基于物联网的太阳能温室监控系统.pdf

新能源系统与储能自动化应用基于物联网的太阳能温室监控系统黄光日（泰国格乐大学国际学院，曼谷1 0 9 0 0）摘要：针对目前温室大棚地处偏远、能源供应不足及管理不便等问题，本文设计了一套采用物联网技术开发的光伏温室控制系统。该系统通过部署在温室大棚现场的数据采集节点采集温室内的各项环境信息，并在云服务器中部署控制算法，实现温室环境参数的远程调控，并采用LoRa与NB-IoT组成的星型网络拓扑结构实现数据的上传以及命令的下发。管理员可以通过用户终端采用浏览器浏览温室的各项参数并进行人工调控。关键词：物联网，LoRa，N B-I o T，光伏中图分类号：TP391.7Solar Greenhouse Monitoring System Based on the Internet of ThingsAbstract:To solve the problem of insufficient energy supply and high labor management costs in the remote greenhouses,this paper designs a photovoltaic greenhouse control systems using internet of things technology.The system collects variousenvironmental information in the greenhouse through data acquisition nodes deployed on the greenhouse site,and deployscontrol algorithms in the cloud server to achieve remote control of greenhouse environmental parameters.It also uses the starnetwork topology composed of LoRa and NB-IoT to upload data and issue commands.Administrators can use a browser on theuser terminal to browse various parameters of the greenhouse and manually adjust them.Key words:internet of things,LoRa,NB-loT,photovoltaic文献标识码：AHUANG Guangri(International College of Krirk University,Bangkok 10900,Thailand)0引言传统的农业生产方式已无法满足现代农业的需要，而随着物联网、大数据等技术的发展，智慧农业将会惠及农业生产的每一个环节 1。智慧农业会使农业生产管理更加科学高效，农业生产资源利用率提高，进一步压缩了运营成本，提高了作物的产量与品质。当面对环境复杂的农业生产环境时，大量的设备需要联网，传统的无线组网方式难以满足实际生产需要 2-3。NB-IoT与LoRa都属于低功耗广域网（LowPowerWide Area Network,LPWAN)的一部分，具有覆盖面积大、功耗低、成本低等传统网络通信技术所不具备的优势，这些特点成为其在农业领域发展和普及的根本 4。温室的位置普遍偏远，其占地面积大且管理及维护成本高。为减少种植户的工作量，降低农业生产成本，本系统采用传感器、微控制器、LoRa与NB-IoT组成的星型网络拓扑结构，实时采集温室内的环境参数并传输到服务器。用户可通过PC端或移动端监控温室环境，并运用控制算法进行远程实时控制。1 系统总体设计太阳能温室调控系统的设计遵循作物的生长规律 5温室内的CO,浓度、光照度、温度、矿物质元素和水分（土壤湿度和空气湿度）等参数，与植物的生长密切相关。温室内外环境主要影响因子如图1 所示。温室外环境因子光照度气CO2温雨度量压度湿帘温室内环境因子光照盟热风机度度水泵滴灌喷灌调节机构为解决偏远温室的用电问题，本文将光伏发电技术与控制、通信、传感等技术相结合，提出了一种性价比高的光伏温室控制系统。