Prognosegeführte Regelungen verwenden zumeist kostenpflichtige stündliche Wetterprognosen, die auf der momentan gemessenen Außentemperatur basieren (z. B. Verschiebemethode) oder stündliche Prognosen eines nationalen meteorologischen Dienstes für den jeweiligen Standort. Mit Hilfe der prognostizierten Werte werden unter Verwendung geeigneter Modelle die jeweils benötigten Lastgänge vorausberechnet und weiterverarbeitet.
Das Internet hingegen bietet die Möglichkeit, von vielen Anbietern kostenfrei Wetterprognosen für beliebige Standorte zu erhalten. Gewöhnlich sind diese Prognosen zumindest für die maximale und minimale Außentemperatur für fünf bis maximal neun Tage im Voraus verfügbar. Für die meisten Anwendungen in der Gebäude- und Energietechnik werden jedoch Werte in stündlicher bzw. viertelstündlicher Auflösung benötigt. Gegenstand dieses Aufsatzes ist die Beschreibung eines Verfahrens zur Erstellung von zeitlich beliebig aufgelösten Wetterdaten auf Basis von frei verfügbaren Wetterprognosen aus dem Internet. Als Beispiele für den Einsatz der darauf basierenden prognosegeführten Regelung werden die Beladung eines Eisspeichers sowie die Lastprognose eines Gebäudes bzw. einer Liegenschaft besprochen.

Using Discrete Online Weather Forecasts for Building Services Applications and Load Management.
Usually, commercially used hourly weather forecasts of national weather institutes are implemented for predictive control strategies. Energy demand and energy loads are calculated by utilizing adequate models with predicted air temperatures.
However, on the internet, numerous providers offer freely available weather forecasts. Mostly forecasts of maximum and minimum outside air temperatures are available for five to nine days in advance. Many applications in building services do require hourly or quarter-hourly data. This paper describes a method for generating weather data of any resolution for freely available weather forecasts issued by online services. Ice storage and load prediction of a building are cited as examples of predictive control strategies using web-based weather forecasts.