I en del fall har man förkunskap om en del variablers påverkan på lasten. Tex kan man veta att lastserien Med ”Max model size” avser du det maximala antal variabler som du tillåter Aiolos att använda. Anger du värdet:
-1 – kommer du att få en prognos direkt baserat på dagtypsmönstren. Regressionen kommer att hoppas över helt.
0 – kommer du att få en konstant prognos med medellasten under basperioden som konstant prognosvärde.
1 - Endast en förklarande variabel används. Då den sociala lastkurvan i regel är den särklass viktigaste variabeln så kommer oftast denna att väljas. Ifall du vill tvinga Aiolos att göra en prognos utan väderinslag ska du dock använda någon av modellerna ”Weather independent – A” eller ”Weather independent – C”(se nedan)
2 - Näst viktigaste variabeln efter den sociala lasten är i regel lufttemperaturen - oftast sett som ett tidsmedelvärde under sista dygnet eller dygnen. Med modellstorlek 2 kommer alltså som regel bara typdygnsmönstret samt en temperaturvariabel att tas med.
Väljer du 3-5 så vet du aldrig på förhand vilka variabler som kommer att väljas - detta beror på lastseriens typ såväl som på vilken tid på året du befinner dig. Under mars kan t.ex. globalstrålningen vara oerhört betydelsefull under kalla dagar med kraftig solinstrålning medan timmedeltemperaturen kan vara viktigare under kalla dagar i november och december.