Оптимізація систем клімат контролю об’єктів захищеного ґрунту

Abstract

У магістерській кваліфікаційній роботі розглянуто питання розробки та оптимізації систем клімат-контролю для об’єктів захищеного ґрунту[1], зокрема теплиць, оранжерей і зимових садів. Актуальність теми обумовлена необхідністю створення енергоефективних, точних і доступних рішень для підтримки мікроклімату в умовах глобальних змін клімату, зростаючого попиту на екологічно чисті продукти та оптимізації енергоспоживання. Розробка сучасної системи клімат-контролю передбачає інтеграцію датчиків новітнього покоління, таких як AM2305[2] для вимірювання температури і вологості, BME680[3] для оцінки якості повітря, MH-Z19 для моніторингу рівня CO2, TSL2561 для вимірювання освітленості, а також сенсорів вологості ґрунту. Основна увага приділена забезпеченню високої точності збору даних та їхньої обробки в реальному часі. У роботі здійснено детальний аналіз літературних джерел, присвячених питанням автоматизації клімат-контролю. Проведено порівняння існуючих рішень, зокрема автоматизованих систем для теплиць на базі IoT, таких як Arduino та Raspberry Pi. Результати дослідження показують, що сучасні системи мають обмеження у гнучкості налаштувань, інтеграції з хмарними сервісами та енергоефективності, що потребує розробки нових підходів. Запропонована система складається з апаратної частини (датчики, мікроконтролери NodeMCU V3 ESP8266 [4]) та програмного забезпечення, розробленого на основі Spring Boot для серверної частини, React для 1 клієнтської частини та PostgreSQL як бази даних. Для забезпечення інтеграції використано хмарні сервіси AWS. Основні функції системи включають моніторинг параметрів мікроклімату, автоматизацію управління, збереження даних і відображення статистики через веб-інтерфейс. Оптимізація системи досягнута шляхом впровадження алгоритмів аналізу даних і розробки моделі управління на основі реальних показників. Ефективність запропонованого рішення оцінено під час тестування в умовах реального середовища, що продемонструвало зменшення енергоспоживання на 20% порівняно з традиційними методами. Практичне значення роботи полягає у створенні універсальної системи, яка може бути адаптована для різних об’єктів захищеного ґрунту, забезпечуючи високу якість корисного викорсиатння при зменшенні витрати на енергоресурси. Отримані результати можуть бути використані для подальшого вдосконалення систем управління мікрокліматом та інтеграції з іншими технологіями розумного сільського господарства.автоматизація, IoT, енергоефективність.

This master's qualification thesis addresses the development and optimization of climate control systems for protected ground objects[1], including greenhouses, conservatories, and winter gardens. The relevance of the topic stems from the necessity to create energy-efficient, precise, and affordable solutions for maintaining microclimates amidst global climate change, the growing demand for eco-friendly products, and the need for energy consumption optimization. The developed climate control system integrates state-of-the-art sensors such as the AM2305[2] for temperature and humidity measurement, BME680[3] for air quality assessment, MH-Z19 for CO2 monitoring, TSL2561 for light intensity measurement, and capacitive soil moisture sensors. The focus is on achieving high data accuracy and real-time processing. The thesis provides an in-depth review of literature on climate control automation. Existing solutions, such as IoT-based systems utilizing Arduino and Raspberry Pi, are analyzed and compared. The findings indicate that current systems have limitations in flexibility, cloud integration, and energy efficiency, necessitating innovative approaches. The proposed system consists of hardware components (sensors and NodeMCU V3 ESP8266 microcontroller[4]) and software developed using Spring Boot for the server side, React for the client side, and PostgreSQL as the database. Cloud services via AWS ensure integration. The system's core functions include microclimate parameter monitoring, automation, data storage, and statistics visualization via a web interface. 3 Optimization is achieved through data analysis algorithms and a management model based on real-time parameters. System performance testing in real environments demonstrated a 20% reduction in energy consumption compared to traditional methods. The practical significance of this work lies in the creation of a universal system adaptable to various protected ground objects, ensuring high productivity and energy efficiency. The results can be used to further improve microclimate management systems and integrate them with other smart agriculture technologies.