La herramienta de descomposición del efecto del tiempo descompone la demanda observada en función del tiempo observado, del tiempo normal estacional y de otras variables causales. El resultado es un desglose de la demanda en la parte que se habría producido en circunstancias meteorológicas normales y la que se produjo debido a las desviaciones meteorológicas reales de las normas estacionales.
Este proceso es alimentado por el mismo modelo TESLA utilizado para la previsión. Para descomponer los efectos meteorológicos, ejecutamos el modelo al menos dos veces en el horizonte deseado. La primera ejecución utiliza los datos meteorológicos observados y da lugar a un "backcast" de la demanda. Las desviaciones del backcast respecto a la demanda observada son los residuos del Modelo TESLA. La segunda ejecución utiliza datos meteorológicos estacionales normales. Combinamos los residuos de la primera ejecución con los resultados de la segunda para elaborar la demanda ajustada a las condiciones meteorológicas. Se trata de nuestra determinación de la carga observada si el tiempo se hubiera comportado según las normas estacionales.
La diferencia entre la demanda ajustada a las condiciones meteorológicas y la demanda observada es el efecto meteorológico agregado.
A continuación, ejecutamos el modelo TESLA varias veces, cada vez sustituyendo el tiempo estacionalmente normal por una de las seis variables meteorológicas principales: temperatura, humedad, nubosidad, velocidad del viento, dirección del viento y precipitaciones. Esto nos permite atribuir partes del efecto meteorológico agregado a cada una de esas seis variables meteorológicas.