energyUseEval_hps_local脚本

这段代码是一个完整的温室气候模型模拟流程，用于 HPS（高压钠灯）照明系统 的场景。它加载数据、设置模型参数、运行模拟并保存结果。以下是代码的详细解释：

代码逻辑

1. 模拟参数设置

setPointAdd: 加热设定点的偏移量（例如 0 或 0.5）。
simType: 模拟类型（例如 'hps' 表示高压钠灯照明系统）。
filter: 数据过滤类型（例如 'none' 表示不进行过滤）。
simRes 和 ctrlRes: 模拟和控制的时间分辨率（以秒为单位）。
scenStart 和 scenEnd: 模拟场景的起始和结束索引。
numSim: 模拟场景的数量。
saveTo: 保存结果的路径和文件名。
seasonLength: 模拟的季节长度（以天为单位）。
firstDay: 数据开始的日期（以天为单位）。

2. 加载数据

使用 loadGreenhouseData 函数加载温室的环境数据（如室外温度、室内温度、控制参数等）。
对加载的数据进行预处理：
- 将水蒸气密度转换为水蒸气压力。
- 将 CO2 浓度从 ppm 转换为 mg/m³。

3. 计算附加数据

计算天空温度和土壤温度，并将其添加到 outdoor 数据中。

4. 创建模型

使用 createBvModel 函数创建温室模型 bv。
根据 simType 设置模型参数（例如 setHpsParams）。
调整模型的其他参数，例如：
- cLeakage: 泄漏系数。
- aRoof: 屋顶通风面积。
- kBlScr 和 kThScr: 黑屏和保温屏的流量系数。
- cWgh 和 cDgh: 通风系统的风压系数和排放系数。
- 初始化作物的碳含量（叶、茎、果实）。

5. 设置加热控制

使用 proportionalControl 函数设置加热控制逻辑：

bv(n).u.boil = proportionalControl(x.tAir, bv(n).d.heatSetPoint+setPointAdd, bv(n).p.tHeatBand, 0, 1);

设置加热系统的功率：

bv(n).p.pBoil.val = 125*bv(n).p.aFlr.val;
bv(n).p.pGroBoil.val = 125*bv(n).p.aFlr.val;

6. 运行模拟

使用 ode15s 求解器运行模拟：
matlab

复制
```
odeSolve(bv(n), 'ode15s', []);
```
模拟完成后，调整模型的时间分辨率（changeRes 函数）。

7. 计算能量输入

根据控制数据计算实际的加热能量输入：

bv(n).d.uPipe = DynamicElement('d.uPipe', ...
    [bv(n).d.tPipe.val(:,1), pipeEnergy(controls(:,5)-indoor(:,2))]);
bv(n).d.uGroPipe = DynamicElement('d.uGroPipe', ...
    [bv(n).d.tPipe.val(:,1), groPipeEnergy(controls(:,6)-indoor(:,2))]);

绘制模拟值和实际值的累积加热能量输入曲线。

8. 保存结果

将模拟结果保存到文件中：
matlab

复制
```
save(saveTo);
```

9. 提示音

使用 beep 函数发出提示音，表示模拟完成。

关键点

数据加载与预处理:
- 从外部数据源加载温室环境数据，并进行必要的单位转换和计算（如水蒸气压力、CO2 浓度、天空温度、土壤温度）。
模型创建与参数设置:
- 根据模拟类型（HPS）设置模型参数。
- 调整通风系统、加热系统、作物生长等参数，以反映 HPS 照明系统的影响。
加热控制:
- 使用比例控制逻辑设置加热系统的控制策略。
- 计算加热系统的能量输入，并与实际数据进行比较。
模拟运行:
- 使用数值方法（ode15s）求解模型的微分方程，模拟温室环境的动态变化。
结果保存:
- 将模拟结果保存到文件中，便于后续分析和比较。

总结

这段代码的主要功能是加载数据、设置模型参数、运行温室气候模型模拟，并保存结果。通过调整参数和运行模拟，可以分析 HPS 照明系统对温室环境的影响。代码结构清晰，功能明确，便于扩展和修改。