暖試驗(yàn)研究,計(jì)算對(duì)比了地源熱泵供暖、天然氣供暖、燃煤熱水供暖以及燃油熱風(fēng)供暖的能耗成本,得出其相對(duì)運(yùn)行費(fèi)用分別為1.20、1.31、1.00、3.36,與燃煤熱水采暖系統(tǒng)相比,地源熱泵系統(tǒng)供暖可節(jié)約42%的能耗,整體對(duì)比情況見(jiàn)表1[14]。Cemek等分析了不同的覆蓋材料和冷凝速率對(duì)溫室采光的影響[15],為研究不同覆蓋材料的日光溫室能耗提供了理論依據(jù)。孫心心等對(duì)日光溫室中的新型復(fù)合相變墻進(jìn)行了實(shí)測(cè)分析,驗(yàn)證了復(fù)合相變材料應(yīng)用于溫室墻體中的節(jié)能降耗作用[16]。籍秀紅通過(guò)試驗(yàn)表明,夜間墻體內(nèi)表面對(duì)室內(nèi)的累計(jì)散熱量作為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)能夠全面評(píng)價(jià)日光溫室墻體的熱性能[17],從而為日光溫室的節(jié)能降耗設(shè)計(jì)提供了有效理論指導(dǎo)。塑料大棚中,李勝利等對(duì)不同層次簡(jiǎn)易覆蓋的巨型塑料大棚的溫度特征進(jìn)行了研究,反映出不同覆蓋材料塑料大棚的能源損耗情況[18],為塑料大棚的節(jié)能建設(shè)提供了理論依據(jù)。

      植物工廠中,電能為主要的能源消耗,占到了總運(yùn)行成本的30%以上[19],其中照明用電約占總體電耗的82%,空調(diào)約占15%,其他占3%[20]。能源使用效率上,Tong 等以日本千葉市的植物工廠為研究對(duì)象,分析指出通過(guò)使用高轉(zhuǎn)化效率的人工補(bǔ)光燈,提升植物有效光的吸收,綜合控制環(huán)境因素等可以使電能消耗最多減少50%[21];Tong等研究指出,植物工廠中的熱泵制冷性能系數(shù)與室內(nèi)外溫度密切相關(guān),隨室外溫度降低而降低,隨室內(nèi)溫度升高而升高[22];Kozai分析了人工光環(huán)境下密閉植物工廠水、電、二氧化碳等不同能源的使用效率,計(jì)算出在二氧化碳供應(yīng)充足的情況下,二氧化碳的使用效率是通風(fēng)關(guān)閉的普通溫室的1.8倍[23]。

      1.2溫室能源管理

      目前,關(guān)于溫室節(jié)能管理研究主要基于植物生長(zhǎng)最佳條件和環(huán)境控制成本最低來(lái)優(yōu)化環(huán)境控制參數(shù)。國(guó)外較早地展開(kāi)了該項(xiàng)研究,Seginer等在作物生長(zhǎng)模型基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)值尋優(yōu),得到不同溫光水平下最優(yōu)的CO2施肥量[24]。Aslyng等利用作物葉片的光合作用和呼吸作用及光輻射吸收的預(yù)測(cè)模型,根據(jù)自然光照來(lái)控制溫室內(nèi)的溫度來(lái)達(dá)到節(jié)能的效果[25]。Lacroix等開(kāi)發(fā)了積溫模擬控制器,經(jīng)過(guò)對(duì)不同溫度設(shè)定模式的節(jié)能效應(yīng)模擬,可以降低7%的溫室能耗[26]。Korner 等的研究結(jié)果表明,利用積溫的方法可以比常規(guī)溫度調(diào)控降低9%的能耗[27-29]。Blasco等建立了溫室環(huán)境的非線性預(yù)測(cè)控制模型,利用遺傳算法對(duì)參數(shù)優(yōu)化,可以顯著降低能源的消耗[30]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)也對(duì)環(huán)境控制的動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)定方面展開(kāi)了相關(guān)研究。伍德林等提出了基于經(jīng)濟(jì)最優(yōu)的溫室環(huán)境優(yōu)化調(diào)控技術(shù),將溫室作物整個(gè)生長(zhǎng)階段分為營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段、生殖生長(zhǎng)階段。在不同生長(zhǎng)階段采用不同的調(diào)控策略,既保證了作物正常生長(zhǎng)的需要,又兼顧了節(jié)能降耗[31]。李志偉等將作物1 d中生長(zhǎng)所需要的溫度劃分為若干階段,以此實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境的節(jié)能管理[32]。王紀(jì)章等提出,利用作物光合作用模型,建立基于光照的溫室環(huán)境調(diào)控技術(shù),通過(guò)系統(tǒng)比和設(shè)定值控制來(lái)進(jìn)行節(jié)能管理[33]。

