با پیشرفت هایی که در زمینه روشهای یادگیری ماشین بوجود آمده است، استفاده از برخی از تکنیک های آن می تواند در توسعه روش های پیشبینی مقدار تولید انرژی و مونیتورینگ سیستم های فتوولتائیک بسیار مفید باشد.
بیشتر خطا ها و نقایصی که در طول بهره برداری از یک سیستم فتوولتائیک امکان دارد بوجود آیند معمولا داری یک خصیصه و یا الگوی مشترکی می باشند. از اینرو، با استفاده از این الگو برداری ها و روشهای متداول یادگیری ماشین می توان بسیاری از این مشکلات را به موقع شناسایی کرد و از گسترش خطاها و ضررهای بیشتر جلوگیری به عمل آورد.
- توسعه روشها و مدل های پیش بینی انرژی (مانند استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی( برای افزایش تولید انرژی در نیروگاه های فتوولتائیک
- توسعه روشهای یادگیری ماشین برای شناسایی خطاها، مشکلات و نقایص در سیستم های فتوولتائیک
