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基于P-M模型的南疆棉田智能灌溉系统的设计与试验

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新疆农业科学 2023年

作者：惠瑞晗林丽曹伟张梦珂林豪姚帅新疆农业大学水利与土木工程学院

【目的】为解决目前南疆地区棉花智能灌溉的需要，【方法】基于P-M模型设计了一套棉田智能灌溉系统，由数据采集节点、无线通信节点、云平台决策终端、灌溉应用节点四部分组成。数据采集节点的气象设备采集到数据后无线传输至云平台决... 详细信息

【目的】为解决目前南疆地区棉花智能灌溉的需要，【方法】基于P-M模型设计了一套棉田智能灌溉系统，由数据采集节点、无线通信节点、云平台决策终端、灌溉应用节点四部分组成。数据采集节点的气象设备采集到数据后无线传输至云平台决策终端，终端基于P-M模型计算单次灌溉量，在指定的灌溉时间自动发出灌溉指令，灌溉应用节点接收指令开启阀门精确灌溉，土壤墒情变化由数据采集节点的墒情设备实时监测后无线传输到云平台展现；以本地传统灌溉模式作为对照(CK)，灌溉系统设置120%(W1)、100%(W2)和80%(W3)三种灌溉模式，在田间开展四个处理下的试验。【结果】三个试验组灌溉工作在无人为干预的条件下实现全智能化，系统有效精准执行灌溉指令；试验证明在灌溉水充足的情况下可选用W2模式，总耗水量较传统模式增加16.85%的情况下土壤含盐量下降13.65%，籽棉产量提高20.84%，水分利用效率提高3.41%，能够大幅提高产量的同时有效改善土壤环境；W3总耗水量较传统灌溉减少6.52%，土壤含盐量上升0.16%，盐渍化速度较传统灌溉模式变缓，籽棉产量提高11.18%，水分利用效率大幅提高，可达到兼顾提高产量与节水的效果。【结论】智能灌溉系统的有效性和可行性得到了实际验证，增加了灌溉系统的可选参数范围，为棉花智能灌溉的发展提供参考。

关键词：棉花灌溉系统产量水分利用效率

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灌溉系统辅助开发平台的设计与实现

山东农业大学学报（自然科学版） 2021年第6期52卷 1002-1008页

作者：任崇浩张继军山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018

针对灌溉系统项目受限于硬件环境导致开发效率低的问题,基于Aardio语言和SQLite数据库,采用MVC设计模式及多线程技术,面向客户端/服务器架构灌溉系统,设计了可提供虚拟测试环境的辅助开发平台。首先分析了客户端/服务器架构灌溉系统的... 详细信息

针对灌溉系统项目受限于硬件环境导致开发效率低的问题,基于Aardio语言和SQLite数据库,采用MVC设计模式及多线程技术,面向客户端/服务器架构灌溉系统,设计了可提供虚拟测试环境的辅助开发平台。首先分析了客户端/服务器架构灌溉系统的组网特点以及平台功能的实现原理,然后依据上述分析设计了虚拟硬件模型、虚拟硬件数据库及硬件环境模拟器,最后完成平台构建并将其应用于某灌溉系统项目的开发。经测试,平台可实现对传感控制设备输入输出特性的模拟,减少开发人员对真实硬件环境的依赖,提高开发效率与灵活性。

关键词：灌溉系统平台开发软件设计

不确定性条件下农业微电网与灌溉系统相结合的鲁棒优化调度

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上海交通大学学报 2024年

作者：杨森郭宁张寿明昆明理工大学信息工程与自动化学院

农业微电网以低成本的方式为偏远农村地区的能源供应提供了一种有前景的解决方案。该文综合考虑风光抽水蓄能一体化农业微电网满足用电负荷需求和用水负荷需求，在可再生能源出力及用电负荷需求的不确定性条件下，提出了包含抽水蓄能(Pu... 详细信息