该系统的总体结构如图2 所示。浓CO2浓图1 温室环境因子补光灯遮阳帘CO,发生器自然通风内循环调节机构作者简介：黄光日，男，1 9 8 5年生，硕士研究生，高级工程师，研究方向为电力系统工程和智能控制综合应用。2023/12A期I35自动化应用新能源系统与储能电脑端登录NB-IoT.云服务器移动端登录图2 光伏温室系统结构框图光伏温室系统由设备终端、数据传输、以及管理平台3部分组成。设备终端负责采集温室内外的环境数据和执行由管理平台下发的指令；数据传输是管理平台与设备终端的沟通桥梁；管理平台用于检测太阳能温室内外环境参数及各执行机构的状态。2硬件设计2.1光伏子系统光伏子系统主要由光伏矩阵、控制器及蓄电池组成，在进行稳压输出的同时还能实时监测电池电量。太阳能发电矩阵由太阳能电池板串联起来的若干组并联组成。控制器实现PWM脉冲自动调节、智能光控时控、短路保护、欠压保护等，将光伏板的发电效率最大化。光伏子系统结构如图3 所示。太阳能控制器+锂蓄电池锂蓄电池图3 太阳能温室光伏子系统结构图2.2数据采集与功能控制终端数据采集节点的主控芯片为3 2 位单片机STM32F103C8T6,该芯片综合性能满足农业生产对物联网的功能需求。数据采集节点系统硬件如图4 所示。空气温湿度TH协议传感器UART土壤湿度协议传感器STM32F103C8T6UARTCO2浓度协议传感器UART光照度协议传感器供电模块图4 数据采集节点系统硬件框图数据采集节点通过一系列传感，如空气温湿度传感器、CO,浓度传感器、光照度传感器等收集温室内外的环境信息，再通过网关上传到云平台服务器进行处理。其程序流程如图5所示。数据采集终端土壤温湿度传感器LoRai空气温湿度传感器光照度传感器CO2浓度传感器网关可能控制终端通风机电磁阀LoRa!除湿机遮光帘补光灯光伏系统LoRa逆变器+最小系统开始+上电初始化否是否正常蓝测采集是进入采集模式通一数据采集终端功能控制终端视频监控终端常规用电UART协议LoRa模块结束在客户端显示数据信息工文服务器接收数据并写入数据库是否采集否数据网关转发数据给服务器是采集温室环境数据图5数据采集终端程序流程图功能控制终端接收来自云端的指令，通过控制继电器开通关断状态来控制通风风扇、补光灯、水泵等设备，达到调节温室内各项环境参数的目的。其硬件结构如图6 所示。图6 功能控制端系统硬件框图2.3云服务器与用户交互平台的设计采用阿里云服务器作为系统的运行平台，装载6 4 位Centos7.6镜像系列操作系统，配置Java开发环境，安装非关系型数据库MongoDB和关系型数据库MySQL作为数据库管理系统。该数据库管理系统可以存储各个采集节点的信息，方便分布式文件的存储,其中,MySQL用来储存用户信息等关系型数据。将MongoDB和MySQL相结合可优化系统的运行速度和效率。通过电脑或移动端实现服务器与用户之间的交互。交互平台采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)模式,用户可通过浏览器快速访问云服务器，经过业务解析，服务器将所需的信息、操作结果等返回到浏览器。为确保网关与现场终端设备的连接稳定性，采用TCP/IP协议让设备与网关、网关与云平台之间进行通信。3控制策略的设计基于云平台服务器构建光伏温室的温度控制，该温度控制存在着时滞性与惯性大等问题。本文将神经网络融入到传统的增量式PID控制器中，设计了一套通过神经网络自动调整参数使其达到控制要求的控制系统 6。其系统结构如图7 所示。发送数据给物联网网关36|自动化应用新能源系统与储能自动化应用netg(k)=Zwg00(h)j=1,2,35BP神经网络AK,AK,AKa)ePID控制器负反馈de/di图7 基于BP神经网络的PID控制系统结构框图控制器主要由BP神经网络和经典增量式PID控制器这两部分组成。增量式PID数学表达式为：Au(k)=u(k)-u(k-1)=K,e(k)-e(k-1)+K,e(k)+Kae(k)-2e(k-1)+e(k-2)u(k)=u(k-1)+K,e(k)-e(k-1)+Ke(k)+Kae(k)-2e(k-1)+e(k-2)式中：k为控制系数,u(k)为当前采样时刻控制量,e(k)为给定值与实际输出值构成控制偏差。