      商用節(jié)能管理方面,荷蘭、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的溫室技術(shù)已經(jīng)形成了一套完整的規(guī)范化技術(shù)體系。在溫室設(shè)施上,雙熱屏、雙層玻璃、新型絕緣材料等早已被廣泛使用,并在此基礎(chǔ)上提出了全封閉溫室的概念[34]。新能源利用上,荷蘭、瑞典等國(guó)家利用變相儲(chǔ)能裝備、光伏太陽(yáng)溫室發(fā)電和利用裝備、生物質(zhì)能和余熱利用的毛細(xì)管網(wǎng)供暖裝備、太陽(yáng)能熱泵等,大幅減少了傳統(tǒng)能源的利用,轉(zhuǎn)而利用各種綠色能源。據(jù)統(tǒng)計(jì),瑞典溫室產(chǎn)業(yè)用于供暖的總能源消耗2008年比2011年多50%,2011年燃油消耗降低了18%,同時(shí)生物質(zhì)能的利用增加了45%,所有化石燃料的使用總共減少了25%[35-36],瑞典商業(yè)溫室能源使用情況見(jiàn)圖1。

      [TPSJL1.tif][FK)]

      系統(tǒng)性能源管理上,加拿大的Argus環(huán)控公司采用的溫室能源管理方案,實(shí)現(xiàn)了一定的能源管理功能,可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫室內(nèi)的環(huán)境狀況和各種能耗設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),發(fā)生異常便自動(dòng)報(bào)警,并且系統(tǒng)中的環(huán)境控制子系統(tǒng)會(huì)根據(jù)溫室具體情況來(lái)制定通風(fēng)、加熱、除濕等工作策略。荷蘭PRIVA公司圍繞Priva connext控制器的環(huán)控系統(tǒng),連接所有的溫室耗能設(shè)備與傳感器,而且具有環(huán)控軟體。該系統(tǒng)可以控制鍋爐、熱水管控制閥以得到能源最佳利用效率。其周邊配置Priva Control Module Library為軟體資料,包括控制策略已進(jìn)行最具能源效率、最佳生長(zhǎng)的資訊,并且資料庫(kù)可以擴(kuò)充最新數(shù)據(jù);Priva Office Direat為作業(yè)軟體,可將環(huán)控資訊以圖形的方式顯示于個(gè)人電腦;并可以根據(jù)Priva Enervision和Meteovision預(yù)測(cè)未來(lái)24 h氣候變化,并依次計(jì)算預(yù)測(cè)未來(lái)24 h加溫所需要的能源消耗量。Priva公司系統(tǒng)性的方案以溫室作物為考慮對(duì)象,結(jié)合環(huán)境調(diào)控與能源管理,使用先進(jìn)的天文時(shí)間控制、延遲技術(shù)、積分盲區(qū)等控制技術(shù)和控制策略,充分考慮控制過(guò)程間的關(guān)系,整個(gè)系統(tǒng)最多可以節(jié)省50%的能源[37]。從圖2可以看出,Ridder公司旗下的HortiMax公司開(kāi)發(fā)的CHP熱電聯(lián)產(chǎn)控制軟件,根據(jù)作物對(duì)CO2及供熱的需求,燃燒天然氣進(jìn)行發(fā)電,所產(chǎn)生的電力直接輸送至國(guó)家電網(wǎng),發(fā)電余熱則供溫室加溫或儲(chǔ)藏于地下,燃燒的尾氣經(jīng)過(guò)凈化、換熱后,作為CO2直接進(jìn)行施肥。該系統(tǒng)完成了對(duì)天然氣、二氧化碳、熱能、電能的優(yōu)化調(diào)度使用,經(jīng)計(jì)算,14 hm2的玻璃溫室,冬季僅需1個(gè)2.5 MW的發(fā)電機(jī)基本即可滿足生產(chǎn)需求[38]。

      2溫室能源管理系統(tǒng)組成

      目前,針對(duì)整個(gè)溫室能源管理系統(tǒng)的研究較少,相對(duì)于溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)而言,溫室能源管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能更多,結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,系統(tǒng)應(yīng)該包括監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、能源計(jì)量子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng),甚至還包括環(huán)境控制系統(tǒng)。因此,完整意義上的溫室能源管理系統(tǒng)至少應(yīng)包括以下幾個(gè)功能模塊。

      2.1人機(jī)交互模塊

      用戶通過(guò)人機(jī)交互界面獲取溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)和各項(xiàng)設(shè)備的能耗情況等信息,同時(shí)根據(jù)了解到的信息對(duì)溫室內(nèi)的設(shè)備進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,選定不同的控制模式等,用戶可以通過(guò)此模塊完成與溫室能源管理相關(guān)的所有設(shè)置。

      2.2檢測(cè)模塊

      檢測(cè)模塊用于實(shí)現(xiàn)環(huán)境檢測(cè)、設(shè)備檢測(cè)。環(huán)境檢測(cè)包括溫室內(nèi)溫濕度、光照度、二氧化碳濃度等環(huán)境變量的檢測(cè);設(shè)備檢測(cè)指溫室內(nèi)的用電負(fù)載、儲(chǔ)能系統(tǒng)等的工作狀態(tài)檢測(cè),既能源運(yùn)作狀態(tài)的檢測(cè)。

      2.3分析評(píng)估模塊

      此模塊為溫室能源管理系統(tǒng)的核心模塊,根據(jù)環(huán)境變量、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、用戶設(shè)置參數(shù)等信息對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行模式進(jìn)行分析評(píng)估,反映出溫室工作狀態(tài),從而制定能源優(yōu)化調(diào)度策略,為溫室環(huán)境節(jié)能管理提供決策支持,最終達(dá)到溫室節(jié)能降耗的目的。

