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En esta investigación se propone desarrollar un procedimiento para la estimación de curvas típicas diarias de demanda eléctrica, analizando registros de tele-medición de usuarios finales en función de la estacionalidad del año y los tipos de días de la semana. Dicha estimación se realiza agrupando los datos de series temporales multivariables. La metodología se basa en el cálculo del grado de similitud entre los conjuntos de datos de series de tiempo, representados por el consumo promedio diario del usuario. El algoritmo jerárquico de agrupamiento dinámico de linealidad en el tiempo o DTW (Dinamic Time Warping, por sus siglas en inglés) se emplea para encontrar patrones similares entre los perfiles individuales de los usuarios. DTW permite obtener grupos homogéneos que definen el comportamiento del consumidor. El algoritmo K-means vuelve a formar clusters con los grupos similares obtenidos por el algoritmo DTW evidenciando diferencias y semejanzas en características eléctricas.