Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science at the Frontier of Progress‖ (June 8-10, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Paris, France, 2026. - 178 p.

35 Таблиця 3. Роль науки в зменшенні ризиків агровольтаїки № Один із головних ризиків Завдання науки Очікуваний ефект 1 Зниження врожайності від затінення Визначення оптимальних рівнів ФАР для культур і фаз росту Збереження або зростання врожайності 2 Обмежена сумісність культур Культуро- та сорто-специфічні рекомендації для APV Розширення спектра придатних агросистем 3 Складність інженерних рішень Конструкції, адаптовані до потреб агровиробництва: кліренс, міжряддя, трекери Зниження технічних ризиків і CAPEX 4 Непередбачуваність мікроклімату [7, с. 5] Моделювання енерго-водного балансу; інтеграція з точним зрошенням Керовані агроекологічні ефекти 5 Відсутність інструментів прогнозування Цифрові двійники APV- агросистем (PV + рослина + ґрунт + метео) Зменшення інвестиційних ризиків 6 Економічна нестабільність Моделі нормованої вартісті енергії (Levelized Cost of Energy LCOE) + «agro-value»; сценарний аналіз окупності Обґрунтовані бізнес-моделі 7 Регуляторна невизначеність Наукові критерії «справжньої» агровольтаїки; метрики LER, стабільності врожаю Запобігання псевдоагровольтаїці Особливо важливим є формування науково обґрунтованих культуро- та сорто-специфічних рекомендацій для різних типів APV-конфігурацій. Серед ключових дослідницьких завдань варто виділити визначення оптимальних рівнів ФАР для груп культур (C3/C4, світлолюбні/тіньовитривалі) та фаз онтогенезу; розроблення адаптованих агротехнологій — норми висіву, строки сівби, системи живлення й захисту рослин — із урахуванням зміненого мікроклімату; оцінку ризиків фітосанітарного характеру (підвищена вологість, поширення грибкових хвороб). У польових дослідах з чотирма культурами (цибуля-ріпка, озима пшениця, картопля, конюшино-злакова суміш) у органічній сівозміні Веселек та ін. [12, с. 7] встановили, що вплив APV на врожайність є культуроспецифічним і залежить від ступеня затінення та водного балансу. Зниження капітальних витрат і ризиків механізації вимагає стандартизації конструктивних рішень: оптимізації висоти, кліренсу та міжряддя під типові операції (обробіток, сівба, обприскування, збирання); розроблення конструкцій із керованою тінню (регульований кут нахилу панелей, двовісні трекери, часткова прозорість модулів); підвищення вітро- та снігостійкості при збереженні доступності агротехніки. Горджіан та ін. [15, с. 4] систематизували досвід застосування напівпрозорих фотомодулів і показали, що їх використання дозволяє досягти кращого балансу між пропусканням ФАР і електрогенерацією порівняно зі стандартними непрозорими панелями. Отримані результати можуть стати основою для формування типових конструктивних рішень, адаптованих до різних агрокліматичних зон. Одним із актуальних сучасних завдань є перехід від констатації ефектів до керованого режиму роботи APV-системи. Для реалізації такого підходу необхідно: моделювати та верифікувати енерго- водний баланс під панелями; інтегрувати APV з точним зрошенням і безперервним моніторингом вологості ґрунту; провести дослідження довгострокового впливу APV на структуру і ущільнення ґрунту, ерозійні процеси та локальне накопичення стоку з поверхні модулів. Протоколи вимірювань мають бути стандартизовані для порівнянності результатів між локаціями. Застосування штучного інтелекту та цифрових двійників є окремим і найбільш перспективним напрямом. Ключові дослідницькі завдання: створення цифрових двійників APV- агросистем (модуль PV-генерації + модель росту рослини + ґрунтовий блок + метеодані) для підбору конфігурації до початку інвестицій; розроблення алгоритмів оптимізації режимів трекінгу не тільки за