Este estudio se realizó para investigar la aplicabilidad de medir el tráfico de internet como un insumo para pronósticos de demanda de electricidad a corto plazo. Creemos que nuestro estudio hace una contribución significativa a la literatura, especialmente en técnicas de predicción de carga a corto plazo, ya que encontramos que el tráfico de Internet puede ser una variable útil en ciertos modelos y puede aumentar la precisión de la predicción en comparación con modelos en los que no es una variable. Además, descubrimos que el error de predicción podría reducirse aún más aplicando un nuevo modelo multivariado llamado VARX, que añadió variables exógenas al modelo univariado llamado VAR. El modelo VAR mostró un excelente rendimiento en la predicción en el modelo univariado, en lugar de utilizar el modelo de red neuronal artificial, que tenía una alta precisión de predicción en el estudio anterior.