Los modelos Holt-Winters son uno de los algoritmos de pronóstico más populares. Como es bien conocido, estos modelos son recursivos y, por lo tanto, se necesita un valor de inicialización para alimentar el modelo, siendo crucial una inicialización adecuada de los modelos Holt-Winters para obtener una buena precisión en las predicciones. Además, la introducción de múltiples modelos Holt-Winters estacionales requiere un nuevo desarrollo de métodos para la inicialización de semillas y la obtención de valores iniciales. Este trabajo propone nuevos métodos de inicialización basados en la adaptación de los métodos tradicionales desarrollados para una sola estacionalidad con el fin de incluir múltiples estacionalidades. Por lo tanto, se presentan nuevos métodos para inicializar el nivel, la tendencia y la estacionalidad en los modelos Holt-Winters estacionales múltiples. Estos nuevos métodos se prueban con una aplicación para la demanda de electricidad en España y se analizan por su impacto en la precisión de los pronósticos. Como consecuencia del análisis realizado, se proporciona qué método de inicialización usar para el nivel, la tendencia y la estacionalidad en los modelos Holt-Winters estacionales múltiples con una tendencia aditiva y multiplicativa.