如果将K,、K,K.视为依赖系统运行状态的可调参数,则式(2)可描述为：u(k)=flu(k-1),K,Ki,Kd,e(h),e(k-1),e(k-2)(3)式中:f()是u(k-1)、K,K,K a,e(k)等的非线性函数。通过BP神经网络训练后，找到适合系统的控制参数。BP网络结构选为3-5-3 模式，即输人神经元有3 个，其中r(t)u(t)、e(t)分别为输入、输出、误差;隐含神经元有5个；输出神经元有3 个，分别为K,KKd。输人层的输人函数0(k)为：00)(k)=x(G)j=1,2,3式中：x为输人神经元。隐含层的输入函数net(k)和输出函数O(k)分别为：距离/m20040060080010001200140016001800由表1 可知,在1.4 km范围内的温室环境中,系统丢包率为0,数据传输速度保持在1 8 4 0 bps以上，通信效果良好，满足该温室监控系统的稳定性要求。4.2圣女果的生长条件本文所设计的光伏温室监控系统应用于南宁某温室(5)i=1继电器温度调控设备u数据采集终端(1)(2)(4)表1 系统组网通信测试终端设备A终端设备BRSSI/dBmPLR-50.940%-57.340%-78.670%-81.870%-85.070%-87.200%-91.470%-95.7423%-100.00100%0(k)=gnet)(k)j=1,2,3,4,5式中：w为隐含层的加权系数。输出层的输人函数net(k)和输出函数net(k)分别为：5net9(h)=ZwoQ(h)0(k)=g net(k)l=1,2,3性能指标函数E(k)为：E(k)=1/2r(k)-y(k)J?采用梯队下降法对系数进行改良,并附加一个修正公式 7,使搜索快速收敛全局极小的惯性项w(k)为：Aw(k)=-naE(k)/aw+Aw(h-1)式中:n为学习效率(n0),为惯性系数(0 1)。4实验测试4.1通信测试在广西南宁某温室基地对系统进行实验。网关与LoRa终端的天线增益配置为1 2 dB、发射功率为2 0 dBm、通信带宽为1 2 5kHz、工作频率为4 7 2 MHz、扩频因子为12。把网关固定在特定位置，采取等间距的方式在不同方向使用配置相同的终端设备每隔2 s向网关发送总计2 0 0次的2 56 字节数据1 包。网关接收数据包，并按照终端设备编号记录数据和接收信号强度(RSSI)的值。通过分析LoRa网关接收到的数据来分析丢包率(PLR)和数据传输速度（DR)。通过NB-IoT网关入网信号参数信噪比(SNR）、参考信号接收质量(RSRQ)及信号强度(CSQ)，得到的系统组网通信测试如表1 所示。DR/bpsRSSI/dBm10568-52.018512-60.547485-70.143362-77.612.812-82.365459-86.141980-88.27548-94.670-98.93(6)(7)(8)(9)(10)网关(NB-Iot)PLRDR/bps0%103680%84130%73650%32120%2.9060%53600%184026%780100%0基地,该温室内种植有圣女果。根据文献 8 可知,圣女果的生长阶段大概分为种子发芽期、子叶期、幼苗期、成苗期、开花坐果期、结果期6 个阶段，每个阶段的生长环境参数都必须保持在适宜范围内，否则会造成产量下降和品质降低。圣女果最佳生长环境如表2 所示。2023|12A期/3 7SNR/dB39.041.536.338.537.639.240.641.339.8RSRQ/dB-53.2-52.6-50.6-51.3-52.9-51.3-52.4-51.4-51.7CSQ/dBm27.027.627.827.028.027.926.927.627.5本文设计了一种基于物联网的光伏温室远程调控系统，该系统采用光伏发电为其提供能源，为能源短缺的偏自动化应用新能源系统与储能表2 圣女果的生长环境发芽期幼苗期成苗期坐果期空气温度(昼）/2530空气温度（夜）/22空气湿度/%RH4550土壤温度/1822土壤湿度/%RH7580100010001000cO,浓度/ppm1300光照强度/klx3050蒸腾系数0.004.3温室系统测试为保证系统采集到的温室环境参数稳定可靠，可将数据采集终端部署在温室内不同的位置进行温室环境参数的采集,并取其平均值。