전력은 생산과 소비가 동시에 이루어지며 잉여전력의 경제적 저장도 어려운 한편 전력설비의 건설은 장기간에 걸쳐 이루어지기 때문에 전력수요의 예측력 제고는 산업 경제적 측면뿐만 아니라 국가 정책 수립 측면에서도 매우 중요한 요소이다. 특히 우리나라에서는 2011년 9.15 정전사태 이후, 초단기(시간별) 예측의 중요성이 다시 부각되고 있다. 전력수요 데이터는 일반적인 시계열과 달리 복수(시간별, 요일별, 계절별)의 패턴을 가져 모형의 예측력 제고를 위해서는 이러한 다중 패턴의 고려가 중요한 요소이다. 최근의 초단기 전력수요예측 연구에 따르면 전력수요의 계절성을 고려하는데 있어 근무일에 동일한 패턴을 적용하기 보다는 일별 또는 시간별 패턴을 적용하는 것이 모형의 예측력을 높이는 것으로 조사되고 있다. 예를 들어 Gould et al.(2008)은 요일별 일중 전력수요 곡선 비교를 통해 4가지 패턴(월~목요일 패턴, 금요일 패턴, 토요일 패턴, 일요일 패턴)을 구분하고 추정 시 각각의 요일에 해당하는 패턴을 적용하여 모형의 예측력을 향상시켰다. 또한 Talyor and Snyder(2012)는 패턴 식별을 시간별로 보다 세분화(월요일 오전 8:30까지 패턴, 화~목요일 패턴, 금요일 11시 이후 패턴, 주말 패턴)한 일반모형을 제시하여 전력수요의 예측력을 향상시켰다.

제1장 서론 제2장 연중 부하패턴 분석 1. 각 시간별 부하의 연중 변화 추이 2. 최대 전력 수요 발생 패턴 3. 부하지속곡선 패턴 제3장 요일별 시간대별 부하패턴 분석 1. 연평균 시간별 일간 부하패턴 2. 연간 요일별 부하패턴 3. 시간별 전력수요 증가율로 본 근무일 패턴 4. 월별 요일별 부하패턴 5. 특수일 부하패턴 제4장 결론 참고문헌