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Solarenergie ist eine vielversprechende und erneuerbare Energieform, die einen erheblichen Teil des weltweiten Energiebedarfs decken kann. Der sporadische Charakter erneuerbarer Energiequellen, der durch Variablen wie Wettermuster und Tageszeit verursacht wird, stellt jedoch ein Hindernis für die konsistente Energieerzeugung und die Integration in das Stromnetz dar. Um diese Schwierigkeiten zu überwinden, schlägt diese Studie eine innovative Methode vor, die Computer Vision und maschinelle Intelligenz einsetzt, um die Produktion von Solarenergie vorherzusagen und zu verbessern. Der vorgeschlagene Ansatz beinhaltet die Verschmelzung von datengesteuerten Methoden aus den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen. Frühzeitige Informationen über das Klima, die sonnenorientierte Strahlung und die Ausführung solarbetriebener Ladegeräte werden aus verschiedenen Quellen gesammelt. PC-Vision-Berechnungen nutzen Satelliteninformationen oder bodengestützte Bilder, um Bewölkung, Bebauung und andere klimatische Eigenschaften zu entfernen. Die Tages- und Jahreszeiten werden zu den visuellen Informationen hinzugefügt, um einen vollständigen Datensatz zu erhalten. Anhand dieses Datensatzes werden KI-Frameworks trainiert, um die Sonneneinstrahlung und die Energieerzeugung zu messen.