      2.4控制模塊

      此模塊根據(jù)分析評(píng)估模塊計(jì)算制定的優(yōu)化調(diào)度策略,對(duì)溫室內(nèi)使用水、電、熱、氣等能源的耗能設(shè)備進(jìn)行反饋優(yōu)化控制,直接完成溫室環(huán)境的精確調(diào)控。

      整個(gè)溫室能源管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)該包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)解釋層、數(shù)據(jù)評(píng)估層、數(shù)據(jù)優(yōu)化層等部分。數(shù)據(jù)采集層包括溫濕度傳感器、光照度傳感器等對(duì)溫室環(huán)境變量的采集和流量計(jì)、智能電表等計(jì)量設(shè)備對(duì)溫室能源獲取量和消耗量的計(jì)量;數(shù)據(jù)傳輸層主要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸,通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)對(duì)各種不同通信協(xié)議進(jìn)行轉(zhuǎn)換,完成傳感器、計(jì)量設(shè)備等與主機(jī)的通信;數(shù)據(jù)解釋層包括數(shù)據(jù)包解析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ);系統(tǒng)評(píng)估層主要體現(xiàn)在用戶終端的能耗分析、能源管理等軟件功能;節(jié)能優(yōu)化層包括系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)化、啟停優(yōu)化等,整個(gè)系統(tǒng)體系構(gòu)架見(jiàn)圖3。

      [FK(W18][TPSJL3.tif][FK)]

      3溫室能源管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展

      整個(gè)溫室能源管理體系中,檢測(cè)技術(shù)是進(jìn)行監(jiān)控和能源優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ),能源優(yōu)化調(diào)度是核心,能源信息管理是系統(tǒng)的關(guān)鍵。與傳統(tǒng)的溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)相比,能源管理系統(tǒng)中檢測(cè)技術(shù)除環(huán)境變量采集外,增加了能源計(jì)量技術(shù),即能源運(yùn)作狀態(tài)的檢測(cè);信息管理與分析是能源管理的直接表現(xiàn);能源優(yōu)化調(diào)度的重點(diǎn)為溫室節(jié)能策略的研究。

      3.1檢測(cè)技術(shù)

      與其他領(lǐng)域的能源管理系統(tǒng)相比,溫室環(huán)境下的能源管理系統(tǒng)需要檢測(cè)的變量范圍廣、精度要求高。除了要以各種傳感器如溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器等精確檢測(cè)實(shí)時(shí)溫濕度、光照度、二氧化碳濃度等環(huán)境變量外,重點(diǎn)還要準(zhǔn)確檢測(cè)出水、電、熱、氣等各種能源的消耗量。在檢測(cè)能源消耗時(shí),不僅要計(jì)量出各種能源消耗總量,還要具體細(xì)化到不同設(shè)備、不同時(shí)段的能源消耗。目前,能源計(jì)量主要依靠流量計(jì)、智能電表等計(jì)量設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)。

      3.1.1流量計(jì)種類與性能

      水和天然氣的計(jì)量主要依靠流量計(jì)量檢測(cè)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),流量計(jì)量檢測(cè)技術(shù)主要采用孔板流量計(jì)、渦輪流量計(jì)、超聲流量計(jì)等??装辶髁坑?jì)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、性能穩(wěn)定、價(jià)格便宜等優(yōu)點(diǎn),但也有測(cè)量范圍窄、壓損大、前后直管段長(zhǎng)度較長(zhǎng)等缺點(diǎn),對(duì)整套流量計(jì)的準(zhǔn)確度有較大影響,所以孔板流量計(jì)研究的重點(diǎn)一直集中在提高準(zhǔn)確度上[39];渦輪流量計(jì)具有測(cè)量范圍寬、結(jié)構(gòu)緊湊、準(zhǔn)確度高等優(yōu)點(diǎn),但是在對(duì)天然氣的計(jì)量檢測(cè)中,天然氣的流變特性和物性對(duì)渦輪流量計(jì)的性質(zhì)有很大影響,并且準(zhǔn)確度越高,影響越敏感。近幾年,渦輪流量計(jì)技術(shù)的發(fā)展主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:通過(guò)改變轉(zhuǎn)子的幾何形狀擴(kuò)大流量計(jì)的使用流量范圍;改善旋轉(zhuǎn)部件的耐磨性,以增加使用壽命;通過(guò)機(jī)載微處理器等電子元件隨時(shí)監(jiān)測(cè)流量計(jì)的使用情況[40]。超聲流量計(jì)是利用超聲波在流體中的傳播特性來(lái)測(cè)量流量,其主要優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在測(cè)量范圍寬、無(wú)壓損、可正反輸、無(wú)移動(dòng)部件、準(zhǔn)確度高、非接觸測(cè)量等方面。按測(cè)量方法的不同,超聲流量計(jì)可分為波束偏移法、互相關(guān)法、傳播速度差法、多普勒法等[41]。3種流量計(jì)性能見(jiàn)

      3.1.2能源計(jì)量檢測(cè)

