Требуется написать программу в Paython.
Библиотеки для обработки данных: NumPy, Pandas, SciPy,
Библиотеки для визуализации данных: Matplotlib, Plotlly
Условие задачи:
В компании, где вы работаете, перед вами ставится ряд задач, которые вы должны выполнять в течение рабочего дня.
Это энергетическая компания, которая заинтересована в визуализации состояния электрической сети определенного региона.
Для этого необходимо загрузить данные региона
и сохранить его в файле REE_hist_Tulusa.csv.
Вам предлагается выполнить следующие задания:
- 29 сентября 2019 года в регионе произошла проблема с электричеством, которая вызвала
широкомасштабное отключение электричества, и они хотят посмотреть, как это повлияло на генерацию электроэнергии в сети.
-Необходимо проанализировать, сколько энергии было выработано каждым из различных
методов генерации в этот день, по часам, и сравнить его со средним показателем за весь 2019 год, чтобы понять, как весь 2019 год, чтобы понять, как он работал при нулевой энергии.
-Провести исследование влияния возобновляемых источников энергии в регионе, чтобы
власти региона провели исследование влияния возобновляемых источников энергии на регион, и увидеть, как изменилась приверженность к ним.
Больше ли ветровой и фотоэлектрической энергии производится в регионе сейчас или 5 лет назад?
○ На какой станции больше энергии было произведено с помощью возобновляемых источников энергии?
Есть ли сезон, в котором возобновляемые источники энергии значительно ниже?
значительно?
○ В какой период времени за последние 3 года было выработано больше всего энергии ветра?
В какой день и временной диапазон было получено наибольшее количество энергии ветра?
○ Каков вес фотоэлектрической энергии по отношению к энергии ветра, в среднем, согласно всем полученным данным?
Набрала ли она вес за последние годы?
○ В какие 10 дней был самый высокий процент использования возобновляемой энергии
(комбинация обоих) по отношению к общему количеству? А 10 с наименьшим количеством?
● Сгенерировать csv с данными о невозобновляемой генерации(солнечная и ветровая энергия) и ее выбросах за получасовые интервалы времени?
csv должен генерироваться для получасовых интервалов, а не для каждых 5 минут. Файл с результатом будет называться "energy_convencional.csv".
*Когда задаются такие интервалы, как "за последние 5 лет", "за последние 3 года" и т.д., отсчитывайте от последнего дня в серии данных.
** Обратите внимание, что данные могут быть взяты не совсем правильно, поэтому следует проверить и отфильтровать возможные ошибки. Изменение значений, таких как генерация (производство энергии) или отрицательные значения или другие невозможные значения, так как это может повлиять на графики и/или полученные результаты.
*** Предположим, что весна начинается 22 марта, лето - 21 июня, осень - 22 сентября,
осень - 22 сентября, а зима - 21 декабря.(учесть в работе!)