Nota
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Síntese dos Cenários¶
Para realizar a síntese dos cenários de um caso do NEWAVE é necessário estar em um diretório
no qual estão os principais arquivos de saída do modelo. Em geral, as variáveis dos cenários gerados
são extraídos dos arquivos binários energiafXXX.dat, vazaofXXX.dat, etc.
Além dos arquivos dos quais são extraídas as variáveis em si, são lidos também alguns arquivos de entrada
do modelo, como o dger.dat, ree.dat e sistema.dat. Neste contexto, basta fazer:
$ sintetizador-newave cenarios --processadores 4
O sintetizador irá exibir o log da sua execução:
>>> 2024-04-22 09:53:56,845 INFO: # Realizando síntese dos CENÁRIOS #
>>> 2024-07-16 17:34:18,473 INFO: Realizando síntese de ENAA_REE_FOR
>>> 2024-07-16 17:34:19,201 INFO: Obtendo energias forward da it. 1
>>> 2024-07-16 17:34:19,202 INFO: Obtendo energias forward da it. 4
>>> 2024-07-16 17:34:19,201 INFO: Obtendo energias forward da it. 3
>>> 2024-07-16 17:34:19,202 INFO: Obtendo energias forward da it. 2
>>> 2024-07-16 17:34:19,229 INFO: Obtendo energias forward da it. 5
>>> 2024-07-16 17:34:19,229 INFO: Obtendo energias forward da it. 6
>>> 2024-07-16 17:34:19,229 INFO: Obtendo energias forward da it. 7
>>> 2024-07-16 17:34:19,279 INFO: Obtendo energias forward da it. 9
>>> 2024-07-16 17:34:19,279 INFO: Obtendo energias forward da it. 10
>>> 2024-07-16 17:34:19,279 INFO: Obtendo energias forward da it. 8
>>> 2024-07-16 17:34:21,179 INFO: Tempo para obter energias forward: 1.99 s
>>> 2024-07-16 17:34:21,182 INFO: Tempo para compactacao dos dados: 0.00 s
>>> 2024-07-16 17:34:27,813 INFO: Tempo para calculo da MLT por REE: 6.62 s
>>> 2024-07-16 17:34:27,834 INFO: Tempo para exportacao dos dados: 0.01 s
>>> 2024-07-16 17:34:27,834 INFO: Tempo para sintese de ENAA_REE_FOR: 9.36 s
>>> .
>>> .
>>> .
>>> 2024-07-16 17:34:35,766 INFO: Realizando síntese de QINC_SIN_SF
>>> 2024-07-16 17:34:35,786 INFO: Tempo para exportacao dos dados: 0.00 s
>>> 2024-07-16 17:34:35,786 INFO: Tempo para sintese de QINC_SIN_SF: 0.02 s
>>> 2024-07-16 17:34:35,952 INFO: Tempo para síntese dos cenários: 17.50 s
>>> 2024-07-16 17:33:39,187 INFO: # Fim da síntese #
Os arquivos serão salvos no subdiretório sintese. Para realizar o processamento,
pode ser utilizado o próprio python. Os dados são lidos como Polars DataFrames:
import polars as pl
import plotly.express as px
Para a síntese dos cenários é produzido um arquivo com as informações das sínteses que foram realizadas:
metadados = pl.read_parquet("sintese/METADADOS_CENARIOS.parquet")
print(metadados.head(10))
shape: (10, 9)
┌────────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───┬───────────┬───────────┬─────────┬───────────┐
│ chave ┆ nome_curt ┆ nome_long ┆ nome_curt ┆ … ┆ nome_curt ┆ nome_long ┆ unidade ┆ __index_l │
│ --- ┆ o_variave ┆ o_variave ┆ o_agregac ┆ ┆ o_etapa ┆ o_etapa ┆ --- ┆ evel_0__ │
│ str ┆ l ┆ l ┆ ao ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ str ┆ --- │
│ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ ┆ str ┆ str ┆ ┆ i64 │
│ ┆ str ┆ str ┆ str ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
╞════════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╪═══╪═══════════╪═══════════╪═════════╪═══════════╡
│ ENAA_REE_F ┆ ENA ┆ Energia ┆ REE ┆ … ┆ FOR ┆ Forward ┆ MWmes ┆ 0 │
│ OR ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_REE_B ┆ ENA ┆ Energia ┆ REE ┆ … ┆ BKW ┆ Backward ┆ MWmes ┆ 1 │
│ KW ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_REE_S ┆ ENA ┆ Energia ┆ REE ┆ … ┆ SF ┆ Simulação ┆ MWmes ┆ 2 │
│ F ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ Final ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_SBM_F ┆ ENA ┆ Energia ┆ SBM ┆ … ┆ FOR ┆ Forward ┆ MWmes ┆ 3 │
│ OR ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_SBM_B ┆ ENA ┆ Energia ┆ SBM ┆ … ┆ BKW ┆ Backward ┆ MWmes ┆ 4 │
│ KW ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_SBM_S ┆ ENA ┆ Energia ┆ SBM ┆ … ┆ SF ┆ Simulação ┆ MWmes ┆ 5 │
│ F ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ Final ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_SIN_F ┆ ENA ┆ Energia ┆ SIN ┆ … ┆ FOR ┆ Forward ┆ MWmes ┆ 6 │
│ OR ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_SIN_B ┆ ENA ┆ Energia ┆ SIN ┆ … ┆ BKW ┆ Backward ┆ MWmes ┆ 7 │
│ KW ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ENAA_SIN_S ┆ ENA ┆ Energia ┆ SIN ┆ … ┆ SF ┆ Simulação ┆ MWmes ┆ 8 │
│ F ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ Final ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Afluente ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ QINC_UHE_F ┆ QINC ┆ Vazão ┆ UHE ┆ … ┆ FOR ┆ Forward ┆ m3/s ┆ 9 │
