El objetivo de este trabajo es presentar el desarrollo de una estructura de modelo dinámico para la predicción de la generación eléctrica en una planta fotovoltaica. Tradicionalmente un modelo de predicción de la generación eléctrica en este tipo de planta se basa en dos modelos, uno para la predicción la irradiación solar y un segundo para describir la relación de Ir con la potencia generada en una planta en particular. Como variables climatológicas principales se consideran la irradiación solar y la  temperatura ambiental, mientras que desde el punto de vista tecnológico se considera la limpieza de la superficie de los paneles solares, asi como el punto de operación de la planta, dependiendo del periodo del año y la hora en el día. Este modelo presentado considera irradiación y temperatura ambiente como variables de entrada, al tiempo que se desarrolla  la modelación no lineal existente entre la irradiación y la potencia generada, considerando como disturbios la sombra (parcial o no) sobre los módulos y la limpieza de la superficie de los paneles fotovoltaicos. El trabajo presenta una descripción tecnológica de una planta y la caracterización temporal y frecuencial de juegos de datos reales de una planta,  partir de lo cual se desarrolla la concepción de la estructura del modelo más adecuada para la aplicación de técnicas basadas en inteligencia artificial, específicamente aprendizaje profundo. Finalmente, como validación se estima un modelo a partir de los datos reales de una planta, considerando unos para estimación y otros para la efectiva validación del modelo desarrollado.