В работе рассматривается возможность применения моделей машинного обучения для решения задачи прогнозировании графиков электрической нагрузки. Выявлены закономерности в исходных и полученных данных, проведено сравнение их с действительными, произведен поиск лучшей модели на основании выбранной метрики.