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Cardoso, M. G. M. S., Martins, A. & Lagarto, J. (2019). Combining various dissimilarity measures for clustering electricity market prices. In Milheiro, P.,  Pacheco, A.,  Sousa, B. de., Alves, I. F., Pereira, I., Polidoro, M. J., & Ramos, S. (Ed.), Estatística: Desafios Transversais às Ciências com Dados. Atas do XXIV Congresso da Sociedade Portuguesa de Estatística. (pp. 197-212). Amarante: Sociedade Portuguesa de Estatística.
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M. M. Cardoso et al.,  "Combining various dissimilarity measures for clustering electricity market prices", in Estatística: Desafios Transversais às Ciências com Dados. Atas do XXIV Congr.o da Sociedade Portuguesa de Estatística, Milheiro, P.,  Pacheco, A.,  Sousa, B. de., Alves, I. F., Pereira, I., Polidoro, M. J., & Ramos, S., Ed., Amarante, Sociedade Portuguesa de Estatística, 2019, pp. 197-212
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@inproceedings{cardoso2019_1732206678071,
	author = "Cardoso, M. G. M. S. and Martins, A. and Lagarto, J.",
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TY  - CPAPER
TI  - Combining various dissimilarity measures for clustering electricity market prices
T2  - Estatística: Desafios Transversais às Ciências com Dados. Atas do XXIV Congresso da Sociedade Portuguesa de Estatística
AU  - Cardoso, M. G. M. S.
AU  - Martins, A.
AU  - Lagarto, J.
PY  - 2019
SP  - 197-212
CY  - Amarante
UR  - https://www.spestatistica.pt/index.php/pt/publicacoes/publicacao/estatistica-desafios-transversais-ciencias-com-dados
AB  - The analysis of electricity markets of the European countries aims to better understand their degree of integration, which is relevant for the development of an internal market of electricity in the European Union.
This study resorts to clustering of time series of hourly prices of electricity (in e/MWh) observed in the day-ahead market in 2018. The proposed approach relies on the combination of different dissimilarity measures which can capture differences in time series trends, (prices) values, cyclical behaviors and autocorrelation patterns. The results obtained, enable to provide some insights on the role of the different dissimilarity measures in the clustering process. Furthermore, they provide a clustering solution with coherent substantive interpretation and, interestingly, one that reveals the natural patterns of geographic proximity.

ER  -