Trong bối cảnh năng lượng tái tạo ngày càng được ưu tiên, việc dự báo sản lượng điện mặt trời ngắn hạn trở nên cực kỳ quan trọng để tối ưu hóa quản lý nguồn năng lượng. Đề tài này nhằm nghiên cứu và xây dựng một hệ thống Hybrid AI, kết hợp cả học sâu (Deep Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning), sử dụng ảnh vệ tinh và dữ liệu khí tượng đa nguồn để dự báo sản lượng điện mặt trời với độ chính xác cao. Qua quá trình triển khai ứng dụng, đề tài mong đợi đạt được mức độ cải thiện đáng kể về hiệu suất dự báo so với các phương pháp truyền thống.