Este documento propone analizar el aumento del rendimiento en la predicción de la irradiancia solar y la velocidad del viento mediante la implementación de una arquitectura de conjunto dinámica para horizontes intra-hora que van de 10 a 60 minutos para datos de intervalos de 10 minutos. La irradiancia horizontal global (GHI) y la velocidad del viento se calcularon utilizando cuatro modelos de predicción independientes (bosque aleatorio, k-vecinos más cercanos, regresión de vectores de soporte y red elástica) para comparar su rendimiento con respecto a dos métodos de conjunto dinámicos, ventana y arbitraje. Los modelos independientes y los métodos de conjunto dinámicos se evaluaron utilizando las métricas de error RMSE, MAE, R y MAPE. Los hallazgos de este trabajo mostraron que el método de conjunto dinámico de ventana fue la arquitectura de mejor rendimiento en comparación con los otros modelos evaluados. Para ambos casos de predicción de velocidad del viento e irradiancia solar, el modelo de conjunto de ventana alcanzó los mejores valores de error en términos de RMSE para todos los horizontes de predicción evaluados. Usando este enfoque, la ganancia en la predicción de la velocidad del viento fue del 0.56% en comparación con el segundo mejor modelo de predicción, mientras que la ganancia para la predicción de GHI fue del 1.96%, considerando la métrica RMSE. El desarrollo de un modelo de conjunto capaz de proporcionar estimaciones precisas y exactas puede implementarse en aplicaciones de predicción en tiempo real, ayudando a la evaluación de la operación de parques eólicos y solares.