def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
df = pd.DataFrame(tabela)
cols = ["Inicial"
] + [f"Estágio {s}" for s in range(1, n_semanas + 1)]
df.columns = cols
df["Subsistema"] = subsistemas
df["REE"] = rees
df = df[["Subsistema", "REE"] + cols]
return df
# Salta uma linha
arq.readline()
# Descobre o número de semanas
linha = arq.readline()
sems = [
s for s in linha.split(" ")
if (len(s) > 0 and ("Sem" in s or "Mes" in s))
]
reg_ree = RegistroAn(12)
reg_ssis = RegistroIn(4)
n_semanas = len(sems)
rees: List[str] = []
subsistemas: List[int] = []
tabela = np.zeros((MAX_REES, n_semanas + 1))
# Salta outra linha
arq.readline()
i = 0
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if "X------X" in linha:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
# Senão, lê mais uma linha
# Subsistema e REE
ree = reg_ree.le_registro(linha, 4)
ssis = reg_ssis.le_registro(linha, 22) - 1
rees.append(ree)
subsistemas.append(ssis)
# Semanas
ci = 28
for col in range(n_semanas + 1):
cf = ci + 6
conteudo = linha[ci:cf].strip()
if not conteudo.replace(".", "0").isnumeric():
tabela[i, col] = np.nan
else:
tabela[i, col] = float(conteudo)
ci = cf + 1
i += 1
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
df = pd.DataFrame()
df["Estágio"] = estagios
df["Cenário"] = cenarios
df["Restrição"] = restricoes
df["Violação"] = violacoes
df["Unidade"] = unidades
return df
# Salta uma linha
arq.readline()
reg_estagio = RegistroIn(8)
reg_cenario = RegistroIn(8)
reg_restricao = RegistroAn(76)
reg_violacao = RegistroAn(22)
estagios: List[int] = []
cenarios: List[int] = []
restricoes: List[str] = []
violacoes: List[float] = []
unidades: List[str] = []
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if len(linha.strip()) < 5:
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
# Senão, lê mais uma linha
estagios.append(reg_estagio.le_registro(linha, 4))
cenarios.append(reg_cenario.le_registro(linha, 13))
restricoes.append(reg_restricao.le_registro(linha, 22))
viol = reg_violacao.le_registro(linha, 99)
violacao = float(viol.strip().split(" ")[0])
unidade = viol.strip().split(" ")[1]
violacoes.append(violacao)
unidades.append(unidade)
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
df = pd.DataFrame(tabela)
cols = ["Inicial"
] + [f"Estágio {s}" for s in range(1, n_semanas + 1)]
df.columns = cols
df["Usina"] = usinas
df["Número"] = numeros
df = df[["Número", "Usina"] + cols]
return df
# Salta duas linhas
arq.readline()
arq.readline()
# Descobre o número de semanas
linha = arq.readline()
sems = [
s for s in linha.split(" ")
if (len(s) > 0 and ("Sem" in s or "Mes" in s))
]
reg_usina = RegistroAn(12)
reg_numero = RegistroIn(4)
reg_vol = RegistroFn(6)
n_semanas = len(sems)
usinas: List[str] = []
numeros: List[int] = []
tabela = np.zeros((300, n_semanas + 1))
# Salta outra linha
arq.readline()
i = 0
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if "X-------X" in linha:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
# Senão, lê mais uma linha
# Subsistema e REE
numero = reg_numero.le_registro(linha, 4)
usina = reg_usina.le_registro(linha, 9)
