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基于光伏发电的农业大棚环境检测系统

作者:无忧期刊网 来源:期刊论文 日期:2023-01-09 09:21人气:
摘    要:农业大棚由于地处偏僻,供电距离较远而增加了管理的成本,因此如何提高农业大棚的管理效率和降低成本有待研究。将采用光伏发电技术、物联网技术与农业检测系统三者相结合的方式,对农业大棚的环境进行实时的监测,从而在无人管理的情况下能够全面地了解农业大棚的数据,实现无人化管理。试验结果表明,该监测系统所测得的数据与实际现场所得的数据误差保持在5%的范围内,能够精确地反映农业大棚的环境数据,为农业大棚的监测系统的改进提供参考依据。
 
关键词:光伏发电;物联网技术;农业检测;农业大棚;
 
环境信息对于指导农业的生产具有十分重要的影响,所反映出的数据信息使得人们能够清晰地了解农作物生长状况,以便于对农业的生产活动进行有效的管理,进而提高农业的产量和效益。近些年来,随着农业种植技术的推广和改进,以温室种植为主的农业大棚成为了现代农业发展的重要举措[1],但由于农业大棚一般所处的地理位置偏僻且面积较广,供电距离较远,人工采集环境信息的效率低下,所得数据信息误差较大,无法达到精确化的管理和降低成本,因此改进农业大棚的管理更是成为了迫切解决的问题。
 
郭鹏等[2]对农业温室大棚进行了智能化的环境监测,取代了人工采集数据的传统方式,提高了数据的精准性;杨飞等[3]采用物联网技术对温室环境进行监测,实现了农业大棚的信息化管理;朱均超等[4]设计了以物联网为系统的农业环境检测系统,采集大棚内的6个环境参数进行远程的监测和管理;陈晓宁等[5]则采用GPRS和射频技术来对农业大棚的环境进行监测。目前,有关农业大棚的监测系统[6]大多关注于数据采集的优化和平台的建立,而对于远距离供电带来成本增加的问题并未给出优化的方案。因此,研究改进农业大棚的供电问题对于降低管理的成本具有重要的意义。
 
本文针对农业大棚地处地理位置偏远而造成供电成本高的问题,设计以光伏为核心的发电系统,将光伏发电技术应用于农业大棚的供电管理,并将物联网技术与智能检测技术相结合,设计一款农业大棚环境检测装置。
 
1 系统总体设计
本设计针对农业大棚室内环境数据采集,因此需要考虑大棚的大小与大棚之间的间距,大棚长105 m,宽45 m,高2.5 m,考虑到Zig Bee信号单点覆盖范围为75 m左右,因此Zig Bee组网选用网状网络拓扑结构完成通讯。
 
农业大棚室内环境信息采集系统主要由3个部分组成,分别为环境信息采集模块、Zig Bee无线传输模块、物联网系统。环境采集模块包括主控芯片STM32F103、空气温湿度传感器、土壤温度传感器、土壤湿度传感器、土壤pH值传感器、光照强度传感器、CO2传感器、人体红外传感器。物联网系统包括主机的核心控制芯片、Zigbee模块、Wi-Fi模块、机智云服务器、手机APP软件。
 
环境信息采集模块是通过7类传感器进行采集,将采集到的室内环境数据通过控制器的ADC采集系统、数字串行通讯系统传输到主控芯片中,主控芯片处理后通过显示灯和液晶屏显示信息。
 
2 电路设计
2.1 主控电路的设计
本设计选用ST公司推出的STM32F103CBT6[6,7]芯片作为本系统的单片机控制芯片,其外设电路由复位时钟、晶振电路、供电电路、ST_LINK下载接口等部分组成,STM32F103CBT6单片机的最小系统电路如图1所示。
 
2.2 DC-DC电路的设计
本系统的供电部分采用的是光伏直流供电系统。在农业大棚中,市电安装成本较高,由于农业大棚有可能远离租户,架线可能会造成巨大的成本。而采用光伏发电也能保证系统的正常运行,并且安装方便,移动性好。为了节约能源,践行可持续发展理念,因此在供电方向选择光伏供电。
 
为此,在农业检控系统中,使用太阳能光伏电池板进行发电,通过Buck电路把光伏电池板电压进行变换后给12 V的蓄电池充电,以此来作为整个检控系统的供电来源。该电路采用MPPT控制算法来对光伏进行最大功率的跟踪控制,实现光伏最大功率的输出,而对于蓄电池的储能过程,则采取三段式的充电控制策略。文献[7]指出该控制策略能够达到快速充电、防止过充现象发生的效果,电路原理如图2所示。
 
