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A energia solar é uma forma de energia muito promissora e renovável que pode satisfazer uma quantidade substancial das necessidades energéticas mundiais. No entanto, o carácter esporádico das fontes de energia renováveis, causado por variáveis como os padroes climáticos e a hora do dia, apresenta obstáculos à produçao consistente de energia e à sua integraçao no sistema elétrico. Para fazer face a estas dificuldades, este estudo sugere um método inovador que utiliza abordagens de visao computacional e de inteligência artificial para prever e melhorar a produçao de energia solar. A abordagem sugerida implica a fusao de métodos baseados em dados dos domínios da visao computacional e da aprendizagem automática. A informaçao antecipada sobre o clima, a radiaçao solar e o funcionamento do carregador solar é recolhida de várias fontes. Os cálculos de visao por computador utilizam informaçoes de satélite ou imagens terrestres para remover a cobertura nublada, o desenvolvimento e outras qualidades climáticas. A hora do dia e a estaçao do ano sao adicionadas à informaçao visual para fornecer um conjunto de dados completo. O conjunto de dados treina estruturas de IA para avaliar a irradiaçao solar e a criaçao de energia.