numeros.append(numero)
usinas.append(usina)
# Semanas
tabela[i, :] = reg_vol.le_linha_tabela(linha, 23, 1, n_semanas + 1)
i += 1
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
df = pd.DataFrame(tabela)
cols = [f"Estágio {s}" for s in range(1, n_semanas + 1)]
df.columns = cols
df["Subsistema"] = subsistemas
df["Patamar"] = patamares
df = df[["Subsistema", "Patamar"] + cols]
return df
# Salta uma linha
arq.readline()
# Descobre o número de semanas
linha = arq.readline()
sems = [
s for s in linha.split(" ")
if (len(s) > 0 and ("Sem" in s or "Mes" in s))
]
reg_pat = RegistroAn(6)
reg_cmo = RegistroFn(10)
n_semanas = len(sems)
subsistemas: List[str] = []
patamares: List[str] = []
tabela = np.zeros((4 * len(SUBSISTEMAS), n_semanas))
# Salta outra linha
arq.readline()
i = 0
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if "X------X" in linha:
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
# Senão, lê mais uma linha
# Subsistema e patamar
ssis = SUBSISTEMAS[int(i / 4)]
str_pat = reg_pat.le_registro(linha, 4)
pat = "Médio" if "Med" in str_pat else str_pat.split("_")[1]
subsistemas.append(ssis)
patamares.append(pat)
# Semanas
tabela[i, :] = reg_cmo.le_linha_tabela(linha, 11, 1, n_semanas)
i += 1
def le(self):
reg_codigo = RegistroIn(3)
reg_subsis = RegistroIn(2)
reg_nome = RegistroAn(10)
reg_estagio = RegistroIn(2)
reg_inflex = RegistroFn(5)
reg_disp = RegistroFn(5)
reg_cvu = RegistroFn(10)
self._dados[0] = reg_codigo.le_registro(self._linha, 4)
self._dados[1] = reg_subsis.le_registro(self._linha, 9)
self._dados[2] = reg_nome.le_registro(self._linha, 14)
self._dados[3] = reg_estagio.le_registro(self._linha, 24)
for j in range(3):
self._dados[4 + 3 * j] = reg_inflex.le_registro(self._linha,
29 + 20 * j)
self._dados[5 + 3 * j] = reg_disp.le_registro(self._linha,
34 + 20 * j)
self._dados[6 + 3 * j] = reg_cvu.le_registro(self._linha,
39 + 20 * j)
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
cols = [
"Patamar 1", "Mercado 1", "Patamar 2", "Mercado 2",
"Patamar 3", "Mercado 3"
]
df = pd.DataFrame(tabela, columns=cols)
df["Estágio"] = estagios
df["Subsistema"] = subsistemas
df = df[["Estágio", "Subsistema"] + cols]
return df
# Salta as linhas de cabeçalho
for _ in range(4):
arq.readline()
reg_estagio = RegistroIn(9)
reg_subsis = RegistroAn(6)
reg_valores = RegistroFn(9)
estagios: List[int] = []
subsistemas: List[str] = []
tabela = np.zeros((100, 6))
i = 0
estagio_atual = 0
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if "X---------X------X" in linha:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
# Senão, lê mais uma linha
# Verifica se começa um novo estágio na linha
if len(linha[4:13].strip()) > 0:
estagio_atual = reg_estagio.le_registro(linha, 4)
# Lê as propriedades existentes em todas as linhas
estagios.append(estagio_atual)
subsistemas.append(reg_subsis.le_registro(linha, 14))
tabela[i, :] = reg_valores.le_linha_tabela(linha, 21, 1, 6)
i += 1
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
cols = [f"Estágio {i}" for i in range(1, n_semanas + 1)]
df = pd.DataFrame(tabela, columns=cols)
