Processamento de dados do dec_oper_sist.csv

O primeiro passo para realizar o processamento do arquivo, assim como os demais arquivos .csv, é a leitura. Tendo lido o arquivo, é possível recuperar a versão em que o modelo foi executado.

from idecomp.decomp import DecOperSist

arq = DecOperSist.read("./decomp/dec_oper_sist.csv")
print(arq.versao)

31.14

A tabela de informações é fornecida como um dataframe, onde os nomes das colunas geralmente remetem aos nomes originais das colunas do arquivo .csv, porém em camelCase.

df = arq.tabela
print(df.columns)

Index(['estagio', 'no', 'cenario', 'patamar', 'duracao', 'codigo_submercado',
       'nome_submercado', 'demanda_MW', 'geracao_pequenas_usinas_MW',
       'geracao_termica_MW', 'geracao_termica_antecipada_MW',
       'geracao_hidroeletrica_MW', 'geracao_eolica_MW',
       'energia_bombeamento_MW', 'energia_importada_MW',
       'energia_exportada_MW', 'intercambio_liquido_MW', 'itaipu_50MW',
       'itaipu_60MW', 'deficit_MW', 'ena_MWmes', 'earm_inicial_MWmes',
       'earm_inicial_percentual', 'earm_final_MWmes', 'earm_final_percentual',
       'cmo'],
      dtype='object')

A partir deste dataframe é possível realizar análises e produzir visualizações. Por exemplo, utilizando o módulo plotly. Deste ponto em diante, não é mais necessário o conhecimento específico do arquivo ou da idecomp.

import plotly.express as px

estagio_mensal = df["estagio"].max()
# sphinx_gallery_thumbnail_number = 1
fig = px.box(
    df.loc[df["estagio"] == estagio_mensal],
    x="nome_submercado",
    y="geracao_termica_MW",
)
fig