│ OR ┆ ┆ Natural ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ Increment ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ al ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
└────────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───┴───────────┴───────────┴─────────┴───────────┘
Os arquivos com os nomes das sínteses de cenários armazenam os dados de todos os cenários gerados. Cada arquivo é lido como um Polars DataFrame:
cenarios_uhe_for = pl.read_parquet("sintese/QINC_UHE_FOR.parquet")
cenarios_ree_sf = pl.read_parquet("sintese/ENAA_REE_SF.parquet")
cenarios_sin_bkw = pl.read_parquet("sintese/ENAA_SIN_BKW.parquet")
O formato dos dados por UHE:
print(cenarios_uhe_for.head(10))
shape: (10, 11)
┌─────────────┬────────────┬────────────┬──────────┬───┬─────────┬────────┬────────────┬───────────┐
│ codigo_usin ┆ codigo_ree ┆ codigo_sub ┆ iteracao ┆ … ┆ cenario ┆ valor ┆ mlt ┆ valor_mlt │
│ a ┆ --- ┆ mercado ┆ --- ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ --- ┆ i64 ┆ --- ┆ i64 ┆ ┆ i64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
│ i64 ┆ ┆ i64 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
╞═════════════╪════════════╪════════════╪══════════╪═══╪═════════╪════════╪════════════╪═══════════╡
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 1 ┆ 70.11 ┆ 75.835165 ┆ 0.924505 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 2 ┆ 62.76 ┆ 75.835165 ┆ 0.827584 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 3 ┆ 126.97 ┆ 75.835165 ┆ 1.674289 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 4 ┆ 59.8 ┆ 75.835165 ┆ 0.788552 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 1 ┆ 99.89 ┆ 108.087912 ┆ 0.924155 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 2 ┆ 102.26 ┆ 108.087912 ┆ 0.946082 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 3 ┆ 104.01 ┆ 108.087912 ┆ 0.962272 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 4 ┆ 93.62 ┆ 108.087912 ┆ 0.866147 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 1 ┆ 168.77 ┆ 175.703297 ┆ 0.96054 │
│ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ 1 ┆ … ┆ 2 ┆ 173.14 ┆ 175.703297 ┆ 0.985411 │
└─────────────┴────────────┴────────────┴──────────┴───┴─────────┴────────┴────────────┴───────────┘
O esquema de tipos de dados da síntese de cenários por UHE:
Schema({'codigo_usina': Int64, 'codigo_ree': Int64, 'codigo_submercado': Int64, 'iteracao': Int64, 'estagio': Int64, 'data_inicio': Datetime(time_unit='ns', time_zone='UTC'), 'data_fim': Datetime(time_unit='ns', time_zone='UTC'), 'cenario': Int64, 'valor': Float64, 'mlt': Float64, 'valor_mlt': Float64})
O formato dos dados por REE:
print(cenarios_ree_sf.head(10))
shape: (10, 9)
┌────────────┬────────────┬─────────┬────────────┬───┬─────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ codigo_ree ┆ codigo_sub ┆ estagio ┆ data_inici ┆ … ┆ cenario ┆ valor ┆ mlt ┆ valor_mlt │
│ --- ┆ mercado ┆ --- ┆ o ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ --- ┆ i64 ┆ --- ┆ ┆ i64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
│ ┆ i64 ┆ ┆ datetime[n ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ s, UTC] ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
╞════════════╪════════════╪═════════╪════════════╪═══╪═════════╪═══════════╪═══════════╪═══════════╡
│ 1 ┆ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 2316.7096 ┆ 3157.0231 ┆ 0.733827 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 58 ┆ 87 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ … ┆ 2 ┆ 2060.1233 ┆ 3157.0231 ┆ 0.652553 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 82 ┆ 87 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ … ┆ 3 ┆ 3641.3766 ┆ 3157.0231 ┆ 1.153421 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 48 ┆ 87 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ … ┆ 4 ┆ 3273.1915 ┆ 3157.0231 ┆ 1.036797 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 47 ┆ 87 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ … ┆ 5 ┆ 2678.3701 ┆ 3157.0231 ┆ 0.848385 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 92 ┆ 87 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ … ┆ 6 ┆ 2605.5397 ┆ 3157.0231 ┆ 0.825315 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 87 ┆ 87 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ … ┆ 7 ┆ 3076.6207 ┆ 3157.0231 ┆ 0.974532 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 55 ┆ 87 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 2 ┆ 2023-11-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 4523.6468 ┆ 5104.2075 ┆ 0.886258 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 78 ┆ 82 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 2 ┆ 2023-11-01 ┆ … ┆ 2 ┆ 4418.9619 ┆ 5104.2075 ┆ 0.865749 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 9 ┆ 82 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 2 ┆ 2023-11-01 ┆ … ┆ 3 ┆ 4815.7031 ┆ 5104.2075 ┆ 0.943477 │
