An. 6. Enc. Energ. Meio Rural 2006

 

Avaliação de modelo computacional para supervisão e controle de casas de vegetação visando a redução do consumo de energia elétrica

 

Software model for greenhouse control and supervision evaluation

 

 

Evandro Gomes Laranjeira^I; Luiz Antonio Rossi^II

^IAnalista de Sistemas, Doutorando da Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas
^IIEngenheiro Eletricista, Prof. Doutor da Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas

 

 

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RESUMO

Cultivo protegido é uma tecnologia conhecida há muito tempo e com a ampliação do conhecimento biológico e o desenvolvimento de novas tecnologias resultaram numa maior ênfase em controles climáticos. Atualmente no mercado, existem equipamentos capazes de controlar diversos fatores, entretanto, a grande dificuldade reside em manipular todos estes elementos de uma forma precisa e racional, para alcançar o clima ideal na casa de vegetação, com um mínimo de gasto de recursos e insumos. Neste trabalho, foi realizada a avaliação de um modelo computacional para controle climático, com algoritmo desenvolvido em Lógica "Fuzzy" ou Nebulosa, aplicando equações de balanço energético e psicrometria, gerenciando os equipamentos mais comuns, visando um mínimo de intervenção humana no processo. O estudo foi realizado em duas estruturas distintas e com níveis tecnológicos variados.

Palavras-chave: Casas de Vegetação, Ambientes Controlados, Lógica "Fuzzy".

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ABSTRACT

Since a long time protected culture is a well-known technology and the increasing of biological knowledge and the new technologies development resulted in a great emphasis on climatic control. Nowadays there are several equipments in the market able to control the temperature, relative humidity, ventilation, solar radiation and artificial illumination as well. Difficulties are related to the manipulation of all these elements in an adequate way to reach the optimum climate conditions with a minimum resource and input expenses.
In this project it was realized an climatic manager algorithm software evaluation using Fuzzy logic and climate models based on "thermal loading calculation", psicrometrics, managing the most common equipment available in the market with a minimum human intervention in the process. This Project has been made in two distinct structures and sorted technological levels.

Keywords: Greenhouses, Protected Environment, Fuzzy Logic.

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INTRODUÇÃO

Um dos fatores preponderantes no sucesso do cultivo protegido é o desenvolvimento de tecnologias dos sistemas de supervisão e controle na automação agrícola, utilizados em larga escala nos dias de hoje. Hoje temos a disposição recursos computacionais avançados e que permitem alcançar controles muito próximos do ideal, entretanto, quando mais de uma ou duas variáveis estão envolvidas, recursos computacionais (algoritmos lineares) simples são extensos e difíceis de proporcionarem, verdadeiramente, um controle ideal. Esta dificuldade pode ser contornada, utilizando-se técnicas específicas para um sistema especializado, no caso, a Lógica "Fuzzy" ou Nebulosa, que vem sendo aplicada nos mais diversos campos de estudo, principalmente aqueles que desenvolvem tecnologia elétrica, eletrônica e computacional.

Neste trabalho, foi o desenvolvido e validado através de simulações um modelo computacional para controle climático, com algoritmo desenvolvido em Lógica "Fuzzy" ou Nebulosa, gerenciando os equipamentos mais comuns disponíveis em casas de vegetação, validado com dados obtidos em duas estruturas distintas.

 

REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Casas de Vegetação

As casas de vegetação são construções utilizadas com o intuito de aproveitar melhor as condições climáticas em benefício do crescimento e desenvolvimento das plantas em épocas em que as condições de clima não são adequadas para esta atividade, ou seja, estas instalações propiciam a criação de um ambiente artificial que seja adequado ao cultivo de plantas.

Angelocci (2002), ressalta que as condições climáticas internas são fatores determinantes no desenvolvimento das plantas. Dentre os fatores climáticos mais importantes, destacam:

- Radiação solar

- Temperatura

- Umidade

- Fluxo de Ar

Controles

O advento dos microcomputadores, na década de 70, e o desenvolvimento de circuitos digitais proporcionaram o surgimento de controles mais precisos, com capacidade de processar e armazenar um grande número de informações num curto espaço de tempo e a possibilidade de maior integração com equipamentos e sensores.

