Optimización de la Generación de Energía Solar

Preprocesamiento de los Datos:
Extraer las variables clave que afectan la generación de energía solar: Clearsky DNI (radiación solar directa), DHI (radiación solar difusa), GHI (radiación global), Temperature (temperatura), Solar Zenith Angle (ángulo cenital del sol), y Pressure (presión atmosférica).
Asegurarse de que las columnas estén limpias y en el formato correcto.
Modelo Predictivo:
Utilizar técnicas de machine learning para predecir la radiación solar o la producción de energía en función de las variables mencionadas.
Usar modelos como regresión lineal, Random Forest, o XGBoost para predecir la radiación solar o la potencia generada por los paneles solares.
Evaluación del Modelo:
Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas como el R² (coeficiente de determinación) y RMSE (error cuadrático medio).
Optimización de la Producción:
Identificar las horas del día en las que la generación de energía solar es más alta, lo que podría ayudar a optimizar el uso de energía o el almacenamiento.