本次实验温室内的圣女果处于结果期，由文献 8 及表2 可知,随着环境温度升高,蒸发量加大，蒸腾系数升高，土壤忽干忽湿，需要减少每次的浇水量,增加浇水次数，保证土壤含水量基本一致。因此,结果期的圣女果对温度及土壤湿度的控制要求是最高的。如果能适当调节昼夜温差还可以提升圣女果的风味。太阳能温室调控界面如图8 所示。豆太阳能温室监控系统大机监测设备管理天气气象站灯光控16崇状态：OFY开启9 1 7 关团室外漏度：1 6水系控制室外混度。74%室外气压：1 0 0 8 千拍污染指数。36风向，北风风：1L.8/s紫外线图8 网页端太阳能温室调控界面5结语开花结果期273023271520151845504550182218227580708013001300305030500.791.10历史数据查询系统配置状态：OPF开关闲遮光帘控制通风肩控制通风扇2 控制热风机控制扶态：OFF状态：0开启开启开启开启170#/22.69关团关闭252813154550182265701000100013001300305030500.940.96助2020-12-211345R室内环境室内温度：29室内湿度：47%RH室内0 0 21200m土壤湿度1号节点2号节点3号节点4号节点状态：状态OF锅解光伏组件湿度关闲关闲光伏发电功率：1 7.3 6#283213164550182265750.6远地区提供一种新的方案。在保证通信稳定可靠的情况下，系统现场终端设备的有效通信半径为1.2 km，可以覆盖大约4.5km的温室群。采用自适应控制算法调控温室内各项环境参数，根据B/S模式开发的交互平台使用户方便快捷地通过浏览器访问调控系统浏览温室内的各项环境参数并进行调控。单一的光伏发电系统不确定性太大，无法满足长时间阴雨天的温室环境调控，这就需要更加节能的调控措施以及更加精准的小气候模型来增加系统的能源来源，建立更加完善的模型,从而提高系统的稳定性。1马志.基于草地农业视角下的奶业大数据平台构建与应用研究 D.兰州：兰州大学,2 0 2 0.2魏韬.基于ZigBee无线传感网络的大棚数据采集系统的设计D.淮南：安徽理工大学,2 0 1 9.3张晶莹.基于物联网的智能家居控制系统设计 J.装备制造技术,2 0 1 6(6):54-57.4黄正洪，赵志华，唐亮贵，等.信息技术导论 M.北京：人民邮电出版社,2 0 1 7.5梁丽莎.广州地区攀援垂直绿化降温及节能效益研究 D.广州：华南理工大学，2 0 1 9.6楚文军.智能控制在变风量空调系统控制中的应用研究 D.北京：北京化工大学，2 0 0 8.7任有志，乔松,孙继春，等.BP神经网络PID控制器在热油锅炉温控中的应用 J.电气传动,2 0 2 0,50(4)：8 1-8 4.8袁晓晶.樱桃番茄温室大棚栽培技术 J.河南农业,2 0 1 9(7：55-55.参考文献（责任编辑：李慧）参考文献(上接第3 4 页）验和环保性能试验。通过这些试验和研究能为科研人员提供有力的研究数据参考，帮助科研人员进一步地优化与改良子午线轮胎，提升其各项性能，使其满足人们日益增长的需求。5结语现阶段,经过1 0 余年的研发与创新，我国的子午线轮胎制造工艺已趋于成熟，从过去的“引进-仿制”模式到现在的自主研发-批量生产模式，我国轮胎制造行业取得了非常不错的成绩。轮胎制造企业应加大研发力度,增加子午线轮胎科研资金的投人，大力支持科研人员创新与开发新式轮胎，以人们的使用需求为核心，优化子午线轮胎的性能等方面，推动我国的子午线轮胎制造行业的进步，助力国家经济发展。1李冬阳.1 2 R22.5无内胎全钢子午线轮胎成型工艺的改进 J.橡胶科技,2 0 2 1,1 9(1 1):555-557.2马达.钢帘线生产工艺研究 D.沈阳：东北大学,2 0 1 8.3柏薇薇，姚旭明，苏建国.子午线轮胎的原料稀土顺丁橡胶 J.辽宁化工,2 0 1 2,4 1(1 0):1 1 0 2-1 1 0 3.4朱俊.我国汽车子午线轮胎的发展和未来 J.化学工业,2 0 1 1,2 9(10):9-13+23.5吴桂忠.子午线轮胎生产技术发展趋势 J.中国橡胶,2 0 0 7(5):4-9.(责任编辑：黄霞）38|自动化应用