│ ┆ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 08 ┆ 82 ┆ │
│ ┆ ┆ ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
└────────────┴────────────┴─────────┴────────────┴───┴─────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
O esquema de tipos de dados da síntese de cenários por REE:
Schema({'codigo_ree': Int64, 'codigo_submercado': Int64, 'estagio': Int64, 'data_inicio': Datetime(time_unit='ns', time_zone='UTC'), 'data_fim': Datetime(time_unit='ns', time_zone='UTC'), 'cenario': Int64, 'valor': Float64, 'mlt': Float64, 'valor_mlt': Float64})
O formato dos dados para o SIN:
print(cenarios_sin_bkw.head(10))
shape: (10, 9)
┌──────────┬─────────┬────────────┬────────────┬───┬──────────┬────────────┬───────────┬───────────┐
│ iteracao ┆ estagio ┆ data_inici ┆ data_fim ┆ … ┆ abertura ┆ valor ┆ mlt ┆ valor_mlt │
│ --- ┆ --- ┆ o ┆ --- ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ --- ┆ datetime[n ┆ ┆ i64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
│ ┆ ┆ datetime[n ┆ s, UTC] ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ ┆ ┆ s, UTC] ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
╞══════════╪═════════╪════════════╪════════════╪═══╪══════════╪════════════╪═══════════╪═══════════╡
│ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ 2023-11-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 35230.9934 ┆ 42548.775 ┆ 0.828014 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 78 ┆ 165 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ 2023-11-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 35230.9934 ┆ 42548.775 ┆ 0.828014 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 78 ┆ 165 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ 2023-11-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 35230.9934 ┆ 42548.775 ┆ 0.828014 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 78 ┆ 165 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 1 ┆ 2023-10-01 ┆ 2023-11-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 35230.9934 ┆ 42548.775 ┆ 0.828014 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 78 ┆ 165 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 2 ┆ 2023-11-01 ┆ 2023-12-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 50494.2500 ┆ 50163.234 ┆ 1.006599 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 89 ┆ 945 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 2 ┆ 2023-11-01 ┆ 2023-12-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 42714.2307 ┆ 50163.234 ┆ 0.851505 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 8 ┆ 945 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 2 ┆ 2023-11-01 ┆ 2023-12-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 65168.2672 ┆ 50163.234 ┆ 1.299124 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 38 ┆ 945 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 2 ┆ 2023-11-01 ┆ 2023-12-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 48989.4958 ┆ 50163.234 ┆ 0.976602 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 87 ┆ 945 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 3 ┆ 2023-12-01 ┆ 2024-01-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 55447.9856 ┆ 73506.076 ┆ 0.754332 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 5 ┆ 923 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 1 ┆ 3 ┆ 2023-12-01 ┆ 2024-01-01 ┆ … ┆ 1 ┆ 54964.2804 ┆ 73506.076 ┆ 0.747752 │
│ ┆ ┆ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ 28 ┆ 923 ┆ │
│ ┆ ┆ UTC ┆ UTC ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
└──────────┴─────────┴────────────┴────────────┴───┴──────────┴────────────┴───────────┴───────────┘
O esquema de tipos de dados da síntese de cenários para o SIN:
Schema({'iteracao': Int64, 'estagio': Int64, 'data_inicio': Datetime(time_unit='ns', time_zone='UTC'), 'data_fim': Datetime(time_unit='ns', time_zone='UTC'), 'cenario': Int64, 'abertura': Int64, 'valor': Float64, 'mlt': Float64, 'valor_mlt': Float64})
De modo geral, os arquivos das sínteses de cenários sempre possuem as colunas
estagio, data_inicio, data_fim, cenario, valor, mlt e valor_mlt. A depender se o arquivo é
referente à etapa forward ou backward,existirá uma coluna adicional iteracao. Apenas
na etapa backward existirá a coluna abertura.
