Uno de los mayores retos es garantizar la integración a gran escala de los sistemas fotovoltaicos en los edificios. El objetivo de este trabajo es presentar una predicción de la potencia de un sistema fotovoltaico integrado en un edificio en relación con las distintas orientaciones del edificio basada en herramientas de aprendizaje automático de ciencia de datos. La metodología de predicción propuesta comprende una etapa de calidad de los datos, un algoritmo de aprendizaje automático, una evaluación de la agrupación meteorológica y una evaluación de la precisión. Los resultados mostraron que la aplicación de coeficientes de regresión lineal a las salidas de previsión de la red neuronal de generación de energía fotovoltaica desarrollada mejoraba la salida de previsión de la generación de energía fotovoltaica. El modelo final dio lugar a previsiones precisas, mostrando un error cuadrático medio del 4,42% en NN, del 16,86% en QSVM y del 8,76% en TREE. Los resultados se presentan con la fachada del edificio y la aplicación del tejado, como el tejado plano, la fachada sur, la fachada este y la fachada oeste.
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