Abstrakt. Clustering används för att generera grupperingar av data från en stor datauppsättning, med avsikt att representera beteendet hos ett system så exakt som möjligt. I detta sammanhang tillämpas klusterbildning i detta arbete för att ta fram användbar information ur tidsserierna för elpriser. För att vara exakt, två kluster tekniker, K-medel och Förväntning Maximering, har använts för analys av priskurvan, visar att tillämpningen av dessa tekniker är effektiv så att dela upp hela året i olika grupper av dagar, enligt deras priser beteende. Senare kommer denna information att användas för att förutsäga priset på kort tid. Priserna visade en anmärkningsvärd likhet bland dagar inbäddade i en samma säsong och kan delas upp i två stora typer av kluster: arbetsdagar och festligheter.
Mönster i samband med säsonger och dagar på året med avseende på elpriser på den spanska marknaden upptäcktes i REF.
Partitioning-clustering techniques applied to the electricity price time series
{'venue': 'IDEAL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}