Контролер автоматики теплового пункту з підсистемами контролю параметрів мікроклімату в умовах гібридного електропостачання тепличного комплексу

Abstract

This paper focuses on improving the energy efficiency of greenhouse farming in the context of modern challenges related to decarbonization and the implementation of renewable energy sources. The study examines technologies for intelligent greenhouse microclimate control, including sensor systems, automated control algorithms, and hybrid power supply schemes based on solar energy. The authors propose innovative solutions to enhance the energy autonomy of greenhouse complexes, which contribute to reducing operational costs and ensuring the resilience of agricultural production. Special attention is paid to the development of hybrid power supply systems that combine conventional grid sources with renewable energy (solar panels). The proposed model allows the sale of surplus electricity to the grid, further reducing operational expenses and increasing the financial efficiency of the project. The study explores the energy autonomy and reliability of the system by integrating different power sources. Generalized structural diagram of the system is presented, incorporating key energy supply and microclimate management units. Detailed description of the automation controller functional scheme is provided, which ensures efficient energy distribution, microclimate stability, and minimizes human intervention. The analysis of the energy consumption of key greenhouse systems (heating, cooling, and lighting) under various microclimate control methods was conducted. The results indicate that the introduction of intelligent regulation systems significantly reduces energy consumption: by 30…40 % when using smart regulation algorithms; by 50…60 % with the implementation of comprehensive IoT solutions based on neural networks and genetic algorithms. The proposed microclimate control subsystem includes sensor blocks, a microcontroller module, actuator control units, and signal processing and conversion modules. A detailed description of each functional component, its role, and interactions is provided. The research also includes the economic analysis of the payback period for the proposed solutions. It was determined that transitioning from traditional management methods to intelligent and IoT-based systems can reduce electricity costs by up to 60 % and ensure a payback period within 0.3…1.5 years, depending on implementation complexity. The results of this study can be used to modernize greenhouse complexes, optimize energy consumption in the agricultural sector, and promote the sustainable development of greenhouse farming.

Розглянуто питання щодо підвищення енергоефективності тепличного господарства в контексті сучасних викликів декарбонізації та впровадження відновлюваних джерел енергії. Проаналізовано технології інтелектуального управління мікрокліматом теплиць, включаючи сенсорні системи, автоматизовані алгоритми контролю та гібридні схеми електропостачання на основі сонячної енергетики. Автори пропонують рішення для підвищення енергетичної автономності тепличних комплексів, що сприяє зниженню операційних витрат та забезпеченню стійкості агровиробництва у разі використання гібридної схеми електропостачання тепличних комплексів з сонячними панелями. Проаналізовано економічні переваги, зокрема зниження витрат на електроенергію та можливість продажу надлишкової генерації в мережу. Розглянуто енергетичну автономність і надійність системи завдяки комбінуванню різних джерел живлення. Приділено увагу екологічним аспектам, таким як скорочення викидів СО2 та зменшення навантаження на електромережу. Запропоновано узагальнену структурну схему системи, що містить основні блоки управління енергопостачанням та мікрокліматом теплиць. Детально описано функціональну схему контролера автоматики, який забезпечує ефективний розподіл енергії, стабільність мікроклімату та мінімізацію впливу людського фактора теплового пункту та запропоновано принципову схему реалізації. Проаналізовано енергоспоживання основних систем теплиці під час використання різних методів управління мікрокліматом. Встановлено, що впровадження інтелектуальних систем регулювання дозволяє значно знизити енергоспоживання: від 30…40 %, за використання інтелектуальних алгоритмів, до 50…60 %, у разі впровадження комплексних IoT-рішень на основі нейронних мереж та генетичних алгоритмів. Запропоноване схемне рішення підсистеми контролю мікроклімату. Наведено детальний опис функціональних компонентів системи, їх призначення та взаємодію. У дослідженнях проведено економічний аналіз окупності запропонованих систем. Встановлено, що перехід від ручного керування до інтелектуальних та IoT-систем дозволяє скоротити витрати на електроенергію до 60 % і забезпечити окупність у межах 0,3…1,5 року залежно від складності впровадження. Результати дослідження можуть бути використані для раціоналізації енергоспоживання в аграрному секторі, підвищення енергоефективності та сталого розвитку тепличного господарства.