农业微电网以低成本的方式为偏远农村地区的能源供应提供了一种有前景的解决方案。该文综合考虑风光抽水蓄能一体化农业微电网满足用电负荷需求和用水负荷需求，在可再生能源出力及用电负荷需求的不确定性条件下，提出了包含抽水蓄能(Pumped Hydro Storage，PHS)电站的孤岛型农业微电网和灌溉系统相结合的鲁棒优化调度模型，利用农村地区水资源富足的特点和风光抽蓄补偿的优势，在最小化系统总成本的同时提高可再生能源的消纳。所提模型考虑分布式发电、用电负荷需求和用水负荷需求、涡轮流量和灌溉流量，具有多样性、多约束、非连续的特点，提出一种引力鲸鱼优化算法(GWOA)求解该模型。在某农业微电网上的仿真结果表明，所提算法(GWOA)可以获得比CPLEX求解器及其他新开发算法更具竞争力的解，并探究了降水量不确定性引起灌溉系统用水负荷需求变化对系统运行成本的影响以及使用PHS电站的必要性。

关键词：农业微电网抽水蓄能灌溉系统不确定性条件引力鲸鱼优化算法

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基于计算机控制的智能灌溉系统优化研究

农机化研究 2024年第10期46卷 37-42页

作者：贾红军黄河水利职业技术学院河南开封475000

为了实现小麦供水量精确控制,优化整合BP神经网络和模糊控制,设计了智能灌溉系统,并基于BP神经网络设计小麦需水量预测系统。整个神经系统为3层结构,以温度、土壤湿度、风速和光照强度作为系统输入,理论计算得到的小麦需水量为预测期望... 详细信息

为了实现小麦供水量精确控制,优化整合BP神经网络和模糊控制,设计了智能灌溉系统,并基于BP神经网络设计小麦需水量预测系统。整个神经系统为3层结构,以温度、土壤湿度、风速和光照强度作为系统输入,理论计算得到的小麦需水量为预测期望值,训练该神经网络。基于模糊控制设计浇灌控制系统,以神经网络小麦需水量预测值和实际土壤含水量的差值e及其变化率ec作为控制系统输入,以浇灌时间作为系统输出,对神经网络需水量预测精度进行测试,相对偏差分布区间为[1.65%,7%]。对灌溉系统进行测试,相对偏差分布区间为[0.02%,0.38%]。

关键词：灌溉系统神经网络模糊控制优化

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农作物灌溉系统的智能物联监控平台应用

农机化研究 2024年第2期46卷 207-211页

作者：李媛山东工业职业学院山东淄博256414

为进一步实现农作物灌溉系统的精准作业目标,提高自动灌溉作业的综合水平,以物联网技术为支撑,针对灌溉系统的监控效能展开应用探究。以系统的组成及作业原理为基点,融入智能物联感知技术,建立物联监控模型,匹配适应性的监控平台架构,... 详细信息

为进一步实现农作物灌溉系统的精准作业目标,提高自动灌溉作业的综合水平,以物联网技术为支撑,针对灌溉系统的监控效能展开应用探究。以系统的组成及作业原理为基点,融入智能物联感知技术,建立物联监控模型,匹配适应性的监控平台架构,并展开基于智能物联监控平台应用的灌溉作业试验。结果表明:设计的监控系统数据丢包率小于3.00%,系统决策准确率与网络覆盖率分别相对提升了8.72%和8.60%,且整体灌溉区域的土壤湿度合格率与灌溉均匀度也得到了同步改善,具有良好的实施性与优越性,对于农机灌溉设备的智慧转型具有重要的推广价值。

关键词：灌溉系统监控效能物联感知决策准确率智慧转型

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基于物联网技术的农业灌溉系统精准控制研究

农机化研究 2022年第1期44卷 227-232页

作者：李林开封大学河南开封475000 开封市农业物联网工程技术中心河南开封475000

为进一步提高我国农业灌溉系统的精准化水平,结合具有强大传感识别与智能嵌入特点的物联网技术,针对灌溉系统的精准控制展开研究。规划基于物联网技术的农业灌溉系统架构,搭建精准控制模型,以多传感器融合理念为主线,进行系统硬件选型... 详细信息

