Представлен подход, использующий теорию искусственных нейронных сетей для прогнозирования потребления электрической энергии, при условии минимизации ошибки прогнозирования на длительном интервале упреждения. Одновременное выполнение условий небольшого отклонения прогнозируемых значений от реальных значений и сохранение квадрата ошибки в заданных пределах на предопределенном интервале достигается за счет сбалансированного выбора архитектуры нейронной сети. Испытания метода проводились с использованием реальных данных.