Autonomous Smart μGreenhouse: Analysis of Power Consumption Cum-sine IoT NodeMCUs ESP8266

Abstract

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Microinvernadero inteligente autónomo: análisis del consumo energético con y sin NodeMCU ESP8266 para IoT Autores: Dmytro Zubov - University of Central Asia, Bishkek (KG) Eran Edirisinghe - University of Central Asia, Bishkek (KG) Sam Goundar - University of Central Asia, Bishkek (KG) Azamat Azarov - University of Central Asia, Bishkek (KG) Andrey Kupin - Kryvyi Rih National University (UA) Deepak Kumar Jain - Dalian University of Technology (CN) Aruuke Sanzharbekova - University of Central Asia, Bishkek (KG) Resumen Este estudio presenta los resultados de la primera etapa del proyecto “COMMON Initiative: Climate-Smart Agriculture Demonstration Plot” de la University of Central Asia, centrado en el desarrollo de un microinvernadero inteligente autónomo con equipamiento IoT de bajo coste —dos placas NodeMCU ESP8266, cuatro relés de 3 V y sensores DS18B20/DHT11/LDR/YL-69— y en el análisis de su consumo energético en relación con el componente IoT. El experimento, realizado con ocho especies vegetales comúnmente cultivadas —eneldo, fresa de jardín, lechuga, alhelí, albahaca, perejil, acedera y espinaca— en dos microinvernaderos idénticos de 30 × 26 × 20 cm cada uno, situados a una altitud de 800 m en Bishkek, República Kirguisa, demostró que el consumo energético es menor cuando se utiliza equipamiento IoT, ya que se minimiza el uso de luces de crecimiento vegetal y calentadores. Las observaciones indican que seis plantas —excepto la albahaca y la fresa de jardín— crecieron más rápidamente en el microinvernadero inteligente. El algoritmo de control emplea una histéresis de una entrada con una zona neutra para regular automáticamente la iluminación y la temperatura dentro del microinvernadero. El cambio porcentual entre las dos series temporales —con y sin equipamiento IoT— varió entre −0,92 % y −5,78 % durante el experimento. Los datos sobre la temperatura y la humedad del suelo en el interior, así como sobre la temperatura, la humedad y la intensidad luminosa en el exterior del microinvernadero, se proporcionan al experto humano para apoyar el proceso de toma de decisiones relacionado con el riego de las plantas. En la segunda etapa de este proyecto se empleará un algoritmo de aprendizaje automático con el fin de reducir aún más el consumo energético.

This study presents the results of the first stage of the “COMMON Initiative: Climate-Smart Agriculture Demonstration Plot” project at the University of Central Asia – developing an autonomous smart micro-greenhouse with low-cost IoT equipment (two NodeMCU ESP8266 boards, four 3V relays, and sensors DS18B20/DHT11/LDR/YL-69) and analysing its power consumption in relation to the IoT component. The experiment with eight commonly cultivated plant species (dill, garden strawberry, lettuce, stock, basil, parsley, sorrel, and spinach) in two identical μgreenhouses of size 30x 26x 20cm each (testbed located at the elevation of 800m – Bishkek, Kyrgyz Republic) demonstrated that the power consumption is less with IoT equipment because the use of plant grow lights and heaters is minimised. Observational findings indicate that six plants (except basil and garden strawberry) grew faster in a smart μgreenhouse. The control algorithm employs one-input hysteresis with a neutral zone to automatically regulate the light and temperature inside a μgreenhouse. The percentage change for two time series (cum-sine IoT equipment) varies from -0.92% to -5.78% during the experiment. The data on temperature/soil moisture inside and the temperature/humidity/light intensity outside a μgreenhouse are provided to the human expert to support the decision-making process on plants’ watering. In the second stage of this project, a machine learning algorithm will be employed to further minimise power consumption.