In lkhenayfis/gtdp-perdaprodvar: Modelagem De Dados De Perda E Produtibillidade E Extração De Grades

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>",
  fig.path = "man/figures/README-",
  out.width = "100%"
)

perdaprodvar

Este pacote contém o conjunto de funções necessárias para aplicação da metodologia de perdas e produtibillidades variáveis através de modelos aditivos. Além de funções para interface com as planilhas do GTDP e cálculo das médias semanais, são fornecidas funções para ajuste dos modelos, otimização dos hiperparâmetros dos mesmos, extração de grades e otimização do número de segmentações necessárias, segundo critérios acordados no GT Produtibillidade Hidrelétrica da CPAMP. Finalmente, funções para visualização e diagnósticos são inclusas.

Instalação

Este pacote ainda nao se encontra disponibilizado no CRAN, de modo que deve ser instalado diretamente a partir do repositorio utilizando:

# Caso a biblioteca remotes nao esteja instalada, execute install.packages("remotes") primeiro
# 1: instalando a ultima versao fechada
remotes::install_github("lkhenayfis/gtdp-perdaprodvar@*release")
# 2: instalando a versao de desenvolvimento
remotes::install_github("lkhenayfis/gtdp-perdaprodvar")

Exemplo de uso

Abaixo esta um trecho de codigo exemplificando de forma simplificada o uso das funcionalidades contidas neste pacote, com respeito apenas à modelagem de perdas. Mais detalhes acerca das funcoes se encontram em suas respectivas paginas de ajuda.

library(perdaprodvar)

# exemplo de leitura de arquivo bruto (reduzido) incluido no pacote
arq <- system.file("extdata/dummyusi1.xlsx", package = "perdaprodvar")
dado_horario <- leplanilha(arq)

print(dado_horario)

Uma vez que o dado foi lido, podemos prosseguir para sua modelagem.

# realizacao da agregacao semanal ponderada por energia gerada
dado_semanal <- agregasemana(dummydata) # dummydata e um dado embutido no pacote para exemplos

# ajuste de modelos para perda
mod1 <- fitgam_perda(dado_semanal, ns = 7, ts = "ps")
mod2 <- fitgam_perda(dado_semanal, ns = 7, ts = "tp")

plot(mod1, mod2)

Finalmente, podemos extrair uma grade do modelo ajustado (neste caso com 50 segmentações)

grade_perda <- extraigrid(mod1, 15)

plot(grade_perda)

lkhenayfis/gtdp-perdaprodvar documentation built on May 4, 2022, 2:55 a.m.