Pilot Energiebesparing door een AI Komkommerkassysteem

Dit project ontwikkelt en test een zelflerende kas voor komkommers om energieverbruik te optimaliseren en operationele energiebesparing te realiseren via AI-gestuurde teeltbeslissingen.

Subsidie
€ 404.570
2020

Projectdetails

Aanleiding

De land- en tuinbouwsector draagt significant bij aan klimaatverandering en is grootafnemer van energie, vooral van aardgas. In dit DEI pilotproject beogen de projectpartners om meer energie te besparen tijdens het productieproces van kasgroenten, door een optimale verhouding tussen de productie en het energieverbruik ('resource use efficiency') te bepalen en kennis te digitaliseren en bundelen ter ondersteuning van teeltadvies.

Om een optimale verhouding tussen energieverbruik en productie te bereiken, dienen tijdens verschillende momenten in de teelt verschillende beslissingen objectief te kunnen worden gemaakt. Er is daarin een mogelijkheid in het ontwikkelen van een zelflerende (uiteindelijk zelfsturende) kas, die op basis van de verschillende kassystemen, beschikbare data en vereiste output (volume, kwaliteit) autonoom kan bepalen wanneer welke beslissingen moeten worden genomen en welke setpoints moeten worden bijgesteld om met minimaal energieverbruik tot een optimale productie te komen.

Doelstelling

Doel van dit project Pilot Energiebesparing door een AI Komkommerkassysteem [PEAK] is daarmee het genereren van conceptueel bewijs (proof-of-concept) dat de beoogde nieuwe intelligente kasaansturing tot operationele energiebesparing per eenheid product in een komkommerkas leidt.

Korte omschrijving

Binnen dit project wordt een pilotinstallatie van de intelligente zelflerende kas ontwikkeld en getest onder reële omstandigheden, waarmee wordt onderzocht of een demonstratie op ware grootte en in de praktijk mogelijk moet zijn.

Resultaat

De beoogde resultaten van dit pilotproject zijn:

  • Een aggregatiemodule voor een gewasgroeimodel dat gebruik maakt van historische en live kasdata.
  • Een machine learning model als basis voor een systeem voor het zelflerend genereren van optimale setpoints voor de systeemcomponenten in een kas.
  • Praktijkexperimenten met deze prototypen, waarmee de zelflerende aansturing kan worden getest en waarmee KPI's in de doelstelling worden onderbouwd.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 404.570

Tijdlijn

Startdatum1-1-2020
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2020

Partners & Locaties

Projectpartners

  • GREEN INNOVATORS B.V.penvoerder
  • Optimize Nature B.V.
  • Qodea
  • Stichting Wageningen Research

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen DEI+

Demonstratie...

CO2-reductie in de glastuinbouw door intelligente algoritmen

Het project ontwikkelt AI-gestuurde algoritmen voor het optimaliseren van het binnenklimaat in kassen, met als doel een CO2-reductie van 25% en optimale groeicondities.

€ 341.050
Demonstratie...

Plug & Play Artificial Energy Intelligence

Het project ontwikkelt een plug & play energiebesparingssoftware met kunstmatige intelligentie voor de industrie, gericht op CO2-reductie en kostenbesparing, getest in twee pilotomgevingen.

€ 120.420
Demonstratie...

Next Generation Agrivoltaics: Groentestroom

Het project combineert landbouw met duurzame energieopwekking om een financieel rendement van 160% te behalen, terwijl het landschappelijke waarden en de belangen van omwonenden worden gerespecteerd.

€ 158.927
Demonstratie...

Optimizing district energy networks with AI

Het project ontwikkelt en test een AI-gestuurd technologieplatform voor het optimaliseren van warmte- en koudenetten, met als doel verliezen te minimaliseren en de efficiëntie te verbeteren.

€ 220.219
Demonstratie...

Bewaarschuur van de toekomst

Het project ontwikkelt een energieneutrale circulaire bewaarschuur voor landbouwproducten, die met innovatieve technologieën energie bespaart en productkwaliteit optimaliseert, klaar voor Europese uitrol.

€ 1.996.950

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

Missiegedrev...

GrowSolar: Grootschalige decentrale productie en verbruik van duurzame zonne-energie in de glastuinbouw

Het GrowSolar-project ontwikkelt een innovatief PV-systeem voor de tuinbouw om 5GW zonne-energie op te wekken, de energietransitie te versnellen en duurzame alternatieven voor WKK te bieden.

€ 3.001.119
Missiegedrev...

Owner & Occupant KPI's oriented Model Predictive OpenBuildingControl

Het project ontwikkelt modulaire voorspellende regeltechnieken voor gebouwbeheersystemen om energiebesparing en comfort te verbeteren, met als doel een duurzame en flexibele energie-integratie.

€ 3.512.530
Mkb-innovati...

Onderzoek haalbaarheid Fotosynthese monitor

Het project onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve fotosynthese monitor voor realtime analyses in de tuinbouw.

€ 20.000
Missiegedrev...

Sunbiose

Project Sunbiose ontwikkelt in 2024 schaalbare Agri-PV systemen die duurzame energieoplossingen combineren met landbouw, gericht op gewasgroei, bodemkwaliteit en ziektebestrijding.

€ 3.177.336