Weather data-based wireless sensor network node solar energy gathering power prediction algorithmThe invention provides a weather data-based wireless sensor network node solar energy gathering power prediction algorithm, which can accurately predict the gathering power of a wireless sensor network node with a solar energy gathering function by using small space and time. The influences of weather changes on solar energy gathering power prediction are fully considered, the relationship of theweather changes acting on solar energy gathering is found out through comparative analysis between the weather changes and the solar energy gathering power, and the node solar energy gathering power can be accurately predicted in an obvious weather change scene. The method can obtain extremely high prediction precision in both an obvious weather change scene and a steady weather change scene.The wireless sensing net node solar energy collecting power prediction algorithm based on weather data, it is characterised in that：it is specific to execute steps are as follows：step 1：real-time weather categorical data and the solar energy collecting power data for passing by adjacent 5 years in selection monitoring region, will weather pattern is divided into 6 kinds, is fine day respectively（c）, it is fine with occasional clouds（pc）, have cloud（sc）, cloudy (mci), cloudy (o), sleet (rs)；statistical disposition is carried out to the solar energy collecting power of different weather type different time-gap, according between each weather class data multiplying power relationship, by multiplying power relationship map be weather pattern number index, enter step 2； step 2：obtain the practical data of weather forecast on the same day, by the weather forecasting number on the prediction same day according towith the weather forecasting data of the previous dayit is compared, obtains front and back two days changes in weather coefficients, enter step 3； step 3：it is to reflect whether weather occurs the threshold value of significant changes, size is by history real-time weather categorical data the analysis that power data is collected with node obtains, compareswith；if, then it is assumed that the day on the prediction same day and the previous day gas is essentially identical, direct jump procedure 4；if, then it is assumed that the weather of the prediction same day and the previous day occur significantly to become change, direct jump procedure 5； step 4：first consider the essentially identical situation of the weather of the prediction same day and the previous day, usesthe thought of algorithm；it is before wireless sensing net nodeitthe energy acquisition value average value of time slot,it is onesquare battle array, has recorded before the time slot that will be predictedthe changes in weather situation of a time slot, whereinby being calculated；be for reflecting weight, whereinit is finally to calculate the reflection prediction same day by being calculated with the one day changes in weather degree in front（it is determined by predicting the historical collection power data in place）；and solar energy at this time acquisition predicted value can be calculated directly, rear jump procedure 7； step 5：when the prediction same day significant changes occurring with the previous day weather, the practical data of weather forecast on the prediction same day is used to correct prediction error；it is onematrix, be used to store the time slot that will predict with and frontthe changes in weather situation of a time slot, whereinit is calculated by data of weather forecast, is finally calculated prediction same day time slot when weather significant changesand frontthe changes in weather degree of a time slot, enters step 6； step 6：when significant changes occur for weather, it is divided into two kinds of situations, respectively weather significantly improves significantly is deteriorated with weather；this influence of two kinds of situations to the acquisition of solar energy uses constantto correct；finally, weather is calculated to occur the when significant changesitthe solar energy collecting power that time slot is predicted, enter step 7； step 7：prediction result is fed back into sensor node for energy management.
