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Egain予測は、建物に供給すべき暖房エネルギーの需要を時間単位で計算することで、建物の暖房を制御する手法です。構造物の物理特性と気象学を組み合わせることで、建物の特性、外気温、風速、風向などの気象条件、さらには日射量も考慮に入れることができます。従来の暖房制御では、現在の外気温のみが考慮されます。
eGain予測手法の開発の出発点は、スウェーデン気象水文研究所のロジャー・テスラー教授 [ 1 ]が、現在eGain Sweden ABに勤務するトールビョルン・ガイザー（取締役）とステファン・ベルグルンド[ 2 ]と協力して開発したENLOSS数学的エネルギーバランスモデルでした。予測手法は1980年代後半に導入され始めました。
2017年までに、予測手法は住宅および商業施設の床面積約1,600万平方メートルに導入されました。推定データによると、 年間平均熱エネルギー消費量は10～15kWh/ m²削減されています。予測手法は将来の需要に関する情報を含み、他のエネルギー効率向上手法と矛盾しないため、常に優れた先駆的ソリューションと言えます。
この予測手法の実用面では、通常、遠隔制御型の予測受信機を用いてGPRSまたはGSMネットワークを介してデータの送受信を行います。そして、これらの予測受信機は、建物内に設置された制御盤の動作を管理し、各建物の暖房システムにおける熱エネルギーの配分を調整します。
近年、遠隔操作可能な特殊な気象データロガーが導入され、予報受信機と組み合わせて使用されるようになりました。この気象データロガーは、建物周辺の気温と湿度を正確に測定し、その測定値をリアルタイムで予報受信機に送信します。この技術革新により、建物とその周辺環境をより詳細に分析することが可能になり、予報方式による制御の可能性が飛躍的に向上します。