df["Código"] = numeros
df["Usina"] = usinas
df = df[["Código", "Usina"] + cols]
return df
# Salta uma linha
arq.readline()
# Descobre o número de estágios
linha = arq.readline()
sems = [
s for s in linha.split(" ")
if (len(s) > 0 and ("Sem" in s or "Mes" in s))
]
n_semanas = len(sems)
reg_num = RegistroIn(3)
reg_usina = RegistroAn(12)
reg_valores = RegistroFn(6)
numeros: List[int] = []
usinas: List[str] = []
tabela = np.zeros((300, n_semanas))
# Salta outra linha
arq.readline()
i = 0
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if "X---X------------X" in linha:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
# Senão, lê mais uma linha
numeros.append(reg_num.le_registro(linha, 4))
usinas.append(reg_usina.le_registro(linha, 8))
tabela[i, :] = reg_valores.le_linha_tabela(linha, 21, 1, n_semanas)
i += 1
def le(self):
reg_cod = RegistroIn(3)
reg_subsistema = RegistroIn(2)
reg_estagio = RegistroIn(2)
reg_geracao = RegistroFn(10)
reg_duracao = RegistroFn(5)
reg_data = RegistroAn(8)
self._dados[0] = reg_cod.le_registro(self._linha, 4)
self._dados[1] = reg_subsistema.le_registro(self._linha, 9)
self._dados[2] = reg_estagio.le_registro(self._linha, 14)
self._dados[3] = reg_geracao.le_registro(self._linha, 19)
if len(self._linha[29:34].strip()) > 0:
self._dados[4] = reg_duracao.le_registro(self._linha, 29)
self._dados[5] = reg_geracao.le_registro(self._linha, 34)
if len(self._linha[44:49].strip()) > 0:
self._dados[6] = reg_duracao.le_registro(self._linha, 44)
self._dados[7] = reg_geracao.le_registro(self._linha, 49)
if len(self._linha[59:64].strip()) > 0:
self._dados[8] = reg_duracao.le_registro(self._linha, 59)
self._dados[9] = reg_data.le_registro(self._linha, 65)
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
df = pd.DataFrame(tabela)
cols = ["Inicial"
] + [f"Estágio {s}" for s in range(1, n_semanas + 1)]
df.columns = cols
df["Subsistema"] = subsistemas
df = df[["Subsistema"] + cols]
return df
# Salta uma linha
arq.readline()
# Descobre o número de semanas
linha = arq.readline()
sems = [
s for s in linha.split(" ")
if (len(s) > 0 and ("Sem" in s or "Mes" in s))
]
reg_ssis = RegistroAn(12)
reg_earm = RegistroFn(6)
n_semanas = len(sems)
subsistemas: List[str] = []
tabela = np.zeros((MAX_SUBSISTEMAS, n_semanas + 1))
# Salta outra linha
arq.readline()
i = 0
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if "X------------X" in linha:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
# Senão, lê mais uma linha
# Subsistema e REE
ssis = reg_ssis.le_registro(linha, 4)
subsistemas.append(ssis)
# Semanas
tabela[i, :] = reg_earm.le_linha_tabela(linha, 23, 1,
n_semanas + 1)
i += 1
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_para_df() -> pd.DataFrame:
df = pd.DataFrame(tabela)
cols = [
"Despacho Pat. 1", "Duração Pat. 1", "Despacho Pat. 2",
"Duração Pat. 2", "Despacho Pat. 3", "Duração Pat. 3", "Custo"
]
df.columns = cols
df["Subsistema"] = subsistemas
df["Usina"] = usinas
df["Lag"] = lags
df["Estágio"] = semanas
df["Início Semana"] = inicio_semanas
df = df[["Subsistema", "Usina", "Lag", "Estágio", "Início Semana"]
