本研究使用机器学习和深度学习技术，研究了空气质量指数和天气特征对太阳能发电的影响，并提出了高准确性的预测模型。其他研究包括树形预测、UTEQ太阳辐射预测、无源域自适应学习预测、分层时序卷积神经网络预测、多地天气数据指导的可再生能源预测、太阳能热产量优化、开源深度学习模型SolNet、改善概率太阳能预测的模型链方法、卫星数据在尼泊尔太阳能供电预测。

本文提出了一种基于领域自适应深度学习的框架，用于提高太阳能发电量的预测准确性，利用天气特征进行估计。研究表明，该方法在加州、佛罗里达和纽约等地的预测中表现优越，显著降低了预测误差。同时，量子机器学习模型在可再生能源领域也展现出潜力。