De acordo com Albright (1990), projetar sistemas de controle climático para casas de vegetação requer entendimento das complexas interações entre os sistemas biológicos, contidos no espaço, e o ambiente gerado pelo controle. Isto tem como objetivo criar um balanço favorável, tanto para sistemas biológicos, como para sistemas físicos. Para gerar este balanço, são requeridos entendimentos de física, termodinâmica, matemática, através de cálculos, mecânica dos fluídos, transferência de calor, transferência de massa, psicrometria, refrigeração, fenômenos climáticos, teoria de controle e biologia ambiental.

Hanan (1997) delineou várias características necessárias para sistemas de controle climático, que dentre elas pode-se ressaltar:

• Estabilidade: O sistema deve estar apto a seguir corretamente um comando de entrada e não proporcionar extremos de temperatura em curto espaço de tempo, prejudicando o desenvolvimento da planta.
• Precisão: O sistema deve dispor de sensores suficientemente sensíveis a ponto de detectar qualquer variação que possa interferir na planta. E, principalmente, deve identificar o tempo entre o dado recebido, o processamento desta informação e a resposta obtida, dentro de padrões pré-estabelecidos no período de modelagem do sistema.
• Confiabilidade: O sistema deve ser otimizado a fim de eliminar ou, em alguns casos, reduzir as chances de falha, tais como perda de dados devido à falta de energia, acessos não autorizados ou panes em alguns dos dispositivos do conjunto de circuitos eletrônicos.

Controladores "Fuzzy"

Segundo Azevedo (1999), desde que o controlador baseado em lógica nebulosa foi proposto muitos estudos têm sido realizados na aplicação desse tipo de controlador aos processos industriais tais como processos trocadores de calor, aquecedores de água e tantos outros citados na literatura.

Para a elaboração de um sistema de controle "Fuzzy" são utilizadas regras lingüísticas de controle, com a seguinte forma genérica:

R1: Se premissa, então conclusão (ou ação, no caso de controle).

O controlador "Fuzzy" (CF) consiste num conjunto de sentenças lingüísticas ou regras, as quais definem ações de controle individuais.

A configuração de um sistema lógico "Fuzzy" é mostrada na figura 5 abaixo. Seus principais componentes são: a Fuzzyficação, a base de conhecimentos, a máquina de inferência e a de Defuzzyficação.

 

 

O processo de "Fuzzyficação" envolve as seguintes funções:

a) toma os valores numéricos (não "Fuzzy") das variáveis de entrada,

b) faz um mapeamento para condicionar os valores de entrada a universos normalizados e

c) "Fuzzy"fica os valores, convertendo-os em conjuntos "Fuzzy", de modo que possam se tornar instâncias de variáveis lingüísticas.

A Base de Conhecimento compreende a base de regras e a base de dados:

a) a base de regras é formada por um conjunto de regras lingüísticas que definem a estratégia de controle do sistema.

b) a base de dados é formada pelas definições dos conjuntos "Fuzzy" que descrevem os predicados de cada variável de entrada e saída com suas respectivas funções de pertinência, as quais podem ser discretas ou contínuas.

A máquina de inferência como núcleo do controlador "Fuzzy":

a) Infere ações de controle empregando implicações "Fuzzy" e as regras de inferência da lógica "Fuzzy" e Simula tomada de decisões baseadas nos conceitos "Fuzzy".

O processo de "defuzzyficação" desempenha as seguintes funções:

a) Efetua um levantamento, no qual compatibiliza os valores normalizados das variáveis de saída com os valores dos universos de discurso reais das variáveis,

b) Transforma as ações de controle "Fuzzy" inferidas em ações de controle não-"Fuzzy".

Sistemas que utilizam controladores baseados em regras "Fuzzy" podem possuir o mesmo esquema dos sistemas básicos de controle, sendo que o controle baseado em regras "Fuzzy" está em posição e função semelhantes ao de um controlador convencional.

 

MATERIAL E MÉTODOS

Estruturas

As estruturas estudadas foram denominadas estruturas A e B. A estrutura A, consiste numa casa de vegetação experimental do Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética - CEBEMEG - da Universidade Estadual de Campinas/SP. Esta estrutura é do tipo arco e possui revestimento plástico (polietileno).

A casa de vegetação tem como equipamentos, uma bomba para irrigação e iluminação artificial composta por um conjunto de 65 lâmpadas incandescentes, consistindo de 5 linhas com 13 lâmpadas (potência 60W). Ambas são controladas por dispositivos simples, baseados em temporizadores.

A estrutura B compreende a uma casa de vegetação comercial de produção de Rosas de Corte, localizada no município de Andradas - MG. Esta estrutura possui cobertura com revestimento de material plástico (polietileno), e de acordo com dados fornecidos pelo produtor, esta estrutura possui maior grau de controle, dispondo dos seguintes equipamentos, sendo controlados por dispositivos baseados em set-points: Cortinas Horizontais, Ventiladores, Pad/Nebulizadores e Exaustores.