+ cols]
return df
# Variáveis auxiliares
str_tabela = "Sinalizacao de Despacho antecipado em k meses"
reg_subsis = RegistroAn(3)
reg_usina = RegistroAn(11)
reg_lag = RegistroIn(7)
reg_semana = RegistroAn(7)
reg_despacho = RegistroFn(8)
reg_duracao = RegistroFn(7)
reg_custo = RegistroFn(10)
reg_inicio = RegistroAn(12)
subsistemas = []
usinas = []
lags = []
semanas = []
inicio_semanas = []
# Salta uma linha e extrai a semana
tabela = np.zeros((MAX_ESTAGIOS * 10, 7))
i = 0
achou_tabela = False
while True:
linha = arq.readline()
# Verifica se acabou
if BlocoRelatorioOperacaoRelGNL.str_fim in linha:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_para_df()
break
# Senão, procura a linha que identifica o subsistema
if str_tabela in linha:
achou_tabela = True
# Salta 4 linhas
for _ in range(4):
arq.readline()
elif len(linha) < 5:
achou_tabela = False
# Se está lendo um subsistema e achou a linha de valores médios
elif achou_tabela:
subsistemas.append(reg_subsis.le_registro(linha, 4))
usinas.append(reg_usina.le_registro(linha, 8))
lags.append(reg_lag.le_registro(linha, 20))
semanas.append(reg_semana.le_registro(linha, 28))
inicio_semanas.append(reg_inicio.le_registro(linha, 98))
tabela[i, 0] = reg_despacho.le_registro(linha, 36)
tabela[i, 1] = reg_duracao.le_registro(linha, 44)
tabela[i, 2] = reg_despacho.le_registro(linha, 53)
tabela[i, 3] = reg_duracao.le_registro(linha, 61)
tabela[i, 4] = reg_despacho.le_registro(linha, 70)
tabela[i, 5] = reg_duracao.le_registro(linha, 78)
tabela[i, 6] = reg_custo.le_registro(linha, 87)
i += 1
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_em_df() -> pd.DataFrame:
colunas = [
"Iteração", "Zinf", "Zsup", "Gap (%)", "Tempo (s)",
"Tot. Def. Demanda (MWmed)", "Tot. Def. Niv. Seg. (MWmes)",
"Num. Inviab", "Tot. Inviab (MWmed)", "Tot. Inviab (m3/s)",
"Tot. Inviab (Hm3)"
]
tipos = {
"Iteração": np.int64,
"Zinf": np.float64,
"Zsup": np.float64,
"Gap (%)": np.float64,
"Tempo (s)": np.int64,
"Tot. Def. Demanda (MWmed)": np.float64,
"Tot. Def. Niv. Seg. (MWmes)": np.float64,
"Num. Inviab": np.int64,
"Tot. Inviab (MWmed)": np.float64,
"Tot. Inviab (m3/s)": np.float64,
"Tot. Inviab (Hm3)": np.float64
}
df = pd.DataFrame(tabela, columns=colunas)
df = df.astype(tipos)
return df
# Salta 9 linhas linha
for _ in range(9):
arq.readline()
reg_iter = RegistroIn(4)
reg_z = RegistroFn(12)
reg_gap = RegistroFn(16)
reg_tempo = RegistroAn(8)
reg_def_demanda = RegistroFn(10)
reg_def_niv_seg = RegistroFn(12)
reg_num_inviab = RegistroIn(7)
reg_tot_inviab = RegistroFn(12)
tabela = np.zeros((999, 11))
i = 0
while True:
# Confere se a leitura não acabou
linha = arq.readline()
if len(linha) < 5:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_em_df()
break
if "----" in linha:
continue
# Senão, lê mais uma linha
tabela[i, 0] = reg_iter.le_registro(linha, 4)
if "*" in linha[9:21]:
tabela[i, 1] = np.nan
else:
tabela[i, 1] = reg_z.le_registro(linha, 9)
if "*" in linha[22:34]:
tabela[i, 2] = np.nan
else:
tabela[i, 2] = reg_z.le_registro(linha, 22)
tabela[i, 3] = reg_gap.le_registro(linha, 35)
