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MPSOPF가 기존의 일반적 SCOPF 모델과 구분되는 특징은 크게 세 가지 부분으로 설명될 수 있다. 첫째, 기존의 일반적 SCOPF는 특정시간에 snapshot적인 전력시스템 분석만이 가능했던 데에 비해, MPSOPF는 특정 기간(time horizon)동안 연속적인 전력시스템 분석이 가능하다. 이는 일일전시장(DAM) 전력계획수립 최적화를 함에 있어서 실제 시스템 운영자의 관점에서 다음날 24시간의 연속적인 전력계획수립을 가능하게 해준다. 또한 신재생에너지의 24시간 동안의 불확실성을 반영하거나, 이에 기초한 최적 ESS 운영 계획을 수립함에 있어서도 특정 기간 동안 연속적인 전력시스템 분석은 아주 중요한 기능이다. 둘째, MPSOPF는 입력값으로 결정론적(deterministic) 정보뿐만 아니라 확률분포를 따르거나 확률적 값을 가지는(stochastic) 정보도 처리가 가능하다. 그래서 높은 변동성과 불확실성으로 인해 확률적 특성을 띄는 변동성 신재생에너지 분석이 가능하고, 이에 연계된 최적 ESS 운영 계획 수립 및 전력시스템에 미치는 영향 분석이 가능하다. 셋째, MPSOPF는 전력시스템의 안전도(Security)를 유지하는 데 필요한 예비력(reserve)의 양을 모형 내부적으로 결정해 준다. 이 적정 예비력 산정 및 확보는 전력시스템을 안정적으로 운영함에 있어서 핵심적인 부분으로 이 특성은 MPSOPF가 실제 전력시스템 운용에 준하는 최적화 모형으로서의 핵심적 기능을 갖추고 있다는 것을 보여준다. 전력시스템 안전도 유지를 위한 적정 예비력 산정 부분의 메커니즘과 그 중요성은 이 장 3절에서 좀 더 살펴보도록 하겠다.
MPSOPF가 SCOPF 모델과 구분되는 특징은 특정 기간동안 연속적인 전력시스템 분석, 입력값으로 확률분포를 따르거나 확률적 값을 가지는 정보처리 가능, 전력시스템의 안전도 유지에 필요한 예비력의 양을 모형 내부적으로 결정 이렇게 세 가지이다.