      電能的檢測(cè)主要依靠智能電表來(lái)實(shí)現(xiàn),傳統(tǒng)的電能計(jì)量檢測(cè)技術(shù)需要為每個(gè)檢測(cè)對(duì)象安裝計(jì)量?jī)x表,成本高、維護(hù)難,是一種侵入式的檢測(cè)方法。在電能消耗檢測(cè)方面,可以采用智能電網(wǎng)中的非侵入式檢測(cè)方法[42]。它最早由MIT的George Hart提出,用于居民樓負(fù)載監(jiān)測(cè)[43]。該方法通過(guò)分析負(fù)載的穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)特征來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載的識(shí)別。非侵入式負(fù)載檢測(cè)方法只需在溫室中安裝少數(shù)傳感器檢測(cè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的用電量,然后通過(guò)算法來(lái)確定補(bǔ)光燈、排風(fēng)扇、遮陽(yáng)簾等用電設(shè)備的工作狀態(tài)和用電量。根據(jù)智能電表在一段時(shí)間內(nèi)測(cè)量的用電功率實(shí)時(shí)曲線圖,可以采用基于“時(shí)間窗口”的方法以窗口期功率信號(hào)的邊沿特征、順序特征持續(xù)時(shí)間和變化趨勢(shì)為特征量,通過(guò)與特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征匹配來(lái)識(shí)別設(shè)備,從而將智能電表測(cè)量的總功耗分解到具體的用電負(fù)載[44]。非侵入式負(fù)載檢測(cè)方法中設(shè)備特征選取和識(shí)別算法設(shè)計(jì)是關(guān)鍵,目前的算法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、遺傳算法、時(shí)間序列法、模糊聚類法、整數(shù)規(guī)劃法等[45-50]。非侵入式負(fù)載檢測(cè)雖然采用的儀表少且成本低、安裝維護(hù)容易,但對(duì)于工作模式復(fù)雜、能耗較小的設(shè)備進(jìn)行識(shí)別比較困難,并且隨著設(shè)備數(shù)量的增加,識(shí)別精度下降,具有不穩(wěn)定性。此外,使用的多數(shù)算法需要大量的訓(xùn)練和標(biāo)定過(guò)程[51]。

      溫室熱能的計(jì)量檢測(cè)主要通過(guò)間接計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn),如通過(guò)熱水管道上下行水溫和管道熱水流量即可計(jì)算所供熱能,此外,溫室內(nèi)相變儲(chǔ)熱材料的溫差、供熱風(fēng)機(jī)的功率等均可計(jì)算。整個(gè)溫室內(nèi)包括水、電、熱、氣,溫室計(jì)量檢測(cè)見(jiàn)表3。[FL)]

      3.2信息管理與分析

      通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的信息進(jìn)行分析管理,從而為溫室生產(chǎn)提供管理決策支持,在這種溫室環(huán)境調(diào)控決策支持方面研究也取得了一定的進(jìn)展。王成等基于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)建立了溫室決策支持系統(tǒng)[52]。Hu等將溫室環(huán)境信息采集系統(tǒng)與溫室環(huán)境決策模型相結(jié)合,基于數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)了溫室環(huán)境管理專家系統(tǒng)[53]。Korner等開(kāi)發(fā)了溫室動(dòng)態(tài)控制決策支持系統(tǒng),該系統(tǒng)可以根據(jù)采集到的環(huán)境參數(shù),并依據(jù)節(jié)能的要求選擇合理的溫室環(huán)境調(diào)控策略[54]。李萍萍等將溫室作物模型、優(yōu)化調(diào)控模型和環(huán)境模型結(jié)合,建立了溫室黃瓜栽培管理智能決策支持系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了溫室的智能決策調(diào)控[55]。王紀(jì)章等構(gòu)建了基于作物生長(zhǎng)環(huán)境控制成本的溫室環(huán)境調(diào)控決策支持系統(tǒng),該系統(tǒng)通過(guò)建立溫室環(huán)境調(diào)控的技術(shù)效果模型和成本模型組成相應(yīng)的模型庫(kù)[56],使得系統(tǒng)能夠根據(jù)室內(nèi)外的環(huán)境信息、作物生長(zhǎng)信息和溫室調(diào)控設(shè)備狀態(tài)信息給出溫室環(huán)境調(diào)控實(shí)時(shí)最優(yōu)參數(shù),初步具備了一定的溫室能源管理功能。

      當(dāng)前能源管理系統(tǒng)在溫室領(lǐng)域的應(yīng)用研究較少,因此管理決策支持系統(tǒng)所依據(jù)的信息也多為溫室生產(chǎn)的環(huán)境參數(shù)、作物生長(zhǎng)條件等,缺乏對(duì)溫室各調(diào)控設(shè)備的能源消耗、能源運(yùn)作等信息的管理分析。標(biāo)準(zhǔn)的溫室能源管理系統(tǒng)中,溫室各類能源信息應(yīng)為重點(diǎn),對(duì)檢測(cè)到的能源使用信息首先要以計(jì)量的形式顯現(xiàn),并且可以通過(guò)各種對(duì)比更加直觀形象地顯示出來(lái);其次,采集到的有效信息可以隨時(shí)地在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)調(diào)用;再次,各類調(diào)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),即能源運(yùn)作狀態(tài)作為一定參數(shù)被應(yīng)用到溫室生產(chǎn)綜合能耗模型的建立,在管理決策支持系統(tǒng)中,與溫室環(huán)境參數(shù)共同作為重要參考進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度分析,從而完成最終的管理決策支持功能。

