La previsión de la demanda de electricidad juega un papel importante en la planificación de la capacidad, la programación y la operación de los sistemas de energía. Por lo tanto, la predicción fiable y precisa de las demandas de electricidad es vital. En este estudio, se utilizan redes neuronales artificiales (ANN) entrenadas por diferentes algoritmos heurísticos, incluidos el Algoritmo de Búsqueda Gravitacional (GSA) y el Algoritmo de Optimización de Cucos (COA), para estimar las demandas mensuales de electricidad. Los datos empíricos utilizados en este estudio son los datos históricos que afectan la demanda de electricidad, incluyendo el tiempo de lluvia, la temperatura, la humedad, la velocidad del viento, etc. Los modelos propuestos se aplican a Hanoi, Vietnam. Basado en los índices de rendimiento calculados, los modelos construidos muestran un alto rendimiento en la previsión. Los resultados obtenidos también se comparan con los de varios métodos bien conocidos. Nuestro estudio indica que el modelo ANN-COA supera a los demás y proporciona una previsión más precisa que los métodos tradicionales.