2.3 环境检测传感器和无线模块的设计
目前已知的能够影响作物生长的因素已达上百种之多,但在实际的设计应用中,不可能对这些信息进行全部采集,根据对作物生长影响的大小,本文着重选择影响较大的几种环境因素作为检测参数,如土壤的酸碱度、土壤的温湿度、空气温湿度、光照强度和CO2体积分数,将这些因素作为数据采集因子。考虑到传感器的性能和精确度,采用飞梦电子科技有限公司生产的型号为FM-KWS电压型温湿度传感器检测大棚内的空气温湿度,FM-SFC型号的土壤湿度传感器采集大棚中的土壤含水量以及FM-GZ型号的光照度传感器采集大棚中的光照强度。对于土壤的温湿度的采集则采用华电科技有限公司生产的KG-LC247型号土壤温度传感器,土壤的pH值的检测则采用北京速锐科技有限公司所生产的CH-3D型号的pH计传感器,大棚内的CO2体积分数则采用深圳市炜盛科技集团有限公司所生产的MH-Z19B进行检测。线通讯模块选用鼎泰克电子有限公司所成产的DTK集成无线Zig Bee模块。网络层采用Wi-Fi进行设计,通过主节点的主控芯片与ESP8266模块相连进行通信。
 
3 试验平台和误差分析
3.1 试验平台的搭建
本文设计的农业大棚环境检测系统如图3所示,检测方向主要为农业大棚室内环境检测。该系统由空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、二氧化碳传感器、光照强度传感器和pH值传感器组成,农业大棚环境检测项目较为全面,并且可以通过Zig Bee无线通讯技术把环境数据传输到主节点上进行显示。主节点连接Wi-Fi模块把检测数据上传到云端服务器,通过用户手机APP显示相关数据。
 
3.2 APP数据界面
本次试验场地选择农业大棚试验田,试验田为土豆农作物。该检测系统的传感器从机与Zig Bee相连,路由器与Wi-Fi相连,手机联网并打开APP,观察主机和APP上显示的环境数据,正常检测状态下的APP界面如图4所示。
 
3.3 数据的误差分析
本文设计的大棚环境检测系统所测得的大棚内的空气温湿度如图5所示。分析图5可知,所测得的温湿度值大小与实际测得的数值大小误差保持在5%的范围内,有效地反映了大棚环境的温湿度状况。
 
对于土壤的温湿度,根据传感器所测得的数据情况如图6所示。分析图6可知,大棚内土壤的温度在07:00—15:00的时间段内不断上升,在16:00—19:00的时间段内逐步的下降。而对于大棚内土壤的湿度,除了13:00—15:00时间段内呈现出上升的趋势,其余时间段内为下降的状态。通过数据的显示,土壤测得的温湿度值与实际现场测得的数值平均误差约为1%。
 
大棚内的光照强度变化情况如图7所示。分析图7可知,在07:00—15:00的时间段内,大棚内的光照强度不断增强,而在16:00—19:00的时间段内,随着夜幕的降临,大棚的光照强度逐渐降低,且测得的数据与实际的数据误差为0.5%。
 
大棚内的CO2体积分数如图8所示,分析图8可知,在07:00—17:00的时间段内,大棚内CO2的体积分数逐渐降低,而在17:00后的时间段内,大棚内CO2的体积分数呈现出增大的趋势,其数据的误差约为0.3%。
 
大棚内土壤的酸碱度如图9所示。分析图9可知,大棚内的土壤在全天中呈现出酸性或者中性的状态,所得的数据误差约为0.1%。
 
4 结论
本文针对农业大棚的供电和管理问题,设计了一款基于光伏发电的农业大棚检测系统,从中得出了以下结论:①采用光伏发电技术解决了农业大棚因地理位置偏远而造成供电难的问题,通过使用光伏发电达到了对新能源利用的目的,降低了发电的成本;②对于农业大棚内的管理,采用物联网技术实现远程数据监控的目的,可随时随地使用手机APP软件观察大棚内的数据情况,及时了解大棚内作物的生长信息;③该系统测得数据与实际现场测得的数据误差精度在5%以内,较为真实地反映了大棚的数据信息,其系统的可靠性和稳定性较好。
 
参考文献
[1] 李立扬,王华斌,白凤山.基于Zig Bee和GPRS网络的温室大棚无线监测系统设计[J].计算机测量与控制,2012,20(12):3148-3150.
[2] 郭鹏,马建辉.农业温室大棚智能环境监测系统设计[J].中国农机化学报,2016,37(4):71-73,90.
[3] 杨飞,谢涛,伍英,等.基于Wi-Fi的农业物联网温室大棚环境监测系统的设计[J].计算机测量与控制,2017,25(2):50-53.
[4] 朱均超,张强,赵岩.基于物联网的农业大棚环境监测系统设计[J].中国农机化学报,2018,39(9):76-80.
[5] 陈晓宁,魏来,王健,等.基于GPRS和射频技术的农业大棚环境监测系统[J].安徽大学学报(自然科学版),2022,44(5):64-69.
[6] 牛青松,胡永强,邓西金,等.基于无线传感器网络的温室大棚环境监测系统设计[J].安徽农业科学,2016,44(24):235-237,243.
[7] 温银堂,贺睃华,王洪斌,等.基于模糊自适应PID算法的改进三段式蓄电池快速充电系统[J].清华大学学报,2014,54(7):952-958.
 
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