Da mesma maneira que para as demais sínteses, é possível produzir visualizações e estatísticas a partir dos arquivos gerados. O plotly aceita Polars DataFrames diretamente:
fig = px.box(
cenarios_sin_bkw,
x="estagio",
y="valor_mlt",
color="iteracao",
)
fig
Repare que para os arquivos da síntese da operação, a referência da numeração dos estágios é diferente da numeração dos estágios da síntese dos cenários. Na síntese dos cenários, como os arquivos processados são os binários do modelo, o estágio “1” não se refere necessariamente ao primeiro mês do período do estudo.
Além dos arquivos com as sínteses dos cenários, estão disponíveis também os arquivos que agregam estatísticas das previsões:
estatisticas = pl.read_parquet("sintese/ESTATISTICAS_CENARIOS_UHE_FOR.parquet")
print(estatisticas.head(10))
shape: (10, 12)
┌──────────┬─────────────┬────────────┬────────────┬───┬─────────┬─────────┬───────────┬───────────┐
│ variavel ┆ codigo_usin ┆ codigo_ree ┆ codigo_sub ┆ … ┆ cenario ┆ valor ┆ mlt ┆ valor_mlt │
│ --- ┆ a ┆ --- ┆ mercado ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ --- ┆ i64 ┆ --- ┆ ┆ str ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
│ ┆ i64 ┆ ┆ i64 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
╞══════════╪═════════════╪════════════╪════════════╪═══╪═════════╪═════════╪═══════════╪═══════════╡
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ max ┆ 126.97 ┆ 75.835165 ┆ 1.674289 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ mean ┆ 79.91 ┆ 75.835165 ┆ 1.053733 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ median ┆ 66.435 ┆ 75.835165 ┆ 0.876045 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ min ┆ 59.8 ┆ 75.835165 ┆ 0.788552 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ p10 ┆ 60.688 ┆ 75.835165 ┆ 0.800262 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ p15 ┆ 61.132 ┆ 75.835165 ┆ 0.806117 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ p20 ┆ 61.576 ┆ 75.835165 ┆ 0.811972 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ p25 ┆ 62.02 ┆ 75.835165 ┆ 0.817826 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ p30 ┆ 62.464 ┆ 75.835165 ┆ 0.823681 │
│ QINC ┆ 1 ┆ 10 ┆ 1 ┆ … ┆ p35 ┆ 63.1275 ┆ 75.835165 ┆ 0.83243 │
└──────────┴─────────────┴────────────┴────────────┴───┴─────────┴─────────┴───────────┴───────────┘
As informações dos arquivos de estatísticas são:
print(estatisticas.columns)
['variavel', 'codigo_usina', 'codigo_ree', 'codigo_submercado', 'iteracao', 'estagio', 'data_inicio', 'data_fim', 'cenario', 'valor', 'mlt', 'valor_mlt']
As estatísticas disponíveis são os valores mínimos, máximos, médios e quantis a cada 5 percentis para cada variável de cada elemento de sistema. No caso das UHEs:
print(estatisticas["cenario"].unique())
shape: (23,)
Series: 'cenario' [str]
[
"p85"
"p20"
"p90"
"p70"
"p95"
…
"p55"
"max"
"p80"
"p15"
"p5"
]
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