为进一步提高我国农业灌溉系统的精准化水平,结合具有强大传感识别与智能嵌入特点的物联网技术,针对灌溉系统的精准控制展开研究。规划基于物联网技术的农业灌溉系统架构,搭建精准控制模型,以多传感器融合理念为主线,进行系统硬件选型与软件设计,并展开精准控制性能试验。试验结果表明:灌溉系统的多功能传感器数据采集与传输模块精准化程度高,土壤湿度系统监测值与实地测量值之间的相对误差控制在2%以内;在保证系统数据信号传输条件一致情况下,基于物联网技术精准控制算法,系统信息控制处理精准度可提高7.50%,灌溉作业效率可达90%以上;系统运行稳定,具有较好地推广前景,可为智慧农业发展提供优化方向。

关键词：灌溉系统传感识别物联网技术精准控制作业效率

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基于分级路由的农田智能化灌溉系统网络布局

农机化研究 2023年第2期45卷 203-206页

作者：沈艺敏刘泉生陆珊南宁学院信息工程学院广西南宁530200

以农田灌溉系统通信网络为研究对象,通过对灌溉控制过程进行分析,利用分级路由的方式建立了一种星型网络拓补结构形式的农田智能灌溉通信网络。利用无线传感采集装置进行土壤湿度信息采集,并通过通信网络将相关参数信息传输至灌溉系统... 详细信息

以农田灌溉系统通信网络为研究对象,通过对灌溉控制过程进行分析,利用分级路由的方式建立了一种星型网络拓补结构形式的农田智能灌溉通信网络。利用无线传感采集装置进行土壤湿度信息采集,并通过通信网络将相关参数信息传输至灌溉系统数据处理中心,经分析处理后生成控制指令,并再次利用通信网络将指令发送至灌溉执行机构驱动装置,实现灌溉过程智能化控制。利用通信监测软件对系统展开测试,并进行通信过程中不同传输距离对信号功率影响的验证,结果表明:随着通信距离的增加,分级路由通信网络传输信号功率逐渐降低。

关键词：灌溉系统通信网络分级路由智能化

不确定环境下含灌溉系统的多农业微电网水-电联合调度研究

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不确定环境下含灌溉系统的多农业微电网水-电联合调度研究

作者：张明煜山东理工大学

学位级别：硕士

随着中国乡村振兴战略的实施和新农村建设的大力推进,农村地区的用电量日益增长,用能需求越来越趋于多样化,对农村地区的能源供应提出了更高要求。此外,随着煤、石油等化石燃料的日益枯竭、气候变暖等环境问题的日益突出,以及中国“碳... 详细信息

随着中国乡村振兴战略的实施和新农村建设的大力推进,农村地区的用电量日益增长,用能需求越来越趋于多样化,对农村地区的能源供应提出了更高要求。此外,随着煤、石油等化石燃料的日益枯竭、气候变暖等环境问题的日益突出,以及中国“碳达峰”、“碳中和”战略目标的提出,可再生能源在能源结构调整中得到广泛的关注。考虑到农村地区人口时空分布分散、大电网投资运营成本高以及农村地区可再生能源丰富等特点,农业微电网成为解决农村地区的能源供应问题的一种经济高效的解决方案。本文总结了不确定环境下农业微电网调度问题的国内外研究现状,分析了目前所存在的问题,并在此基础上对不确定环境下含灌溉系统的多农业微电网水-电联合调度问题进行了研究,本文的具体工作如下:首先,为解决本文所提出的非凸、非线性及具有复杂约束的农业微电网优化调度问题,提出了基于种内竞争机制的进化捕食策略（evolutionary predator and prey strategy based on intraspecific competition mechanism,EPPSIC）群体智能优化算法。通过标准函数测试及电力系统调度问题求解,验证了该算法能够有效克服传统进化算法在局部搜索能力及平衡局部搜索和全局搜索能力上的不足,并且在计算过程中保持了良好的种群多样性,能够较快的收敛到最优解。其次,构建了含灌溉系统的农业微电网水-电联合优化调度模型,分析了农业微电网中用户供电负荷、风力发电、抽水蓄能、灌溉系统的水-电耦合特性。针对风力发电的不确定性,从风险规避的角度出发,推导了风力发电的功率不足期望值（expected power not served,EPNS）和功率削减期望值（expected power curtailment,EPC）指标,用于评估可再生能源出力不确定性给农业微电网运行带来的风险。在此基础上,构建以最小化农业微电网总经济成本为目标的水-电联合调度模型。通过对农业微电网系统进行仿真分析,验证了所提出的风险规避方法能够很好的权衡系统的收益与风险,提高了农业微电网运行的经济性及对不确定风电的利用效率。最后,对水-电联合的农业微电网进行扩展,综合考虑抽水蓄能共享以及多微电网间能量交互,构建了面向抽水蓄能共享的多农业微电网水-电联合调度模型,对多农业微电网中的风电与光伏进行了风险评估,并采用了Aumann-Shapley值对多农业微电网的利益进行分配。最后,通过算例分析,验证了多农业微电网中进行抽水蓄能共享的必要性以及所提出的水-电联合调度模型的有效性。

