L'énergie solaire est une forme d'énergie renouvelable très prometteuse qui peut répondre à une grande partie des besoins énergétiques mondiaux. Néanmoins, le caractère sporadique des sources d'énergie renouvelables, dû à des variables telles que les conditions météorologiques et l'heure de la journée, constitue un obstacle à une production d'énergie cohérente et à l'intégration dans le système électrique. Pour résoudre ces difficultés, cette étude propose une méthode innovante qui utilise des approches de vision par ordinateur et d'intelligence artificielle pour...

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...

Solar energy is a very promising and renewable form of energy that can fulfill a substantial amount of the world's energy needs. Nevertheless, the sporadic character of renewable energy sources, caused by variables like weather patterns and time of day, presents obstacles to consistent energy production and integration into the power system. To tackle these difficulties, this study suggests an innovative method that utilizes computer vision and machine intelligence approaches to forecast and enhance the production of solar energy. The suggested approach entails the amalgamation of data-driven...