Debido a una relación simbiótica, el crecimiento económico conduce a un mayor consumo de energía en los sectores de transporte, manufactura y doméstico. El consumo de electricidad en el sur global está aumentando a medida que las naciones de la región luchan por el desarrollo económico. Debido a los altos costos de los combustibles fósiles y los problemas ambientales, estos países están planeando la explotación de su potencial de energía renovable para satisfacer sus necesidades energéticas. En este documento, tomamos a Myanmar como un estudio de caso en el que la energía fotovoltaica (FV) se considera la tecnología preferida debido a su naturaleza modular y al enorme potencial de FV de Myanmar. Para crear sistemas sostenibles, es necesario investigar el impacto de los perfiles diurnos de FV en los perfiles de demanda de electricidad. Pronósticos de carga precisos conducen a ahorros significativos en operación, planificación y mantenimiento. Las redes neuronales artificiales (RNA) pueden utilizarse fácilmente para pronosticar perfiles de carga. Este trabajo propone un enfoque sistemático en tres etapas que podría ser empleado por los países del sur global para diseñar modelos de pronóstico de carga con RNA con el objetivo de simplificar el proceso de diseño. Si bien los resultados de este trabajo demuestran que la FV es una fuente de energía adecuada para países como Myanmar, también señalan la importancia de incluir la tasa de aumento de carga anual y la tasa de degradación de la producción de FV en la planificación del sistema.