La iluminación suplementaria es una herramienta clave para mantener unas condiciones lumínicas adecuadas en los invernaderos, pero también representa una parte significativa de su consumo energético. El reto aumenta cuando la radiación solar cambia continuamente y distintas zonas de una misma instalación requieren niveles de luz diferentes.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Pisa y Texas A&M University ha estudiado una estrategia que combina gemelos digitales, sensores IoT y aprendizaje por refuerzo para regular dinámicamente la iluminación LED en función de las condiciones reales del invernadero.

El sistema permite gestionar distintas zonas de forma independiente y ajustar la aportación artificial para mantener los niveles de densidad de flujo de fotones fotosintéticos (PPFD) definidos para cada cultivo. Los investigadores evaluaron doce estrategias de control y comprobaron que la configuración más robusta consiguió reducir un 23,6 % el consumo eléctrico y un 23,2 % los costes energéticos frente a un control convencional on/off, manteniendo al mismo tiempo una regulación precisa del PPFD.

La investigación plantea así una forma de gestionar la iluminación hortícola basada en decidir de manera continua cuánta luz aportar, dónde y en qué momento, aprovechando la variabilidad de la radiación natural.

Una iluminación capaz de adaptarse al cultivo

La llegada de los LED abrió la posibilidad de regular la iluminación suplementaria de los invernaderos con mucha mayor precisión. Diferentes investigaciones han demostrado que ajustar su potencia en función de la radiación natural permite reducir el consumo frente a estrategias basadas exclusivamente en horarios o encendidos a plena potencia.

Trabajos anteriores ya habían explorado sistemas adaptativos capaces de modificar la iluminación para alcanzar determinados niveles de radiación fotosintéticamente activa y modelos predictivos orientados a optimizar el coste energético.

Sin embargo, gestionar varias zonas simultáneamente introduce un problema adicional. La radiación solar no se distribuye de forma uniforme y, además, diferentes cultivos pueden requerir niveles distintos de PPFD.

Sobre esta base, los investigadores plantearon que un gemelo digital conectado al invernadero real, combinado con algoritmos capaces de optimizar automáticamente los parámetros de control, podía mejorar tanto la precisión lumínica como la eficiencia energética.

El objetivo era comprobar si el sistema podía mantener las consignas de PPFD tanto en instalaciones con necesidades uniformes como en escenarios multicultivo, reduciendo al mismo tiempo el consumo respecto a estrategias convencionales.

Un gemelo digital conectado a sensores y luminarias LED

Para comprobarlo, el equipo desarrolló una arquitectura basada en un gemelo digital del sistema de iluminación. Los sensores registran las condiciones lumínicas del invernadero, esa información se incorpora al modelo digital y el sistema calcula cómo deben responder las luminarias LED.

La principal variable utilizada es el PPFD (Photosynthetic Photon Flux Density), expresado en µmol·m⁻²·s⁻¹, que mide la cantidad de fotones fotosintéticamente relevantes que llegan a una superficie determinada.

La instalación utiliza sensores cuánticos conectados mediante IoT para conocer la luz disponible. A partir de esos datos, el sistema determina la diferencia entre el PPFD existente y el objetivo establecido para cada zona y regula la iluminación artificial.

Los investigadores evaluaron doce estrategias de control, combinando controladores PID, PI y P con dos métodos de optimización: algoritmos genéticos y aprendizaje por refuerzo. Las configuraciones se probaron en dos escenarios: uno con las mismas consignas de PPFD en todas las zonas, representativo de un único cultivo, y otro con diferentes objetivos lumínicos, simulando un invernadero multicultivo.

Resultados obtenidos

Los resultados mostraron diferencias entre las distintas configuraciones y también una conclusión significativa: el controlador más complejo no fue necesariamente el que ofreció mejores resultados.

La estrategia que mostró el funcionamiento más robusto fue denominada RL-PI (Eq), basada en un controlador proporcional-integral cuyos coeficientes habían sido optimizados mediante aprendizaje por refuerzo y eran compartidos dentro de la estrategia de control.

Esta configuración alcanzó un error medio de 1,248 µmol·m⁻²·s⁻¹, con una desviación estándar de 10,661 µmol·m⁻²·s⁻¹, manteniendo un comportamiento consistente en los diferentes escenarios evaluados.

La principal ventaja aparece al comparar su consumo con el de una estrategia convencional on/off. El sistema permitió reducir el consumo eléctrico un 23,6 %, mientras que los costes energéticos disminuyeron un 23,2 %.

El ahorro se basa en utilizar la luz artificial únicamente cuando resulta necesaria. Cuando aumenta la radiación natural, el controlador puede reducir la aportación de los LED; cuando disminuye, vuelve a incrementarla para mantener el PPFD estable

Además, el sistema permite realizar estas decisiones de forma independiente en cada zona. De esta manera, una parte del invernadero puede reducir su iluminación mientras otra mantiene una aportación superior en función de las condiciones locales o de las necesidades del cultivo.

Limitaciones del estudio y futuras investigaciones

Los resultados muestran que una gestión más inteligente de la iluminación puede generar ahorros relevantes sin renunciar al control del PPFD. Sin embargo, el estudio también debe interpretarse dentro de sus límites.

La reducción del 23,6 % de energía corresponde a las condiciones y escenarios evaluados y no puede trasladarse directamente a cualquier invernadero. La magnitud del ahorro dependerá de la radiación solar disponible, el clima, las consignas de los cultivos, la potencia instalada, la distribución de las luminarias y la estrategia utilizada previamente como referencia.

Además, la investigación se centra fundamentalmente en el funcionamiento del sistema de control. Demostrar que una instalación mantiene correctamente una consigna de PPFD no equivale todavía a demostrar que el cultivo producirá más biomasa, mejor calidad o un mayor rendimiento económico durante ciclos completos de producción.

Las siguientes etapas deberán, por tanto, ampliar la validación agronómica e integrar nuevas variables relacionadas con la planta. El mismo grupo está avanzando en esta dirección con trabajos sobre modelización de la propagación del PPFD y su transmisión dentro del dosel vegetal, un paso necesario para pasar de controlar la luz en un plano de medida a conocer realmente cuánta radiación penetra hasta diferentes niveles de la planta.

También existe margen para incorporar previsiones meteorológicas, precios horarios de electricidad, producción renovable o modelos de crecimiento del cultivo. En ese escenario, el gemelo digital podría evolucionar desde un sistema que reacciona ante el estado actual de la iluminación hacia una plataforma capaz de anticipar las necesidades de las siguientes horas.

Ahí reside probablemente la aportación más interesante del estudio. El trabajo demuestra que la eficiencia de una instalación de iluminación hortícola no depende únicamente de disponer de LED con una elevada eficacia fotónica. La forma en que se controlan esos LED puede ser igualmente determinante.

La combinación de sensores, control multizona, gemelos digitales y aprendizaje por refuerzo abre así la puerta a invernaderos donde la luz artificial deje de suministrarse siguiendo una programación rígida y pase a gestionarse como un recurso dinámico: aportando los fotones necesarios, en el lugar necesario y únicamente durante el tiempo necesario.

Puede acceder al paper completo de la investigación a través del siguiente enlace:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772375526002078

Portada: imagen de recurso generada por IA que no pertenece a la investigación