由于无线传感器网络部署在复杂的网络环境中,以及无线传感器网络自身的局限性,其很容易遭受各种网络入侵。攻击者通过截获节点之间相互传送的数据包,来分析节点的特征信息和网络通信协议栈,这对网络产生了极大的危害。近年来,各国学者在研究无线传感器网络安全上取得了诸多进展,但是这些研究都是针对单一的攻击行为或针对攻击的某个阶段进行跟踪分析,并没有形成一套完整的网络防护机制。为此,本文分别从节点能耗节省、节点身份认证、节点入侵检测三方面对无线传感器网络的安全问题进行研究,并将研究成果应用于智能型光伏电站,以期验证研究成果的有效性。本文的主要贡献有:首先,提出了一种目标位置选择移动算法,该算法先利用k-means算法原理,将网络中能量相近的节点进行聚簇,并选取每个簇的质心作为Sink节点的目标位置,接着利用连续Hopfield神经网络算法的思想,为Sink节点预设一条最优路径,该路由算法可有效抑制能量空洞现象,延长网络寿命;其次,在分析网络入侵的基础上,建立了一种类跳频的节点通信模型,该通信模型可以为节点之间的相互通信提供一条安全信道,同时为解决节点之间的身份认证问题,在该通信模型中采用了一种基于Kerberos的动态口令认证方式,该方式能极大程度地抵御重放攻击;再次,在分析对比几种恶意节点检测算法的优缺点基础上,应用一种基于Adaboosting算法的恶意节点识别与隔离的方法,该方法先用Adaboosting算法做训练,将恶意节点检测出来,接着利用Adaboosting算法做测试,给恶意节点打上标签,从而实现恶意节点的隔离,并通过在智能型光伏电站上模拟网络遭受恶意节点攻击前后的一组对比实验数据的分析,证明了前文理论研究的可行性。