Accurate long-term energy consumption forecasting of industrial entities is of interest to distribution companies as it can potentially help reduce their churn and offer support in decision making when hedging. This thesis work presents different methods to forecast the energy consumption for industrial entities over a long time prediction horizon of 1 year. Notably, it includes experimentations with two variants of the Recurrent Neural Networks, namely Gated Recurrent Unit (GRU) and Long-Short-Term-Memory (LSTM). Their performance is compared against traditional approaches namely Multiple Linear Regression (MLR) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Further on, the investigation focuses on tailoring the Recurrent Neural Network model to improve the performance. The experiments focus on the impact of different model architectures. Secondly, it focuses on testing the effect of time-related feature selection as an additional input to the Recurrent Neural Network (RNN) networks. Specifically, it explored how traditional methods such as Exploratory Data Analysis, Autocorrelation, and Partial Autocorrelation Functions Plots can contribute to the performance of RNN model. The current work shows through an empirical study on three industrial datasets that GRU architecture is a powerful method for the long-term forecasting task which outperforms LSTM on certain scenarios. In comparison to the MLR model, the RNN achieved a reduction in the RMSE between 5% up to to 10%. The most important findings include: (i) GRU architecture outperforms LSTM on industrial energy consumption datasets when compared against a lower number of hidden units. Also, GRU outperforms LSTM on certain datasets, regardless of the choice units number; (ii) RNN variants yield a better accuracy than statistical or regression models; (iii) using ACF and PACF as dicovery tools in the feature selection process is unconclusive and unefficient when aiming for a general model; (iv) using deterministic features (such as day of the year, day of the month) has limited effects on improving the deep learning model’s performance. / Noggranna långsiktiga energiprognosprognoser för industriella enheter är av intresse för distributionsföretag eftersom det potentiellt kan bidra till att minska deras churn och erbjuda stöd i beslutsfattandet vid säkring. Detta avhandlingsarbete presenterar olika metoder för att prognostisera energiförbrukningen för industriella enheter under en lång tids förutsägelsehorisont på 1 år. I synnerhet inkluderar det experiment med två varianter av de återkommande neurala nätverken, nämligen GRU och LSTM. Deras prestanda jämförs med traditionella metoder, nämligen MLR och SARIMA. Vidare fokuserar undersökningen på att skräddarsy modellen för återkommande neurala nätverk för att förbättra prestanda. Experimenten fokuserar på effekterna av olika modellarkitekturer. För det andra fokuserar den på att testa effekten av tidsrelaterat funktionsval som en extra ingång till RNN -nätverk. Specifikt undersökte den hur traditionella metoder som Exploratory Data Analysis, Autocorrelation och Partial Autocorrelation Funtions Plots kan bidra till prestanda för RNN -modellen. Det aktuella arbetet visar genom en empirisk studie av tre industriella datamängder att GRU -arkitektur är en kraftfull metod för den långsiktiga prognosuppgiften som överträffar ac LSTM på vissa scenarier. Jämfört med MLR -modellen uppnådde RNN en minskning av RMSE mellan 5 % upp till 10 %. De viktigaste resultaten inkluderar: (i) GRU -arkitekturen överträffar LSTM på datauppsättningar för industriell energiförbrukning jämfört med ett lägre antal dolda enheter. GRU överträffar också LSTM på vissa datauppsättningar, oavsett antalet valenheter; (ii) RNN -varianter ger bättre noggrannhet än statistiska modeller eller regressionsmodeller; (iii) att använda ACF och PACF som verktyg för upptäckt i funktionsvalsprocessen är otydligt och ineffektivt när man siktar på en allmän modell; (iv) att använda deterministiska funktioner (t.ex. årets dag, månadsdagen) har begränsade effekter på att förbättra djupinlärningsmodellens prestanda.