ABSTRACT Traditionella trådlösa sensornätverk (WSN) står inför problemet med en begränsad energikälla, typiskt batterier, vilket resulterar i behovet av en noggrann och effektiv användning av energikällan. Men oundviklig energiförlust kommer så småningom att störa driften av en WSN. Tekniken för energiupptagning (EH) får särskilt stort intresse, eftersom den har potential att tillhandahålla en kontinuerlig energiförsörjning i batteridrivna WSN. Solenergi är den mest effektiva miljöenergin för EH-WSN på grund av dess höga energiintensitet, som kommer från en icke-kontrollerbar källa. Därför är förutsägelsen om framtida energitillgång en kritisk fråga, eftersom mängden skördebar energi kan variera över tiden. I detta dokument föreslås en ny algoritm för att förutsäga solenergi med Q-learning, kallad Q-learning-baserad solenergiprediktion (QL-SEP). Q-lärande är ett effektivt sätt att förutsäga framtida åtgärder som bygger på tidigare observationer. Det utmärkande för QL-SEP är att inte bara de senaste dagarnas observationer utan även de nuvarande väderförhållandena beaktas för förutsägelser. QL-SEP:s prestanda simuleras i detta papper med hjälp av verkliga mätningar som erhållits från en solpanel i jämförelse med den senaste tekniken. INDEX TERMS Energiskörd, förutsägelsealgoritmer, solenergi, trådlösa sensornätverk.
Till exempel, en ny solenergi förutsägelse algoritm med Q-learning baserat på den väderkonditionerade rörliga genomsnittsalgoritmen föreslogs i REF.
A New Energy Prediction Algorithm for Energy-Harvesting Wireless Sensor Networks With Q-Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}