在数据挖掘的视角下，日照数据不仅是天气预报的简单信息，更是提升太阳能发电效率的关键，问题在于，如何从海量、多源的日照数据中提取出对太阳能板性能优化最有益的指标？
我们需要对日照数据进行预处理，包括清洗、去噪、标准化等步骤，确保数据的准确性和可靠性，利用数据挖掘技术中的聚类分析，将日照数据按照不同的天气类型（如晴、多云、阴雨等）进行分类，以识别不同天气条件下太阳能发电的潜在规律。
通过关联规则挖掘，我们可以发现日照强度与太阳能发电量之间的关联性，以及不同时间段内日照变化对发电效率的影响，通过机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，建立日照数据与太阳能发电效率之间的预测模型，为太阳能电站的运营和调度提供科学依据。
通过数据挖掘技术，我们可以从日照数据中挖掘出隐藏的规律和价值，为提升太阳能发电效率提供有力支持。
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利用日照数据精准预测与调整，最大化太阳能板效率及发电量。
利用日照数据精准预测，优化太阳能板角度与追踪系统效率。
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