LightFARM：基于无电池物联网的模型预测照明控制实现节能室内农业

照明是室内农业中的主要能源负荷，然而大多数已部署的系统仍然依赖于固定的基于规则或基于时间表的控制。我们提出了LightFARM，一个预测性照明控制框架，将作物照明与无电池传感相结合，以实现更节能的室内农业。LightFARM将有限时域预测控制与光合作用、热动力学和传感器能量状态的紧凑模型相结合。控制器调整照明强度，以平衡光合效益、电力消耗、热安全和传感能量可行性。一个关键的设计特点是，相同的发光二极管（LED）灯具既作为作物的光合光源，又作为自供电传感器节点的可控能源。我们在一个真实的室内罗勒种植系统中实现了LightFARM，并通过两次独立的12天种植试验进行评估。与传统的基于规则的基线相比，LightFARM将照明能耗降低了约41%，并将能源生产率从36.1提高到52.9 $\mathrm{g\,kWh^{-1}}$，从41.1提高到60.2 $\mathrm{g\,kWh^{-1}}$（平均约46.5%）。这些结果表明，能源协作的预测性照明控制是在实际资源约束下提高室内农业效率的一种有前景的方法，同时明确考虑了节能与作物产量之间的权衡。