      3.3優(yōu)化調(diào)度方面

      能源投入規(guī)劃上,Reza等采用了線性規(guī)劃方法對(duì)溫室內(nèi)黃瓜和玉米生產(chǎn)進(jìn)行能源優(yōu)化,找出了最佳能源消耗模式[57-58],線性規(guī)劃模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件,目標(biāo)函數(shù)是一個(gè)由決策變量反映的數(shù)學(xué)函數(shù),用來(lái)表示效用的最大化,約束條件包括所有的限制性因素,由限制性決策變量來(lái)反映,整個(gè)過(guò)程通過(guò)WINQSB軟件完成模擬計(jì)算。Majid等通過(guò)柯布-道格拉斯函數(shù)建立了溫室生產(chǎn)的能源投入-產(chǎn)出模型,探討能源投入收益,找出高效的能源投入方案[59-61]。Habib等在討論雙孢菇能源投入產(chǎn)出模型時(shí),采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[62]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法在處理多輸出-多輸入的有效性評(píng)價(jià)方面具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì),它假定每個(gè)輸入都關(guān)聯(lián)到1個(gè)或多個(gè)輸出,且輸入輸出之間確實(shí)存在某種聯(lián)系,但又不必確定這種關(guān)系的顯示表達(dá)式,因此特別適用于環(huán)境復(fù)雜的溫室生產(chǎn)系統(tǒng)。鄒秋瀅為了解決溫室的節(jié)能降耗問(wèn)題,提出了以溫室運(yùn)作過(guò)程中能量損耗為目標(biāo)函數(shù)的模型預(yù)測(cè)控制算法,建立了包括加熱、通風(fēng)、噴霧等控制輸入在內(nèi)的溫室小氣候非線性半機(jī)理模型,用來(lái)預(yù)測(cè)輸出量的即刻值,并運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化,從而確定最佳能源投入方案[63]。

      具體工作策略上,依據(jù)溫室內(nèi)平均每日溫度達(dá)到最優(yōu)的原則,可采用動(dòng)態(tài)的溫度控制和晝/夜溫度設(shè)定。當(dāng)溫室內(nèi)的能量損耗因子(主要包括室外溫度和傳入太陽(yáng)輻射等)高時(shí),可降低加熱設(shè)定值;當(dāng)溫室能量損耗因子低時(shí),應(yīng)適當(dāng)提高加熱設(shè)定點(diǎn),這種動(dòng)態(tài)的溫度控制要優(yōu)于傳統(tǒng)的晝/夜溫度設(shè)定。美國(guó)大部分溫室所采用的晝/夜溫度模式是使晝夜溫度設(shè)定的差離值為正,即保證了溫室內(nèi)的平均溫度達(dá)到最優(yōu)[64]。[JP2]2種模式都需要經(jīng)過(guò)精確的計(jì)算,對(duì)控制算法要求較高。荷蘭Priva公司采用的優(yōu)化調(diào)度方案為根據(jù)溫室內(nèi)的能源需求量和各個(gè)耗能設(shè)備的供給能力及工作效率,并且充分考慮設(shè)備工作的副產(chǎn)物(CO2),排出供應(yīng)源的工作優(yōu)先級(jí),選擇最優(yōu)供應(yīng)源作為第一工作級(jí),當(dāng)不能滿足溫室能源需求時(shí)再開(kāi)啟下一供應(yīng)源[65]。這樣就從整體上提高了溫室設(shè)備的工作效率,避免了能源浪費(fèi)。此外,Priva公司提出了面向作物本身為對(duì)象的控制策略,如溫室內(nèi)的溫濕度調(diào)節(jié),其調(diào)控完全依據(jù)植株本身的生理需求,不再依據(jù)溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù),這種方法能夠更有效地減少能源浪費(fèi),提高溫室的能源利用效率。[JP]

      4存在問(wèn)題及發(fā)展方向

      4.1存在問(wèn)題

      相對(duì)于能源管理系統(tǒng)在智能樓宇、工廠企業(yè)等領(lǐng)域較為成熟的應(yīng)用,將能源管理系統(tǒng)應(yīng)用于溫室行業(yè)主要還存在以下問(wèn)題。

      4.1.1成本問(wèn)題玻璃溫室、植物工廠等本身初期投入成本較高,因此溫室能源管理系統(tǒng)的成本問(wèn)題不容忽視,如何降低成本、減少智能溫室的初期投入,對(duì)其推廣普及至關(guān)重要。

      4.1.2穩(wěn)定性問(wèn)題溫室環(huán)境復(fù)雜,其行業(yè)特殊性決定了檢測(cè)數(shù)據(jù)高精準(zhǔn)性、系統(tǒng)運(yùn)作高穩(wěn)定性、核心分析算法高優(yōu)化性的要求,目前各方面的技術(shù)水平仍有待加強(qiáng)。如通信技術(shù),采用有線通信雖然傳輸速率快、穩(wěn)定性高,但布線復(fù)雜,成本較高。無(wú)線通信雖然使用方便,但穩(wěn)定性難以達(dá)到要求。

