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Este livro visa desenvolver um novo modelo de previsão RSG baseado no aprendizado profundo. Esta abordagem será capaz de aumentar a precisão da previsão dos dados RSG. Subsequentemente, o presente algoritmo proposto lida eficientemente com a dinâmica da nossa componente meteorológica alvo, integrando um modelo recorrente e dinâmico chamado rede neural LSTM com um processo autoregressivo. Os dados brutos disponíveis para o treinamento deste modelo são divididos em dois conjuntos, o primeiro é usado para a fase de treinamento enquanto o segundo é reservado para testes. O objectivo específico, portanto, é gerar previsões RSG precisas semi-horárias ao nível da cidade de Er-Rachidia, MARROCOS (Latitude: 31°55¿53¿N; Longitude: 4°25¿35¿ W; Elevação: 1039 m), enquanto se adopta um poderoso algoritmo de aprendizagem chamado Adam. Os índices e resultados estabelecidos neste estudo demonstram a robustez e confiança que podem ser adoptados neste modelo que pode fornecer aos gestores de sistemas de energia eléctrica previsões fiáveis para assegurar uma melhor gestão dos sistemas de energia solar e do serviço de electricidade.