Presentation
Aplicación de Técnicas de Clustering a la Serie Temporal de los Precios de la Energía en el Mercado Eléctrico
Author/s | Martínez-Álvarez, F.
Troncoso, Antonio Riquelme Santos, José Cristóbal Riquelme Santos, Jesús Manuel |
Department | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Eléctrica Universidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Publication Date | 2007 |
Deposit Date | 2021-12-01 |
Published in |
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ISBN/ISSN | 978-84-9732-602-5 |
Abstract | La principal tarea de las técnicas de clustering es formar grupos de elementos que presenten una conducta similar a partir de una
base de datos. Se trata de generar un modelo
capaz de simular el comportamiento del sistema ... La principal tarea de las técnicas de clustering es formar grupos de elementos que presenten una conducta similar a partir de una base de datos. Se trata de generar un modelo capaz de simular el comportamiento del sistema de la manera más precisa posible. Así, en primer lugar, se procede a extraer el conocimiento necesario del sistema para, en segunda instancia, buscar los patrones capaces de conservar la información original y conseguir de este modo un modelo válido de descripción del sistema. En este trabajo se presentan dos técnicas de clustering particionales ampliamente conocidas, K-means y Expectation Maximization, para el análisis de la serie temporal de los precios de la energía eléctrica. Se demuestra que aplicar dichas técnicas resulta efectivo a la hora de dividir un año completo en diferentes grupos de días. Concretamente, se distinguen dos tipos de clusters fundamentales: los que identifican a los días laborables y aquellos que representan a los días festivos y los fines de semana. Igualmente resaltable es la similitud mostrada en el comportamiento de los días pertenecientes a una misma estación. |
Project ID. | TIN2004-00159
ENE2004-03342 P05-TIC-00531 |
Citation | Martínez-Álvarez, F., Troncoso, A., Riquelme Santos, J.C. y Riquelme Santos, J.M. (2007). Aplicación de Técnicas de Clustering a la Serie Temporal de los Precios de la Energía en el Mercado Eléctrico. En Taller de minería de datos y aprendizaje: TAMIDA Zaragoza, España: Thomson. |
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TAMIDA07_v2.pdf | 381.5Kb | [PDF] | View/ | |