Recursos Computacionais

As simulações apresentadas neste trabalho foram realizadas utilizando equipamentos pertencentes ao laboratório de informática - LABIN e Laboratório Técnico de Eletrificação Rural - LATER, ambos localizados na da Faculdade de Engenharia Agrícola - FEAGRI / UNICAMP.

Quanto aos softwares, foram utilizados o "Fuzzy" Logical Toobox do MATHLAB 6.4, para testes dos conjuntos e regras. A linguagem de programação utilizada foi o Delphi (Object Pascal), versão 6, utilizando a plataforma Windows (9x/ME/2000/XP).

Cálculos de clima

Os calculos de balanço energético (Albright, 1990) são utilizados no modelo para obter os indices de ganhos ou perdas de calor em estruturas, onde estes influenciam diretamente fatores como temperatura e umidade, no modelo são contemplados os ganhos e perdas para o período diurno. Estes cálculos tem por finalidade evitar extremos que possam ser prejudiciais à planta.

Déficit de pressão de vapor folha-ar

Este constitui o parâmetro mais importante implementado no modelo, onde o comportamento estomático tem sido usado como um indicador das condições da planta. Sendo que baixas temperaturas do ambientes e elevados déficits levam a uma diminuição da abertura estomática, o que provavelmente afeta a absorção radicular. Mantendo-o dentro de um intervalo considerado ideal a planta responderá muito rapidamente à correção de clima efetuada pelo controle.

Variáveis ambientais

Utilizando os conceitos da teoria "fuzzy", são analisadas e processadas pelo modelo computacional as seguintes variáveis ambientais: radiação PAR e Global, temperatura e umidade (internas e externas à estrutura), velocidade de vento, luminosidade, temperatura da folha e do solo. O principio de funcionamento do controle climático segue, a estratégia de possibilitar sempre uma variação dentro de uma faixa de controle desejável, já que as plantas toleram algumas variações.

Os limites de cada parâmetro foram definidos com base em dados mencionados na literatura (Leal, 2000; Bliska e Honório, 2000). O modelo possibilita a ação em ventiladores, exaustores, cortinas laterais e horizontais, nebulizadores e iluminação artificial.

 

RESULTADOS

ESTRUTURA A

Esta estrutura foi utilizada com o objetivo de validar o modelo em estruturas com pouco ou nenhum grau de controle. Sendo assim, realizando os cálculos de complemento de iluminação, o modelo computacional sugeriu 3 a 4 horas iluminação artificial em média, levando em consideração a incidência solar do dia, para uma cultura que necessita de 12 horas diárias durante o período de análise. Entretanto, o controle atual das lâmpadas está em torno de 6 horas por dia, o que caracteriza o uso desnecessário, com conseqüente gasto de energia elétrica. O gráfico abaixo ilustra comparativamente os dois controles.

 

 

ESTRUTURA B

Na estrutura B, foram avaliadas e comparadas as ações de controle tomadas pelo controle existente com as sugeridas pelo modelo computacional.

As nomenclaturas utilizadas são:

• Temp e Umid Internas - Referem-se a temperatura e Umidade do ar interno a estrutura.
• DPV - Cálulo realizado pelo modelo computacional, afim de se estimar o estado da planta no dado momento, categorizado utilizando a lógica fuzzy como Baixo, Ideal e Alto. Ressaltando que os extremos Baixo e Alto, são prejudiciais a atividade fisiológica da planta.
• Cortina H - Ação de Controle referente a Cortina horizontal
• Ventilador - Ação de Controle referente ao Ventilador/ Circulador, ou seja, qualquer meio de fluxo de ar forçado.
• Pad/Nebulizador - Ação de Controle referente ao Pad/Fan ou Nebulizador.
• RadG - Radiação Solar Global, categorizado utilizando a lógica fuzzy como Baixo, Ideal e Alto
• Céu - Refere-se a presença ou não de nuvens, utilizado para evitar erros de medição nos dados de incidência de radiação solar.
• Ações de Controle foram classificadas em: Desativado (desligar o equipamento), Ativado (ligar o equipamento) ou Nulo (sem ação de controle necessária)

As tabelas abaixo demonstram comparativamente as ações de controle tomadas em ambos os tipos de controle.

