SCADA-система для керування енергетичними потоками промислової теплиці



DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya2022.04.024

V. Lysenko, I. Bolbot, T. Lendiel

Анотація


Розроблено програмне забезпечення системи автоматизованого керування енергетичними потоками промислової теплиці. Реалізовано структурну схему системи керування виробництвом продукції заданої якості, де передбачено підсистему підтримки прийняття рішень системи автоматизованого керування енергетичними потоками промислової теплиці. Створено концептуальну структуру системи керування енергетичними потоками. Рівень керування виробництвом реалізований пунктом диспетчерського керування і збору даних, до складу якого входить сервер обробки даних. Усі вказані вузли являють собою комп’ютерно-інтегровані пристрої зі встановленим спеціалізованим програмним забезпеченням. Вузли рівня  виробництва об'єднані в єдину мережу з доступом до Інтернет. Для системи автоматизованого керування реалізовано візуалізацію людино-машинного інтерфейсу, що виконано програмному середовищі LabView. У розробленому людино-машинному інтерфейсі передбачено візуалізацію основних технологічних параметрів мікроклімату тепличного комплексу, розрахунок критеріїв управління, а також можливість керування енергетичними потоками та запису виміряних значень у базу даних. Створено SCADA-систему, що дозволить забезпечувати операторський контроль за технологічними процесами в реальному часі. У меню системи керування виробництвом передбачено виведення показника якості продукції тепличних комплексів.

Ключові слова: програмне забезпечення, автоматизація, системи керування, теплиця, якість продукції, енергетичні витрати, людино-машинний інтерфейс


Повний текст:

PDF

Посилання


Woo, H., Uber, J. G., & Boccelli, D. L. (2018). A new estimation technique for performance curves of variable speed pump using a scada database. Paper presented at the 1st International WDSA / CCWI 2018 Joint Conference

Petkovski, M., Kostov, M., Bogdanova, S., & Bogdanov, M. (2011). Adaptive sampling algorithm applied to SCADA datalog database shrinkage. Paper presented at the International Conference on Systems, Signals, and Image Processing, 177-180.

Howimanporn, S., Chookaew, S., & Silawatchanana, C. (2021). Real-time evaluation position control of directional wheel conveyor using fuzzy embedded PLC and SCADA. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, 10(6), 328-336. doi:10.18178/ijmerr.10.6.328-336

Chamorro-Atalaya, O., Arce-Santillan, D., Diaz-Leyva, T., & Diaz-Choque, M. (2021). Supervision and control by SCADA of an automated fire system. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 21(1), 92-100. doi:10.11591/ijeecs.v21.i1.pp92-100

Revathi S, Radhakrishnan T K and Sivakumaran N, "Climate control in greenhouse using intelligent control algorithms," 2017 American Control Conference (ACC), 2017, pp. 887-892, doi: 10.23919/ACC.2017.7963065.

Lendiel, T., Lysenko, V., & Nakonechna, K. (2021). Computer-integrated technologies for fitomonitoring in the greenhouse. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, pp. 711 - 729. doi:10.1007/978-3-030-43070-2_30

Nurjannah, D. R., Supriadi, D., Sutiawan, A., & Kustiawan, I. (2020). Designing smart greenhouse systems using SCADA based on IoT. Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, , 850(1) doi:10.1088/1757-899X/850/1/01200

Lendiel, M., Lendiel, T., & Bolbot, I. База даних реального часу підсистеми моніторингу процесу вирощування овочевої продукції в теплиці. Енергетика і автоматика, 4, 128-136.

Lysenko, V. F., Bolbot, I. M., & Lendel, T. I. (2014). Wavelet analysis in plant phytometry. Current issues of modern science, 31, 163-173.

Dudnyk, A. (2018). Features of Intelligent Control Systems of Biotechnological Objects. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference. Nowy Sacz, Poland, 161-162.

Dudnyk, A., Lysenko, V., Zaets, N., Komarchuk, D., Lendiel, T., & Yakymenko, I. (2018). Intelligent control system of biotechnological objects with fuzzy controller and noise filtration unit. In 2018 International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T), 586-590.

Dudnyk, A. (2018). Features of Intelligent Control Systems of Biotechnological Objects 2018 Proceedings of the International Scientific and Practical Conference “Scientifc Research Priorities – 2018: theoretical and practical value”.

Ouammi, A., Achour, Y., Zejli, D., & Dagdougui, H. (2019). Supervisory model predictive control for optimal energy management of networked smart greenhouses integrated microgrid. IEEE transactions on automation science and engineering, 17(1), 117-128.

Ouammi, A., Achour, Y., Dagdougui, H., & Zejli, D. (2020). Optimal operation scheduling for a smart greenhouse integrated microgrid. Energy for Sustainable Development, 58, 129-137.

Al-Amin, M., & Islam, M. S. (2021, September). Design of an Intelligent Temperature Controller of Furnace System using the Fuzzy Self-tuning PID Controller. In 2021 International Conference on Electronics, Communications and Information Technology (ICECIT), pp. 1-4.

Lysenko, V., Zhyltsov, A., Bolbot, I., Lendiel, T., & Nalyvaiko, V. (2020). Phytomonitoring in the Phytometrics of the Plants. In E3S Web of Conferences, 154, 07012. EDP Sciences.

Mahfuz, N., Jahan, R., Islam, M. M., Nigar, M., & Karmokar, S. (2020). Microcontroller based intelligent greenhouse environment monitoring and controlling system. Paper presented at the Proceedings of 2020 IEEE International Women in Engineering (WIE) Conference on Electrical and Computer Engineering, WIECON-ECE 2020, 418-421. doi:10.1109/WIECON-ECE52138.2020.9397991.

Ai, W., & Chen, C. (2011). Green house environment monitor technology implementation based on android mobile platform. Paper presented at the 2011 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce, AIMSEC 2011 - Proceedings, 5584-5587. doi:10.1109/AIMSEC.2011.6010025.

Gurban, E. H., & Andreescu, G. -. (2018). Greenhouse environment monitoring and control: State of the art and current trends. Environmental Engineering and Management Journal, 17(2), 399-416. doi:10.30638/eemj.2018.041.

Yu, W., Körner, O., & Schmidt, U. (2020). Crop photosynthetic performance monitoring based on a combined system of measured and modelled chloroplast electron transport rate in greenhouse tomato. Frontiers in Plant Science, 11 doi:10.3389/fpls.2020.01038.

Lysenko, V., Bolbot, I., Romasevych, Y., Loveykin, V., Voytiuk, V. (2018). Algorithms of robotic electrotechnical complex control in agricultural production. Control Systems: Theory and Applications, 271–289.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Bookmark and Share