Développement d'archétypes énergétiques d'espaces d'agriculture en environnement contrôlé

加拿大各省和地区的粮食援助项目是在农业发展和农业控制方面进行的。L'objectif principal est de décéperde des modèles numériques（archétypes）simulant le comportement éenergétique d'espaces d'AEC，tel que des serres et des enceintérientes de production végétale intérientes（EPVI），à l'aide d'outils de simulation de la performance des bâtiments（BPS）. Les modèles dépés seront offspring en libre accès（开放源代码）et validés à l'aide de données mesurées，colligées dans différents types d'installation afin de（1）proposer des lignes directrices（a）pour le dimensionnement des systèmes de chauffage，通风和空气调节（CVCA）et（B）rendre可再生能源利用加能源效率et（2）评价维持最佳能量消耗条件和不同能量需求的影响（a）电气和CVCA系统的运行条件，（B）新技术（p. ex.，（c）与其他类型空间的可能协同作用。这些模型包括能量计算，即气体排放对服务（GES）的影响，并允许建立决策矩阵，以便于CVCA系统的拉康塞普雄、尺寸和分析，包括存储空间的尖端电力管理的新系统。Ceci mènera Au décépement de Quartericiels pour soutenir les productivity/productrices dans la stratégie d'opération des systèmes CVCA selon des prédictions basées sur des données（p. ex.，和算法。在外面，les bénéfices attendus auront une portée beaucoup plus importante puisque l'utilisation d'espaces permet de produire des fruits et légumes en climat nordique à longueur d'année et offre donc un moyen d'accroitre la sécurité alimentaire des provinces et territoires canadiens tout en en répondant à la demande des consommastelles en produits locaux et en stimulant la relance de l'économie.# (cr)#（lf）该项目旨在通过支持加拿大各省和地区发展受控环境农业，提高其粮食自给自足能力。主要目标是开发数值模型（原型）模拟能源行为的CEA空间，如温室和室内植物围栏（IPE），使用建筑性能模拟工具（BPS）。开发的模型将以开放方式提供，并使用在不同类型的安装中收集的测量数据进行验证，以便（1）提出指导方针（a）加热的大小，通风和空调（HVAC）系统和（B）使其运行更节能和（2）评估维持最佳生长条件对不同（a）照明和HVAC系统操作条件，（B）创新技术（例如，热存储），以及（c）与周围空间的可能协同作用。这些模型将包括能源成本以及相关的温室气体（GHG）排放，并将允许开发决策矩阵，以促进HVAC系统的设计，规模和分析，包括用于电力调峰的创新能源管理系统，如蓄热。这将导致软件包的开发，以支持生产商基于数据驱动的预测（例如，天气预报）和机器学习算法。预期的好处将产生更大的影响，因为CEA空间使在北方气候下全年生产水果和蔬菜成为可能，因此提供了一种提高加拿大各省和地区粮食安全的手段，同时满足消费者对当地产品和服务的需求。

Le projet vise à accroitre l'autonomie alimentaire des provinces et territoires canadiens en les appuyant dans le développement de l'agriculture en environnement contrôlé (AEC). L'objectif principal est de développer des modèles numériques (archétypes) simulant le comportement énergétique d'espaces d'AEC, tel que des serres et des enceintes de production végétale intérieure (EPVI), à l'aide d'outils de simulation de la performance des bâtiments (BPS). Les modèles développés seront offerts en libre accès (open source) et validés à l'aide de données mesurées, colligées dans différents types d'installation afin de (1) proposer des lignes directrices (a) pour le dimensionnement des systèmes de chauffage, ventilation et conditionnement de l'air (CVCA) et (b) rendre leur exploitation plus efficace énergétiquement et (2) évaluer l'impact du maintien des conditions optimales de croissance sur la consommation énergétique et l'appel de puissance de différentes (a) conditions d'opération des systèmes d'éclairage électrique et CVCA, (b) technologies novatrices (p. ex., stockage thermique), et (c) synergies possibles avec d'autres types d'espaces environnants. Les modèles incluront les coûts énergétiques ainsi que les émissions de gaz à effet de serre (GES) associés et permettront le développement de matrices décisionnelles pour faciliter la conception, le dimensionnement et l'analyse des systèmes CVCA, incluant des systèmes novateurs de gestion de la pointe électrique tels que le stockage thermique. Ceci mènera au développement de progiciels pour soutenir les producteurs/productrices dans la stratégie d'opération des systèmes CVCA selon des prédictions basées sur des données (p. ex., prévisions météorologiques) et des algorithmes d'apprentissage machine. En outre, les bénéfices attendus auront une portée beaucoup plus importante puisque l'utilisation d'espaces d'AEC permet de produire des fruits et légumes en climat nordique à longueur d'année et offre donc un moyen d'accroitre la sécurité alimentaire des provinces et territoires canadiens tout en répondant à la demande des consommateurs en produits locaux et en stimulant la relance de l'économie.#(cr)#(lf)The project aims to increase the food self-sufficiency of Canadian provinces and territories by supporting them in the development of controlled environment agriculture (CEA). The main objective is to develop numerical models (archetypes) simulating the energy behaviour of CEA spaces, such as greenhouses and indoor plant enclosures (IPE), using building performance simulation tools (BPS). The models developed will be offered in open access and validated using measured data collected in different types of installation in order to (1) propose guidelines (a) for the sizing of heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems and (b) make their operation more energy efficient and (2) assess the impact of maintaining optimal growing conditions on the energy consumption and power demand for different (a) lighting and HVAC systems operating conditions, (b) innovative technologies (e.g., thermal storage), and (c) possible synergies with surrounding spaces. The models will include the energy costs as well as the associated greenhouse gas (GHG) emissions and will allow the development of decision matrices to facilitate the design, sizing and analysis of HVAC systems, including innovative energy management systems for electrical peak shaving such as thermal storage. This will lead to the development of software packages to support producers in the implementation HVAC systems operating strategies based on data-driven predictions (e.g., weather forecasts) and machine learning algorithms. The expected benefits will have a much greater impact since CEA spaces make it possible to produce fruits and vegetables in a northern climate all year round and therefore offers a means of increasing food security of Canadian provinces and territories, while meeting consumer demand for local products and sti