La predicción del consumo de energía eléctrica juega un papel crucial en la industria de la energía eléctrica. La predicción precisa es esencial para las políticas de suministro de electricidad. Una característica distintiva de la energía eléctrica es la necesidad de garantizar un equilibrio constante entre el consumo y la producción de electricidad, ya que la electricidad no se puede almacenar en cantidades significativas, ni es fácil de transportar. El consumo de electricidad generalmente tiene un comportamiento estocástico que dificulta su predicción. El objetivo principal de este estudio es proponer modelos de pronóstico para predecir el consumo máximo de electricidad por hora al día que sea más preciso que la predicción oficial de carga de la Compañía de Distribución Eslovaca. Se proponen y comparan diferentes modelos. El primer grupo de modelos se basa en el conjunto transversal de modelos Gris y modelos Gris Bernoulli no lineales, y el segundo enfoque se basa en una red de retroalimentación hacia adelante de múltiples capas. Además, se utiliza un nuevo modelo híbrido potencial que combina estos enfoques diferentes para pronosticar el consumo máximo de electricidad por hora al día. Se adoptan varios indicadores de rendimiento para evaluar el rendimiento y la eficacia de los modelos. Todos los modelos propuestos lograron predicciones más precisas que la predicción oficial de carga, mientras que el modelo híbrido ofreció los mejores resultados según los indicadores de rendimiento y respaldó la legitimidad de esta investigación.