O Brasil vem registrando a cada ano um crescimento expressivo no número de conexões de geração distribuída na rede de distribuição devido à concessão de incentivos governamentais que permitiu a difusão do uso de placas solares fotovoltaicas, fonte de geração de energia mais usada na geração distribuída no Brasil. Em sistemas elétricos com alta penetração de fontes intermitentes a previsão do comportamento da curva de carga tende a representar um grande desafio para os operadores do sistema devido à imprevisibilidade associada à geração de energia, podendo impactar diretamente no planejamento e operação da rede elétrica. Para lidar com esse desafio, este trabalho propõe uma metodologia de previsão de carga usando redes neurais recorrentes com arquitetura LSTM, considerando o impacto da mini e microgeração distribuída solar fotovoltaica conectada à rede de distribuição brasileira. São feitas previsões de carga do Sistema Interligado Nacional brasileiro e dos subsistemas que o integram, levando em conta um horizonte de curto prazo, de 24 horas, em intervalos horários, e um horizonte de médio prazo, de 60 meses, em intervalos mensais. Os resultados indicam que a metodologia pode ser uma ferramenta eficiente para a obtenção de previsões de carga podendo ser utilizada também para horizontes de previsão distintos dos apresentados neste trabalho. O MAPE encontrado para as previsões de curto prazo não passam de 2 por cento e para as previsões de médio prazo não passam de 3,5 por cento.