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La energía solar es una forma de energía renovable muy prometedora que puede satisfacer una parte sustancial de las necesidades energéticas mundiales. Sin embargo, el carácter esporádico de las fuentes de energía renovables, causado por variables como los patrones meteorológicos y la hora del día, presenta obstáculos para la producción constante de energía y su integración en el sistema eléctrico. Para hacer frente a estas dificultades, este estudio propone un método innovador que utiliza enfoques de visión por ordenador e inteligencia artificial para predecir y mejorar la producción de energía solar. El enfoque sugerido supone la amalgama de métodos basados en datos procedentes de los campos de la visión por ordenador y el aprendizaje automático. La información inicial sobre el clima, la radiación orientada al sol y la ejecución de cargadores solares se recopila de diversas fuentes. Los cálculos de visión por ordenador utilizan información de satélite o imágenes terrestres para eliminar la cobertura nublada, el desarrollo y otras cualidades climáticas. La hora del día y la estación se añaden a la información visual para obtener un conjunto de datos completo. El conjunto de datos entrena marcos de IA para medir la irradiación solar y la creación de energía.
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Aparna Unni es becaria de investigación y Harpreet Kaur Channi es becaria de investigación en la Universidad de Investigación Eudoxia, New Castle, Estados Unidos.
