Modelación y control óptimo de la producción de espinaca en una minifábrica de plantas

Abstract

La reducción del consumo energético y el aumento de la productividad en sistemas agrícolas bajo ambientes controlados representan desafíos fundamentales para lograr una producción alimentaria sostenible. El objetivo de este estudio fue formular y resolver dos problemas de control óptimo para la regulación de la intensidad de la luz LED en la producción de espinacas dentro de una miniplanta industrial con iluminación artificial. Se realizaron tres experimentos con espinaca cultivada en un sistema hidropónico NFT; los datos de biomasa y del ambiente obtenidos fueron utilizados para calibrar y evaluar un modelo matemático dinámico de crecimiento del cultivo. En una primera etapa, se llevó a cabo un análisis de sensibilidad global, calibración y evaluación de un modelo de dos estados. El análisis de sensibilidad de los parámetros se realizó mediante el método de Sobol y los coeficientes de regresión estandarizados. Los parámetros más influyentes fueron calibrados utilizando el algoritmo de Evolución Diferencial clásico. Con base en las métricas de la raíz del error cuadrático medio y el coeficiente de eficiencia del modelo, el modelo calibrado reprodujo satisfactoriamente la biomasa de la espinaca. En una segunda etapa, se formularon y resolvieron dos problemas de control óptimo: (1) maximización de la ganancia económica y (2) minimización del consumo energético del sistema de iluminación LED. Se aplicaron tres estrategias de optimización: (1) un método indirecto basado en gradientes, (2) métodos metaheurísticos directos — Optimización por Enjambre de Partículas, Evolución Diferencial y Optimización del Lobo Gris — y (3) métodos híbridos que combinan ambos enfoques. Los resultados mostraron que los métodos híbridos mejoraron la convergencia y estabilidad de las soluciones, reduciendo significativamente el consumo energético sin comprometer la biomasa final y alcanzando la mayor ganancia económica. Estos resultados contribuyen al desarrollo de estrategias eficientes para el ahorro energético y la optimización económica en la agricultura vertical.