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AI温室放风决策定制:温湿度耦合与窗口开度

在连栋玻璃温室的番茄越冬茬试验中,我们把放风窗口的开度控制从固定阈值触发,改为短时预测加约束求解。温室内部按高度布设温湿度分层测点,同步采集窗口开度、内外温差、风速与太阳辐射,用轻量梯度提升模型预测未来15分钟的温湿度走势,再由一个小型求解器给出开度建议,并保留结露与低温两条硬安全边界,模型只做建议、不下发越界指令。

要点

  • 阶段进展:在3个连栋、2个茬口约6周的运行数据上,午后高温时段的温度越界时长比人工阈值控制下降约三成,结露报警次数未增加;单次推理在边缘盒上约40毫秒,可跟随窗口电机的调节周期。
  • 下一步:把夜间保温与白天放风合并到同一决策周期,并接入能耗计量,用于评估少开窗加环流风机的替代方案,同时补充阴雨天的样本。

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