一种温室集群环境调控方法与系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

A greenhouse environment control method and system

The present invention provides a greenhouse cluster environment control method and system. The method includes: if the value of the external environment meteorological information predicted by a given meteorological prediction model is within the optimum growth environment of the crops in the target greenhouse, the dynamic environment control mechanism in the target greenhouse is controlled and closed, and the target temperature is made The indoor environment is connected with the external environment, and the given meteorological prediction model is constructed by neural network algorithm based on the meteorological information of the greenhouse cluster where the target greenhouse is located in advance. Further, on the basis of the system including the greenhouse environment control module 3, the system also includes the actual meteorological information collection module 1 and the meteorological information prediction module 2, and the greenhouse environment control module 3 can realize the above method. The invention can provide relative standard meteorological environment reference, provide the best growing environment for crops in greenhouse, reduce resource consumption and improve overall economic benefit.

【技术实现步骤摘要】
一种温室集群环境调控方法与系统
本专利技术涉及农业生产管理信息化
，更具体地，涉及一种温室集群环境调控方法与系统。
技术介绍
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。
技术实现思路
为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术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，本专利技术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。进一步的，所述方法还包括：获取所述温室集群的当前气象数据，并基于所述当前气象数据，利用所述给定气象预测模型预测外界环境气象信息。进一步的，所述方法还包括：若根据所述温室集群中任一单体温室采集的原始气象信息的值超出设定标准，则对该单体温室对应的原始气象信息进行标定，并在根据所述温室集群的整体原始气象信息进一步判断该标定的原始气象信息异常时，进行传感器故障报警。进一步的，所述方法还包括：若根据所述当前气象数据预测到的所述外界环境气象信息达到预设的恶劣天气气象阈值，则发出恶劣天气警报信号，并强制停止数据传输。另一方面，本专利技术提供一种温室集群环境调控系统，包括：温室环境调控模块，用于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，所述系统还包括：实际气象信息采集模块，用于实时采集所述动力环境调控机构运行过程中所述温室集群的样本气象信息和当前气象信息；气象信息预测模块，用于基于所述温室集群的样本气象信息，利用神经网络算法构建所述给定气象预测模型，并基于所述温室集群的当前气象信息，利用所述给定气象预测模型，预测外界环境气象信息。其中，所述气象信息预测模块进一步包括：模型构建单元，用于：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；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；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；气象预测单元，用于基于所述温室集群的当前气象信息，利用所述给定气象预测模型，预测外界环境气象信息。本专利技术提供的一种温室集群环境调控方法与系统，采用神经网络算法对气象环境进行预测，并根据预测结果合理利用大气环境为温室内作物提供所需的生长条件，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。另外，数据采集系统实现自动化控制及自动监测，并能结合云服务器自行监测传感器的故障，降低了人力成本，且气象监测系统与温室集群管控系统分离，只通过网络进行通讯，可以方便进行更新升级。附图说明图1为本专利技术实施例一种利用神经网络算法构建气象预测模型的流程图；图2为本专利技术实施例一种气象数据预处理流程图；图3为本专利技术实施例一种气象预测模型的训练与测试流程图；图4为本专利技术实施例一种气象预测模型的训练流程图；图5为本专利技术实施例一种气象预测模型的测试流程图；图6为本专利技术实施例一种温室集群环境调控系统的结构示意图；图7为本专利技术实施例一种气象预测系统结构示意图；图8为本专利技术实施例一种气象信息采集模块的结构示意图；图9为本专利技术实施例一种温室集群环境调控系统中RS485串口电路的接线原理图；图10为本专利技术实施例一种温室集群环境调控系统中处理器核心的通讯连接示意图；图11为本专利技术实施例一种气象信息预测模块的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。作为本专利技术实施例的一个方面，本实施例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。可以理解为，针对上述问题，考虑到气象环境的复杂性，本实施例事先通过采集与温室环境相关的气象本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种温室集群环境调控方法，其特征在于，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。

【技术特征摘要】
1.一种温室集群环境调控方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，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。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述S1的步骤之前，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。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈一飞，蒲东，李行健，李丹，王亚威，张向南，彭雄，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11