      4.1.3信息管理與分析當(dāng)前的生產(chǎn)管理決策支持系統(tǒng)雖然具備了一定的節(jié)能作用,但缺乏溫室各類能耗信息的管理分析,通過(guò)各類模型和數(shù)據(jù)庫(kù)制定的溫室生產(chǎn)管理決策缺乏對(duì)溫室能源運(yùn)作狀態(tài)的參考,因此,溫室生產(chǎn)的節(jié)能降耗還有相當(dāng)大的提升空間。

      4.1.4優(yōu)化調(diào)度算法目前,我國(guó)針對(duì)整個(gè)溫室能源管理系統(tǒng)的研究較少,相關(guān)研究?jī)H僅局限于其中一個(gè)子系統(tǒng),目前缺乏比較成熟的優(yōu)化調(diào)度算法,并且各種溫室設(shè)備不同、能源需求不同,缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),如何解決溫室能源優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,為溫室環(huán)境管理提供決策支持還有待進(jìn)一步研究。

      4.1.5人機(jī)交互由于國(guó)外溫室規(guī)模較大,多為各種連棟溫室群,因此管理終端多采用PC平臺(tái)。相對(duì)國(guó)內(nèi)多數(shù)小規(guī)模溫室而言,采用引進(jìn)的PC端控制相對(duì)復(fù)雜,靈活性低,使用不便,不符合移動(dòng)互聯(lián)、嵌入式系統(tǒng)發(fā)展需求,且需要與國(guó)內(nèi)不常用的溫室設(shè)備配套使用,擴(kuò)展性差、應(yīng)用面窄,人機(jī)交互性有待提高。

      4.2發(fā)展方向

      針對(duì)存在的問(wèn)題,溫室能源管理系統(tǒng)整體上要朝著低成本、高穩(wěn)定性、高人機(jī)交互性的方向發(fā)展。具體關(guān)鍵技術(shù),高穩(wěn)定性、高準(zhǔn)確度的新型流量計(jì)仍為流量檢測(cè)的主流;非侵入式檢測(cè)應(yīng)為用電能耗檢測(cè)的重要研究方向之一;低成本、高穩(wěn)定性的無(wú)線通信必然是通信技術(shù)的研究重點(diǎn);包括溫室環(huán)境參數(shù)、設(shè)備能耗信息、作物生長(zhǎng)模型參數(shù)等在內(nèi)的各類數(shù)據(jù)的逐漸完善將不斷促進(jìn)溫室生產(chǎn)信息的綜合管理與分析;優(yōu)化調(diào)度上,隨著能源信息管理分析的完善,適用性強(qiáng)、高效的能源優(yōu)化調(diào)度算法仍需進(jìn)一步研究;隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),溫室能源管理系統(tǒng)也應(yīng)向著云技術(shù)靠攏,交互終端應(yīng)在已有PC端基礎(chǔ)上逐步擴(kuò)展到嵌入式平臺(tái),手機(jī)等便攜式設(shè)備應(yīng)成為人機(jī)交互的重要一環(huán)。

      溫室能源管理系統(tǒng)是智能溫室發(fā)展的必然趨勢(shì),已有研究表明,能源管理系統(tǒng)可以有效降低溫室內(nèi)的能源消耗,提高能源利用效率,減少溫室的生產(chǎn)成本。對(duì)溫室能源管理系統(tǒng)相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入研究,應(yīng)致力于設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)適用于我國(guó)溫室設(shè)備的能源管理系統(tǒng)通用體系,依據(jù)我國(guó)溫室環(huán)境具體情況建立精確能耗模型,研究適用于我國(guó)溫室環(huán)境的能源優(yōu)化調(diào)度決策,結(jié)合現(xiàn)有溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),解決存在問(wèn)題,將其合理運(yùn)用于智能溫室當(dāng)中,對(duì)我國(guó)溫室產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有十分重要的意義。

      [HS2][HT8.5H]參考文獻(xiàn):[HT8.SS]

      [1]尤章金. 基于BACnet協(xié)議的制造業(yè)企業(yè)能源管理系統(tǒng)的研究[D]. 北京:北京機(jī)械工業(yè)自動(dòng)化研究所,2010.

      [2]魏阿勇,凌志浩,潘濛濛. 建筑能源管理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[J]. 上海電機(jī)學(xué)院學(xué)報(bào),2013,16(3):141-145,152.

      [3]Kintner-Meyer M,Conant R. Opportunities of wireless sensors and controls for building operation[J]. Energy Engineering Journal,2005,102(5):27-48.

      [4]張全. 樓宇自控在綠色建筑中的應(yīng)用[J]. 電工技術(shù),2012(7):9-11,17.

      [5]靳曉剛,葉舟,張慎明. 智能樓宇能源管理研究[J]. 應(yīng)用能源技術(shù),2010(10):48-50.

      [6]Menzel K,Pesch D,F(xiàn)lynn O,et al. To-wards a wireless sensor platform for energy efficient building operation[J]. Tsinghua Science and Technology,2008,13(Suppl 1):381-386.

      [7]Feng Y P,Wu Y,Liu C B. Energy-efficiency supervision systems for energy management in large public buildings:necessary choice for China[J]. Energy Policy,2009,37(6):2060-2065.

      [8]崔然,馬旭東,彭昌海,等. 樓宇能源管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2010,20(7):184-187.

      [9]鄧璐娟. 智能溫室的模型和控制策略研究[D]. 上海:上海大學(xué),2004.