关键词：多农业微电网可再生能源风险规避灌溉系统进化算法

基于PSO-GRU青椒生长期需水预测算法的智慧灌溉系统研究

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基于PSO-GRU青椒生长期需水预测算法的智慧灌溉系统研究

作者：连晓晗河北工程大学

学位级别：硕士

青椒是一种耗水量较大的作物,在其生长期间灌水量过多、过少以及灌水量波动过大都会影响青椒的生长。精准预测青椒日均需水量并按需灌溉,有利于青椒规模化种植,提升农业生产效率。目前我国青椒作物在规模化种植管理过程中存在以下不足:... 详细信息

青椒是一种耗水量较大的作物,在其生长期间灌水量过多、过少以及灌水量波动过大都会影响青椒的生长。精准预测青椒日均需水量并按需灌溉,有利于青椒规模化种植,提升农业生产效率。目前我国青椒作物在规模化种植管理过程中存在以下不足:青椒生长期内日均需水量的预测精度不高;以往的实验数据主要依靠人工采集记录,信息滞后且易造成误差;现有灌溉系统集成程度不高,难以实现规模化和智能化管理。为了提高青椒生长期内日均需水量的预测精度,同时实现灌溉系统的智慧化管理与控制,本文设计并实现了一套基于粒子群算法优化的门控循环单元(Particle Swarm Optimization-Gated Recurrent Unit,PSO-GRU)神经网络青椒生长期需水预测算法的智慧灌溉系统。本文主要研究内容如下:(1)针对青椒需水数据的时序特征,提出一种PSO-GRU青椒生长期日均需水预测模型。以2014-2018年实验所得的青椒需水和气象环境等数据为数据源,将日均气温、气压、风速等环境数据作为特征集,需水量作为标签,以GRU神经网络为训练模型进行需水预测。针对人工选择GRU超参数容易导致预测结果陷入局部最优的问题,利用粒子群算法对GRU模型的超参数进行寻优,通过仿真实验对青椒生长期日均需水量进行预测,并与RNN、LSTM、GRU等模型进行对比。仿真结果表明:PSO-GRU模型的预测精度和拟合效果显著提高。(2)针对人工采集数据的缺点以及系统集成度不高的问题,依托物联网、云计算等技术,设计并实现了一套农业灌溉系统,利用各类农业生产环境传感器对青椒生长过程中各类环境参数进行实时采集,通过自主搭建的LoRa无线网络把数据传输至云端信息管理平台进行存储和管理,实现同时对多个种植区域的实时监测。系统支持对农业现场外围设备远程、自动化控制。将PSO-GRU青椒需水预测算法嵌入灌溉系统的信息管理平台。将实时采集到的作物生长环境参数作为需水预测算法的输入来预测青椒的需水量,同时需水预测结果能够为灌溉计划的制定提供决策依据,从而对各种外围设备进行远程控制,进一步探索需水预测算法在农业灌溉系统中的应用。系统经过一段时间测试运行,结果表明:系统稳定可靠,功能设计合理,能够满足规模化种植生产需要。

关键词：粒子群算法 GRU神经网络青椒需水预测灌溉系统 LoRa无线网络