AI温室环控定制：多因子耦合与执行滞后

温室环境调控的难点不在单点测量，而在多因子耦合与执行器滞后。温度、湿度、CO₂ 与光照相互影响，天窗、湿帘、风机等执行机构动作后，环境响应常滞后数分钟至数十分钟。仅靠阈值开关，容易在目标值附近反复震荡，也增加能耗。

本实验室近期以连栋温室为对象做了一组实验性探索：将温室按风口与遮阳分区，建立轻量时序预测模型，输出未来 30 分钟的温湿度与 CO₂ 趋势；在控制侧加入规则安全层，把预测结果转为天窗开度、湿帘启停与风机档位的滚动建议。模型不直接下发执行，而是与原有 PLC 环控器并联运行，便于回退。

阶段进展：在 2 个连栋温室、约 1.2 公顷面积上完成 8 周对照运行。预测模型对 30 分钟温度趋势的平均绝对误差约 0.8℃，湿度约 4.5%RH；在午后高湿时段，震荡次数较阈值控制下降约三成，风机累计运行时长减少约 12%。数据仍受外界天气与作物蒸腾影响，样本覆盖不足。