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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN) - 里约热内卢(2018.7.8-2018.7.13)] 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN) - 基于LDR传感器和嵌入8位微控制器的人工神经网络的全球太阳辐照度估算

DOI：10.1109/IJCNN.2018.8489206 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 本研究通过使用光敏电阻（LDR）传感器及其温度数据，在嵌入式平台上实现全球太阳辐照度的估算。搭建了原型系统，并将其测量值与商用总辐射表获取的数据进行对比。采用多层感知器神经网络，在数据分析软件中建立LDR电压信号、温度信号与商用传感器辐照度数据之间的非线性回归关系，获得决定系数为96.466%、均方误差为0.04的回归模型。嵌入式系统中的神经网络与所用数据分析软件中的神经网络相比具有100%的准确率。该原型的最小响应时间为13.49毫秒，功耗为27.2毫瓦，表明该方法极具应用前景。这种利用LDR等简单传感器实现的神经网络估算方案，有助于降低可再生能源应用成本并简化实施过程。
作者： Igor Rocha de Sousa，Rog′erio Vieira de Oliveira Segundo，Cl′audio Marques de S′a Medeiros，Elias Teodoro Silva JR.
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用光敏电阻（LDR）传感器及其温度在嵌入式平台上估算全球太阳辐照度，将其数值与商用总辐射表获取的数据进行对比，并采用多层感知器神经网络实现LDR电压与温度信号相对于商用传感器辐照度数据的非线性回归。

研究成果

多层感知器网络用于非线性回归被证明是有效的，为高成本的实验室设备提供了良好的替代方案。最佳配置采用了一个包含两个属性（光敏电阻电压及其温度）的单一MLP，具有更高的准确性。该方法有望降低可再生能源应用的成本。

研究不足

将数据库分为两部分后剩余的少量数据可能会影响回归结果。太阳辐照度估算器的应用可能受到该地区气候的强烈影响，而云层经过时入射到传感器上的阳光遮挡量也是一个重要因素。

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