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L'energia solare è una forma di energia rinnovabile molto promettente, in grado di soddisfare una parte sostanziale del fabbisogno energetico mondiale. Tuttavia, il carattere sporadico delle fonti di energia rinnovabile, causato da variabili come i modelli meteorologici e l'ora del giorno, rappresenta un ostacolo alla produzione di energia costante e all'integrazione nel sistema energetico. Per affrontare queste difficoltà, questo studio propone un metodo innovativo che utilizza approcci di computer vision e intelligenza artificiale per prevedere e migliorare la produzione di energia solare. L'approccio proposto prevede l'unione di metodi basati sui dati provenienti dai campi della computer vision e dell'apprendimento automatico. Le prime informazioni sul clima, sulla radiazione solare e sull'esecuzione dei caricabatterie a energia solare vengono raccolte da varie fonti. I calcoli di PC vision utilizzano informazioni satellitari o immagini da terra per rimuovere la copertura nuvolosa, lo sviluppo e altre qualità climatiche. Alle informazioni visive vengono aggiunte l'ora del giorno e la stagione per ottenere un set di dati completo. Il set di dati addestra le strutture di intelligenza artificiale a valutare l'irraggiamento solare e la creazione di energia.