저전압 부하 예측(Low-voltage load forecasting)은 전기화 수준이 높고 분산형 발전이 이루어지는 현재 및 미래 에너지 시스템에서 중요한 구성 요소입니다. 그러나 현재의 예측 방법들은 상당한 수동 노력이 필요하며, 종종 불확실성 추정(uncertainty estimation)과 적절한 피크 예측이 부족하고, 그리드 요구 사항 측면에서 충분히 평가되지 않는 경우가 많습니다. 본 연구에서는 급격히 발전하고 있는 시계열 파운데이션 모델(time series foundation models)에 초점을 맞추어, 200개의 실제 저전압 피더(feeders)에 대한 단기 순부하(net load) 예측을 광범위하게 평가합니다. 본 연구는 Chronos-Bolt, Chronos-2 및 TabPFN-TS를 6개의 베이스라인 모델과 비교하며, 특히 Chronos-2의 우수한 성능을 입증합니다. 기상 공변량(weather covariates)을 제외한 절제 연구(ablation study)를 통해, 기상 정보의 중요성에도 불구하고 시계열 파운데이션 모델이 증가된 불확실성에 적응함을 보여줍니다. 새로운 애플리케이션 중심 지표(application-oriented metric)는 피크 예측에 대한 모델의 예측 능력을 비용 절감과 고장 위험 최소화 사이의 그리드 자산 계획 및 운영 상의 트레이드오프(trade-off)와 연결합니다.