摘要
本文研究了塞尔维亚中部某地区的太阳辐照度，在该地区三个地点部署了低成本物联网传感器网络：一个山坡、一个村庄附近的开阔地和一个城市中心的遮挡位置。这三个地点都位于同一个NASA POWER网格单元中。经过多阶段质量控制后，26,145条有效的白天记录与卫星参考数据进行了比较。卫星为所有三个位置分配相同的值，但测量的平均白天辐照度分别为267.7、351.5和19.6 W/m2。乡村站与参考数据的吻合度最好（R2 = 0.567）；山区站存在持续的遮荫偏差（MBE = ?138.9 W/m2）；城市站的信号被周围建筑物和植被削弱了约12倍。此外，使用同一网格单元25年的NASA POWER月度记录训练了25个回归模型（梯度提升、循环、卷积、全连接和基于图）。XGBoost的R2 = 0.998，混合TCN-GNN的R2 = 0.968，普通ReLU网络的R2 = 0.912，并使用带有日历特征的季节性模型重建了2026年两个尚未存档的月份的卫星参考数据。定量记录了部署的硬件、网络和能量行为：各站点的链路传输率为96.8%、83.5%和58.2%，节点的太阳能收集记录，以及缺乏任何能量感知传输调度。两个训练好的模型被编译到ESP32节点上并在部署硬件上进行了测量：深度受限的梯度提升校正器运行时间为46.3 μs，使用11.1 kB闪存，INT8全连接网络运行时间为138.1 μs，使用3.0 kB，而图混合模型完全无法转换为微控制器执行。这定义了一种边缘-云划分，其中本地推理执行偏差校正和故障检测，而云层保留重型模型和定期重新训练。据作者所知，这是塞尔维亚中部第一个具有如此不同地形类型的多站点地面物联网辐照度记录。
