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智能温室调控系统是实现设施农业、植物工厂高效固碳的重要技术手段，其难点在于如何根据当前环境信息对植物生长环境进行调节。现有温室调控系统主要采用经验调控或专家知识，未考虑实际环境变化对植物固碳能力的影响。因此，本项目以最大程度提升固碳能力为目标，通过构建温度-光照强度调控目标值区间，获取适宜目标温度和目标光强。当植物处于适宜环境区间时，CO2 饱和点达到较高水平，高浓度的CO2 对植株的抑制反应降低，促使植株在高浓度CO2 下继续高速光合作用。基于该调控目标值区间，本项目设计了智能温室调控系统，可智能调控环境温度和光照强度。提升CO2饱和点可提升植物工厂利用废弃CO2 烟气能力，降低植物工厂供暖消耗，为我国碳排放企业碳固定需求提供可行方案。

本项目在构建的在CO2 饱和点曲面上使用双U 弦长曲率算法划分出了温度和光照强度的高效调控区间。该区间内植物的CO2 固定能力达到最大水平，同时与传统定区间或定值调控方法相比能够降低环境调控成本。

首先，基于SVR 算法以温度和光照强度为输入，以CO2 固定速率为输出构建了CO2 固定速率预测模型。通过从模型中离散出CO2响应曲线等方法，构建了以温度、光照强度为输入，CO2 饱和点为输出的CO2 饱和点曲面。 其次，基于双U 弦长曲率法在CO2 饱和点曲面中以曲率极值点作为调控区间，获取了设施作物温度及光照强度调控区间上下限。最后，建立了CO2 饱和点的温度-光照强度协同的设施智能调控系统。该系统集成了无线传感网络获取实时环境数据并调用嵌入的智能调控模型得出决策结果并生成调控指令进行设备调控，并以设施黄瓜作物为试验对象，开展温度-光照强度协同的温室植物调控系统验证。

火电厂等能源企业在生产过程中会制造大量碳排放，而植物工受其相对密闭结构，需要补充大量CO2。在峰值时期， CO2需求量达到了1500PPM，因此将工厂废气及时供给植物工厂能有效降低工厂碳排放的同时增加植物工厂产出，从而共同提升二者经济效益。本系统提出的调控方法可以最大程度提升植物吸收CO2能力。