      [10]馮廣和. 溫室的節(jié)能問(wèn)題[J]. 農(nóng)村實(shí)用工程技術(shù)·溫室園藝,2004(5):23-25.

      [11]徐大成. 北方型玻璃連棟溫室節(jié)能技術(shù)開(kāi)發(fā)研究[J]. 遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2003(1):8-11.

      [12]Pieters J G,Deltour J M. Moldeling solar energy input in greenhouse[J]. Solar Energy,1999,67(1/2/3):119-130.

      [13]姚益平,戴劍鋒,羅衛(wèi)紅,等. 中國(guó)連棟溫室黃瓜周年生產(chǎn)能耗分布模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2011,27(1):273-279,封3.

      [14]柴立龍,馬承偉,張義,等. 北京地區(qū)溫室地源熱泵供暖能耗及經(jīng)濟(jì)性分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(3):249-254.

      [15]Cemek B,Demir Y. Testing of the condensation characteristics and light transmissions of different plastic film covering materials[J]. Polymer Testing,2005,24(3):284-289.

      [16]孫心心,鄒志榮,王宏麗,等. 新型復(fù)合相變墻日光溫室性能實(shí)測(cè)分析[J]. 農(nóng)機(jī)化研究,2010,32(3):168-170.

      [17]籍秀紅. 日光溫室墻體綜合熱性能的評(píng)價(jià)與測(cè)試研究[C]. 2007年中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì),2007.

      [18]李勝利,霍穎君,孫治強(qiáng). 不同層次簡(jiǎn)易覆蓋的巨型塑料大棚溫度特征研究[J]. 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2008,42(6):621-624.

      [19]Fang H. Quantification of performance in plant factory[J]. Technol Adv Prot Horti,2013,65:64-71.

      [20]劉水麗. 人工光源在密閉式植物工廠中的應(yīng)用研究[D]. 北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院,2007.

      [21]Tong Y,Yang Q,Shimamura S. Analysis of Electric-Energy utilization efficiency in a plant factory with artificial light for lettuce production[C].Proceedings of the International Symposium on New Technologies for Environment Control,Energy-Saving and Crop Prod in Greenhouse and Plant Factory-GreenSys,2013.

      [22]Tong Y,Kozai T,Ohyama K. Performance of household heat pumps for nighttime cooling of a tomato greenhouse during the summer[J]. Applied Engineering in Agriculture,2013,29(3):1-8.

      [23]Kozai T. resource use efficiency of closed plant production system with artificial light:concept,estimation and application to plant factory[J]. Proceedings of the Japan Academy Series B,2013,89:447-461.

      [24]Seginer I,Hwang Y,Boulard T,et al. Mimicking an expert greenhouse grower with a neural-net policy[J]. Transactions of the ASAE,1996,39(1):299-306.

      [25]Aaslyng J M,Lund J B,Ehler N,et al. IntelliGrow:a greenhouse component-based climate control system[J]. Environmental Modelling & Software,2003,18(7):657-666.

      [26]Lacroix R,Kok R. Simulation-based control of enclosed [JP3]ecosystems-a case study:determination of greenhouse heating setpoints[J]. Canadian Agricultural Engineering,1999,41(3):175-183.[JP]

      [27]Korner O,Challa H. Design for an improved temperature integration concept in greenhouse cultivation[J]. Computers and Electronics in Agriculture,2003,39(1):39-59.

      [28]Korner O,Bakker M J,Heuvelink E. Daily temperature integration:a simulation study to quantify energy consumption[J]. Biosystems Engineering,2004,87(3):333-343.

      [29]Korner O,Challa H. Temperature integration and process-based humidity control in chrysanthemum[J]. Computers and Electronics in Agriculture,2004,43(1):1-21.

      [30]Blasco X,Martinez M,Herrero J M,et al. Model-based predictive control of greenhouse climate for reducing energy and water consumption[J]. Computers and Electronics in Agriculture,2007,55(1):49-70.

      [31]伍德林,毛罕平,李萍萍. 基于經(jīng)濟(jì)最優(yōu)目標(biāo)的溫室環(huán)境控制策略[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2007,38(2):115-119.

      [32]李志偉,王雙喜,高昌珍,等. 以溫度為主控參數(shù)的日光溫室綜合環(huán)境控制系統(tǒng)的研制與應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2002,18(3):68-71.

      [33]王紀(jì)章,李萍萍,毛罕平,等. 基于模型的溫室環(huán)境調(diào)控技術(shù)研究[J]. 沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,37(3):463-466.

      [34]Vadiee A,Martin V. Energy management in horticultural applications through the closed greenhouse concept,state of the art[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2012,16(7):5087-5100.

      [35]Vadiee A,Martin V. Energy management strategies for commercial greenhouses[J]. Applied Energy,2014,114(Suppl 1):880-888.

      [36]Saye A,Vanloon W P,Bot G A,et al. The solar greenhouse:a survey of energy saving methods[J]. Acta Hort,2000(534):131-138.

      [37]Seafreak0123.Argus省能源及PRIVA電腦環(huán)控技術(shù)[EB/OL]. (2012-02-28) [2015-12-30]. http://www.docin.com.