날씨 데이터 기반의 무선 센서 네트워크 노드 태양에너지 수집 파워 예측 알고리즘본 발명은 날씨 데이터 기반의 무선 센서 네트워크 노드 태양에너지 수집 파워 예측 알고리즘을 제공하며, 비교적 작은 공간과 짧은 시간을 이용해 태양에너지 수집 기능을 구비하는 무선 센서 네트워크 노드의 수집 파워를 정확하게 예측할 수 있다. 본 발명은 날씨 변화가 태양에너지 수집 파워 예측에 대해 미치는 영향을 충분히 감안하고, 날씨 변화와 태양에너지 수집 파워를 대조분석해, 태양에너지 수집에 대한 날씨변화의 작용관계를 발견함으로써, 날씨 변화가 뚜렷한 상황에서 노드 태양에너지 수집 파워를 정확하게 예측한다. 동시에, 해당 방법은 날씨가 뚜렷이 변화되고 날씨가 안정적으로 변화되는 상황에서도 모두 아주 높은 예측 정밀도를 얻을 수 있다.날씨 데이터 기반의 무선 센서 네트워크 노드 태양에너지 수집 파워 예측방법에 있어서,모니터링 영역 중에서 근래 지난 5년의 실시간 날씨 유형 데이터와 태양에너지 수집 파워 데이터를 선택하고, 날씨 유형을 각각 맑은 날씨(C), 맑은 날씨에 가끔 구름이 낌(PC), 구름이 있음(SC), 다량 구름(MCI), 흐림(O), 진눈깨비(RS)와 같이 6개로 나누며; 서로 다른 날씨 유형과 서로 다른 타임 슬롯(time slot)의 태양에너지 수집 파워를 통계 처리하고, 각 날씨 유형 데이터 간의 배율관계에 근거해 배율관계를 날씨 유형 수치 지수 W로 매핑(mapping)하며, 단계 2로 진입하는 단계 1;당일 실제 기상예보데이터 W(d+1,[이미지])([이미지]=1,2…24)를 얻고, 예측 당일의 기상예보데이터 W(d+1,[이미지])와 전날 기상예보데이터 W(d,[이미지])를 대조해, 전후 이틀의 날씨 변화 계수 WCS를 얻으며, 단계 3에 진입하는 단계 2;Wt는 날씨에 뚜렷한 변화가 발생하는 여부와 임계값을 반영하고, 크기는 기왕 실시간 날씨 유형 데이터와 노드 수집 파워 데이터를 분석해 얻되, WCS와 Wt를 대조하며; ｜WCS｜＜Wt인 경우, 예측 당일과 전날의 날씨가 기본상 같다고 간주하고, 직접 단계 4로 건너뛰며; ｜WCS｜≥Wt인 경우, 예측 당일과 전날의 날씨에 뚜렷한 변화가 발생한 것으로 간주하고, 직접 단계 5로 건너뛰는 단계 3;먼저 예측 당일과 전날의 날씨가 기본상 같은 상황을 검토하고, WCMA 알고리즘의 사상을 이용하며; MD는 무선 센서 네트워크 노드 앞 D일 제[이미지] 타임 슬롯의 에너지 수집수치 평균값이고, N=[n1,n2,,,nk]은 하나의 1×k 어레이로서, 예측할 타임 슬롯의 앞 k개 타임 슬롯의 날씨 변화 상황인 데, 그 중 nj은 계산으로 얻으며; V=[v1,v2,,,vk]은 가중치를 반영하는 데 사용하되, 여기에서 Vj은 계산으로 얻고, 최종적으로 예측 당일과 전날을 반영하는 날씨 변화 정도를 계산해 내며(예측 지점의 기왕 수집 파워의 데이터를 통해 확정); 이때 태양에너지 수집 예측값은 직접적인 계산이 가능하며, 그 후 단계 7로 건너뛰는 단계 4;예측 당일과 전날 날씨에 뚜렷한 변화가 발생한 경우, 예측 당일의 실제 기상예보데이터를 이용해 예측 오차를 수정하며; WF=[wf1,wf2,,,wfk]는 하나의 1×k 어레이로서, 예측할 타임 슬롯과 앞 k-1개 타임 슬롯의 날씨 변화 상황을 저장해 보존하는 데 사용하되, 여기에서 wfj는 기상예보데이터를 통해 계산하는 것으로서, 최종적으로 날씨가 뚜렷이 변하였을 때 예측 당일 타임 슬롯[이미지]와 k-1개 타임 슬롯의 날씨 변화 정도를 계산해 내고, 단계 6으로 진입하는 단계 5;날씨에 뚜렷한 변화가 발생한 경우, 각각 날씨가 뚜렷이 좋아진 상황과 날씨가 뚜렷이 나빠진 상황과 같이 2개 상황으로 나누며; 이 2개 상황이 태양에너지의 수집에 미치는 영향은 상수 a, b를 이용해 수정하며; 최종적으로, 날씨에 뚜렷한 변화가 발생한 경우 제d+1일 제[이미지] 타임 슬롯이 예측해 낸 태양에너지 수집 파워 P(d+1,[이미지])를 계산해 내고, 단계 7로 진입하는 단계 6;예측 결과를 센서 노드에 피드백해 에너지를 관리하는 데 사용하는 단계 7;로 실행되는 것을 특징으로 하는 날씨 데이터 기반의 무선 센서 네트워크 노드 태양에너지 수집 파워 예측방법.