 

 

 

 

O controle existente trata isoladamente cada parâmetro (temperatura, umidade e incidência solar), sendo assim um equipamento só será utilizado caso ultrapasse o limite máximo (set-point) ALTO ou BAIXO. Em algumas ocorrências é possível notar que diversos extremos climáticos poderiam ser evitados com antecedência, um exemplo disso seria a ocorrência de 11:00, onde o sistema constatou duas situações, a temperatura se elevando e umidade elevada. Porém como a umidade foi o único parâmetro que ultrapassou o limite máximo (set-point) somente a cortina horizontal foi desativada e no instante seguinte foi possível notar que a temperatura foi constatada como ALTA, o que poderia ser evitado num estágio anterior.

No caso do modelo computacional todos os parâmetros são avaliados em conjunto e devido a utilização da lógica fuzzy possibilita levar em consideração os limites intermediários de clima (POUCO ALTA, POUCO BAIXA, etc). Sendo assim, de acordo com a base de regras estabelecida atua no clima ativando um ou múltiplos equipamentos, de acordo com a necessidade. O uso de múltiplos equipamentos justifica-se de forma a alcançar o clima desejado num intervalo menor de tempo, caso se encontrem muito próximos dos limites máximos e que se ultrapassados seriam prejudiciais a planta. Um exemplo disso seria uma situação de alta temperatura e somente os ventiladores fossem ativados, caso estes não sejam suficientes, com o decorrer do tempo a umidade tende a cair e num estagio seguinte os nebulizadores teriam que ser utilizados para corrigir esta situação, acarretando em consumo de energia desnecessário que poderia ser evitada.

Uma segunda opção seria utilizar equipamentos tais como ventiladores ou circuladores de ar em rotações intermediárias caso os índices de correção sejam minimamente necessários, evidentemente respeitando as variações naturais dentro dos limites de clima estabelecidos, uma vez que as plantas suportam variações desde que não sejam de modo abrupto.

 

CONCLUSÃO

Os resultados obtidos com a avaliação do complemento de iluminação das estruturas estudadas mostram que o produtor utilizava inadequadamente os equipamentos de controle, tanto os manuais como os automáticos. Neste caso específico, o produtor não os configurava adequadamente, permitindo que o tempo de iluminação permanecesse inalterado independentemente da época do ano, pois é de conhecimento que a alteração de ângulo solar influi no fotoperíodo, provocando o uso de iluminação artificial. Nas simulações foi possível obter dados que visivelmente demonstram menor consumo de energia, evidentemente se outros fatores (relevo e sombreamento) forem levados em consideração esses índices seriam menores.

Com relação ao nível tecnológico foi possível constatar que existe uma necessidade mínima de sensores para efetuação dos cálculos básicos de avaliação de clima; no caso temperatura, umidade, radiação solar e temperatura de solo, pois caso contrário, o uso das médias locais torna a avaliação muito subjetiva e não reflete o estado real da estrutura.

Evidentemente que o projeto cria possibilidades para continuidade e aperfeiçoamento, uma vez que todas as suas possibilidades não foram exploradas completamente, tal como a construção de um CLP.

 

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ABRIGHT, L.D. Environment Control for Animals and Plants. St.Joseph: ASAE, 1990, 453p.

BLISKA Jr, A.; HONÓRIO, S.L. Cartilha Tecnológica de Plasticultura e Estufa, Ed. 2º, Unicamp,. Campinas, SP. 2000.

HANAN, Joe. J. Greenhouses: Advanced Technology for Protected Horticulture. Flórida: CRC PRESS, 1997, 684p.

LEAL, P.M. Carga de Aquecimento e Resfriamento em Estruturas. <ftp://ftp.agr.unicamp.br/pub/disciplinas/ap358/cargadeaquecimentoresfriamento.doc>. Acesso em: 12 Agosto 2004

AZEVEDO, J.A.; SILVA, E. M. Tensiômetro: Dispositivo prático para controle da Irrigação, Embrapa Cerrados - Circular Técnica, Planaltina: EMBRAPA. 1999, 39p

ANGELOCCI, L.R. Água na planta e trocas gasosas com a atmosfera, IAC, Campinas, 2002, 272p.

HANAN, Joe. J. Greenhouses: Advanced Technology for Protected Horticulture. Flórida: CRC PRESS, 1997, 684p.

 

 

Escrito para apresentação no 6º Congresso Internacional sobre Geração DistribuÍda e Energia no Meio Rural - AGRENER - 06 a 08 de Junho de 2006 - Campinas - SP