      [38]丁小明,魏曉明. 荷蘭溫室園藝生產(chǎn)技術(shù)現(xiàn)場(chǎng)參觀記[EB/OL]. (2015-03-29)[2015-12-30]. http://www.docin.com/p-1110492827.html.

      [39]張紅兵,鄭云萍. 天然氣流量計(jì)的選型及其計(jì)量發(fā)展趨勢(shì)[J]. 石油與天然氣化工,2003,32(3):176-177,188.

      [40]安建川,梁光川. 天然氣計(jì)量技術(shù)現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J]. 內(nèi)蒙古石油化工,2007,33(1):42-45.

      [41]溫懷海. 超聲波流量計(jì)在大管徑天然氣計(jì)量中的應(yīng)用[J]. 石油規(guī)劃設(shè)計(jì),2003,14(6):20-21.

      [42]張延宇,曾鵬,臧傳治. 智能電網(wǎng)環(huán)境下家庭能源管理系統(tǒng)研究綜述[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2014,42(18):144-154.

      [43]Wang Z Y,Zheng G L. Residential appliances identification and monitoring by a nonintrusive method[J]. IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(1):80-92.

      [44]Dong M,Meira P C,Xu W,et al. An event window based load monitoring technique for smart meters[J]. IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(2):787-796.

      [45]Tsai M S,Lin Y H. Development of a non-intrusive monitoring technique for appliance identification in electricity energy management[C]. Advanced Power System Automation and Protection(APAP),2011 International Conference on,IEEE,2011:108-113.

      [46]Chang H H,Chen K L,Tsai Y P,et al. A new measurement method for power signatures of nonintrusive demand monitoring and load identification[J]. IEEE Transactions on Industry Applications,2012,48(2):764-771.

      [47]Gao Y,Yang H. Non-intrusive load identification by fuzzy cluster analysis based on active power[C]. Power and Energy Engineering Conference,2012:1-4.

      [48]Zeifman M. Disaggregation of home energy display data using probabilistic approach[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics,2012,58(1):23-31.

      [49]Suzuki K,Inagaki S,Suzuki T,et al. Nonintrusive appliance load monitoring based on integer programming[C]. SICE Annual Conference,2008. IEEE ,2008:2742-2747.

      [50]Fan Y C,Liu X,Lee W C,et al. Efficient time series disaggregation for non-intrusive appliance load monitoring[C]. 9th International [JP2]Conference on Ubiquitous Intelligence&Computing and 9th International Conference on Autonomic&Trusted Computing,2012:225-248.[JP]

      [51]Srivastava M. From measurements to sustainable choices[J]. IEEE Design & Test of Computers,2012,29(4):58-60.

      [52][JP2]王成,李民贊,王麗麗,等. 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的溫室決策支持系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008,24(11):169-171.[JP][HJ][FL)]

      [KH*4D]

      [HT8.]

      [53]Hu Y G,Li P P,Zhang X L,et al. Integration of an environment information acquisition system with a greenhouse management expert system[J]. New Zealand Journal of Agricultural Research,2007,50(5):855-860.

      [54]Koerner O,van Straten G. Decision support for dynamic greenhouse climate control strategies[J]. Computers and Electronics in Agriculture,2008,60(1):18-30.

      [55][JP2]李萍萍,夏志軍,胡永光,等. 溫室黃瓜環(huán)境管理智能決策支持系統(tǒng)初探[J]. 江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,25(1):5-8.[JP]

      [56]王紀(jì)章,李萍萍,毛罕平. 基于作物生長(zhǎng)和控制成本的溫室氣候控制決策支持系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2006,22(9):168-171.

      [57]Abdi R,Hematian A,Ebrahim Z S,et al. Optimization of energy consumption pattern in the maize prodution system in kermanshah provinc of Iran[J]. Research Journal of Applied Sciences,Engineering and Technology,2012,4(15):2548-2554.

      [58]Zarei-Shahamat E,Hematian A. Energy optimization for greenhouse production process of cucumber using linear programming case study in Kermanshah[J]. African Journal of Agricultural Science and Technology,2013,1(1):24-29.

      [59]Namdari M,Kangarshahi A A. Modeling energy flow for orange production in Iran[J]. International Journal of Plant,Animal and Environmental Sciences,2011,1(1):131-139.

      [60]Taki M,Abidi R. Energy inputs-yield relationship and sensitivity analysis for tomato greenhouse production in Iran[J]. Agric Eng Int:CIGR Journal,2013,15(1):59-67.

      [61]Pahlavan R,Omid M,Akram A. Modeling and sensitivity analysis of energy inputs for greenhouse cucumber production[J]. Journal of Agricultural Technology,2011,7(6):1509-1521.

      [62]Habib R F,Seyed A T. Energy efficiency analysis of white button [JP3]mushroom produer in alburz province of Iran:a data envelopment analysis approach[J]. Open Journal of Energy Efficiency,2013(2):65-74.[JP]

      [63]鄒秋瀅. 溫室小氣候模型的建立及其控制策略研究[D]. 沈陽(yáng):沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué),2010.

      [64]Erik R,Both A J,Ruters. Greenhouse energy conservation strategies[EB/OL]. (2011-11-01)[2015-12-23]. http://msue.anr.msu.edu.[JP]

      [65]Priva公司手冊(cè). Using connext 900 and optimahouse manual[Z].2010.

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