tempo = reg_tempo.le_registro(linha, 52)
parcelas = tempo.split(":")
segundos = (int(parcelas[0]) * 3600 + int(parcelas[1]) * 60 +
int(parcelas[2]))
tabela[i, 4] = segundos
tabela[i, 5] = reg_def_demanda.le_registro(linha, 61)
if str(linha[72:85]).isnumeric():
tabela[i, 6] = reg_def_niv_seg.le_registro(linha, 72)
else:
tabela[i, 6] = np.nan
tabela[i, 7] = reg_num_inviab.le_registro(linha, 85)
tabela[i, 8] = reg_tot_inviab.le_registro(linha, 93)
tabela[i, 9] = reg_tot_inviab.le_registro(linha, 106)
tabela[i, 10] = reg_tot_inviab.le_registro(linha, 119)
i += 1
def le(self, arq: IO):
def converte_tabela_para_df() -> pd.DataFrame:
cols = [
"Volume Ini (% V.U)", "Volume Fin (% V.U)",
"Volume Esp. (% V.U)", "Qnat (m3/s)", "Qnat (% MLT)",
"Qafl (m3/s)", "Qdef (m3/s)", "Geração Pat 1", "Geração Pat 2",
"Geração Pat 3", "Geração Média", "Vertimento Turbinável",
"Vertimento Não-Turbinável", "Ponta", "FPCGC"
]
df = pd.DataFrame(tabela, columns=cols)
cols_adic = [
"Código", "Usina", "Evaporação", "Tempo de Viagem",
"Cota Abaixo da Crista do Vert", "Def. Mínima = 0"
]
df["Código"] = numeros
df["Usina"] = usinas
df["Evaporação"] = evaporacao
df["Tempo de Viagem"] = tv_afluencia
df["Cota Abaixo da Crista do Vert"] = cota_abaixo_crista
df["Def. Mínima = 0"] = def_minima_zero
df = df[cols_adic + cols]
return df
def le_se_tem_valor(digitos: int, linha: str, coluna_inicio: int):
coluna_fim = coluna_inicio + digitos
trecho = linha[coluna_inicio:coluna_fim].strip()
valor = None
if len(trecho) > 0 and "---" not in trecho:
reg = RegistroFn(digitos)
valor = reg.le_registro(linha, coluna_inicio)
else:
valor = np.nan
return valor
# Salta duas linhas
arq.readline()
arq.readline()
# Variáveis auxiliares
reg_numero = RegistroIn(4)
reg_usina = RegistroAn(12)
reg_flags = RegistroAn(4)
reg_volume = RegistroFn(5)
reg_tabela = RegistroFn(7)
numeros: List[int] = []
usinas: List[str] = []
evaporacao: List[bool] = []
tv_afluencia: List[bool] = []
cota_abaixo_crista: List[bool] = []
def_minima_zero: List[bool] = []
# Salta uma linha e extrai a semana
tabela = np.zeros((300, 15))
i = 0
while True:
linha: str = arq.readline()
# Verifica se acabou
if BlocoRelatorioOperacaoUHERelato.str_fim in linha:
tabela = tabela[:i, :]
self._dados = converte_tabela_para_df()
break
numeros.append(reg_numero.le_registro(linha, 4))
usinas.append(reg_usina.le_registro(linha, 9))
flags = reg_flags.le_registro(linha, 22)
evaporacao.append("#" in flags)
tv_afluencia.append("*" in flags)
cota_abaixo_crista.append("@" in flags)
def_minima_zero.append("$" in flags)
tem_volume = len(linha[27:33].strip()) > 0
if tem_volume:
tabela[i, :3] = reg_volume.le_linha_tabela(linha, 27, 1, 3)
else:
tabela[i, :3] = np.nan
tabela[i, 3] = le_se_tem_valor(7, linha, 45)
tabela[i, 4] = le_se_tem_valor(6, linha, 54)
tabela[i, 5] = le_se_tem_valor(7, linha, 63)
tabela[i, 6:11] = reg_tabela.le_linha_tabela(linha, 72, 5, 1)
tabela[i, 11] = le_se_tem_valor(7, linha, 112)
tabela[i, 12] = le_se_tem_valor(7, linha, 120)
tabela[i, 13] = le_se_tem_valor(7, linha, 128)
tabela[i, 14] = le_se_tem_valor(7, linha, 136)
i += 1