Control predictivo difuso para la optimización del uso de agua de riego en fruticultura

Abstract

Esta memoria propone métodos para la optimización del uso de agua de riego en fruticultura basados en control predictivo difuso. El estudio se enfoca en un viñedo en la región de O'Higgins, utilizando un planteamiento sustentado en datos para modelar el comportamiento del contenido de agua del terreno en cuatro niveles de profundidad. Los datos disponibles corresponden a un conjunto de muestras reales de los contenidos y flujos de agua de la viña, y un conjunto de datos del mismo tipo generados a partir de un simulador de las dinámicas del terreno de cultivo. Luego, haciendo uso de cada conjunto por separado, se desarrollan modelos en variables de estado lineales y difusos Takagi-Sugeno para predecir el comportamiento del contenido de agua de la viña en las distintas profundidades.

Tras un análisis del rendimiento de cada modelo propuesto, se diseñan dos tipos de controladores predictivos basados en ellos. El primero tiene por objetivo mantener el nivel de humedad en una de las profundidades por sobre un umbral determinado, utilizando una función objetivo que penaliza el uso de agua de riego, intentando así mantener contenidos de agua sobre un nivel determinado usando la menor cantidad de agua posible. El segundo controlador se basa en el primero, añadiendo restricciones que limitan el número de instancias de riego en el horizonte de predicción, acercando así el controlador al caso en que los agricultores no pueden regar todos los días por limitaciones materiales. Los controladores son probados en múltiples experimentos, usando cada uno de los modelos desarrollados, empleando como planta los mismos modelos y el simulador. De esta manera, se tiene experimentos en que la calidad de los modelos no es un factor para evaluar el funcionamiento correcto de los esquemas de control, y experimentos que permiten evaluar el rendimiento hídrico de los planteamientos. Finalmente, se compara el rendimiento de los controladores formulados con un método de riego convencional. Los resultados demuestran el potencial de los esquemas de control predictivo para mejorar la eficiencia de riego, y permiten apreciar las limitaciones de la estructura de los modelos y los métodos de identificación difusa utilizados.