摘要。太阳能发电厂是一种快速增长的可再生能源，在减少气候变化和替代化石燃料方面具有潜在的作用。估计由太阳能发电厂产生的电源确定以确定能源供应。不幸的是，由于对自然的高度依赖，例如太阳辐射和天气，产生的太阳能是高度不确定的。这使得对太阳能发电的估计非常困难。本研究提出了机器学习的开发，以建模太阳能发电厂，以估算生成的电力。通过实现K-NN算法开发机器学习。应用太阳能发电厂中生成的功率数据集用于构建机器学习。开发导致了一种对太阳能发电厂建模的机器学习。仿真测试结果表明，机器学习能够估计以69.6％精度生成的太阳能。开发的模型对于估计区域中太阳能资源的潜力非常有用。开发的模型在可行性研究中非常有用，以估计一个地区太阳能资源的潜力。