[发明专利]一种温室集群环境调控方法与系统

说明书

本发明提供一种温室集群环境调控方法与系统，所示方法包括：若根据给定气象预测模型预测到的外界环境气象信息的值在目标温室内作物的最佳生长环境范围内，则控制关闭所述目标温室内的动力环境调控机构，并使目标温室内环境与外界环境连通；其中，所述给定气象预测模型为预先基于所述目标温室所在温室集群的样本气象信息，利用神经网络算法构建而成的。进一步的，所述系统在包括温室环境调控模块3的基础上，还包括：实际气象信息采集模块1和气象信息预测模块2，温室环境调控模块3能够实现上述方法。本发明能够提供相对标准的气象环境参考，为温室内作物提供最佳生长环境，同时降低资源消耗，提高总体经济效益。

技术领域

本发明涉及农业生产管理信息化技术领域，更具体地，涉及一种温室集群环境调控方法与系统。

背景技术

温室是利用玻璃、薄膜等材料建立而形成的与外界隔离的空间，是设施农业的重要组成部分，是现代化农业发展过程中的重要载体。这种在充分利用当地自然环境条件的基础上的设施农业，是通过温室内建有的各项设施的有效工作，改善作物生长环境或创造出更有利于生长室内气候环境的。

传统控制系统中，温室控制主要通过内部调控机构调节温室环境。常见的温室控制以单因子调控(一般针对温度进行调控)为主，主要通过温室内部的执行机构或者引入温室外部特定的气候条件对温室环境进行优化，例如通过调控机构进行调整，或通过通风窗等设备引入部分外部气候条件。

目前，智能算法越来越多地应用在温室控制中，温室的控制也由单因子控制转变为多因子控制。例如，将环境监测与环境设备结合起来，通过预设的算法进行温室环境的调控。该方法主要通过内部机构进行调节，外部气象对温室内部的环境影响不大。

但是，现有的温室环境控制系统和方法，依然很大程度上依赖于温室内调控机构对温室环境进行调节，资源消耗大，总体经济效益不好，且不利于植物的生长，进而影响对规模化温室的集中控制。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种温室集群环境调控方法与系统，用以为温室内作物提供最佳生长环境，同时降低资源消耗，提高总体经济效益。

一方面，本发明提供一种温室集群环境调控方法，包括：若根据给定气象预测模型预测到的外界环境气象信息的值在目标温室内作物的最佳生长环境范围内，则控制关闭所述目标温室内的动力环境调控机构，并使目标温室内环境与外界环境连通；其中，所述给定气象预测模型为预先基于所述目标温室所在温室集群的样本气象信息，利用神经网络算法构建而成的。

其中，基于所述目标温室所在温室集群的样本环境信息，利用神经网络算法构建所述给定气象预测模型的步骤进一步包括：S1，获取所述动力环境调控机构在运行初始阶段所述温室集群的气象信息作为所述样本气象信息；S2，基于温室环境设定，利用神经网络算法，初始化气象预测模型；S3，以所述样本气象信息作为训练样本，训练初始化的所述气象预测模型，获取所述给定气象预测模型。

其中，所述S3的步骤进一步包括：S31，以所述样本气象信息中时间在前的数据作为网络输入样本、时间在后的对应数据作为期望网络输出样本，构成多个训练样本对和测试样本对；S32，逐个以所述多个训练样本对中的网络输入样本作为所述气象预测模型的输入，计算网络实际输出；S33，通过比较所述网络实际输出与所述期望网络输出样本的差值，逐步修正预测模型网络参数，直至所述差值小于或等于设定阈值，结束训练流程；S34，利用所述测试样本对对训练完成的气象预测模型进行测试，输出满足测试条件的对应神经网络模型作为所述给定气象预测模型。

进一步的，在所述S1的步骤之前，所述方法还包括：采集所述动力环境调控机构在运行初始阶段所述温室集群的多个不同类型原始气象信息，并对所述原始气象信息进行无效数据修复、无效数据清理和归一化预处理，获取预处理气象信息；相应的，所述S1的步骤进一步包括：获取所述预处理气象信息作为所述样本气象信息。