본 논문은 가정용 부하 패턴을 대상으로 군집 분석을 실시하여 대표적인 패턴과 군집의 편차를 추정하는 부하모델링 방법을 제안하였다. 1년 동안의 가정용 부하 패턴은 먼저, 주성분 분석을 통하여 24개 차원에서 1개의 차원으로 축소되어 후속 군집 분석의 시간 및 용량 부담을 줄이도록 하였다.군집 분석을 위하여, k-평균 알고리즘이 사용되었으며 365개의부하 패턴은 비슷한 속성으로 묶인 6개의 대표 부하 패턴으로 도출되었다. 이후, 대표적인 부하 패턴과 이에 상응하는 군집 편차는 적합한 확률 밀도 함수를 사용하여 그 분포를 추정되었다. 최종적인 가정용 부하 패턴은 대표 부하 곡선과 그 편차를 추가함으로써 도출될 수 있다.