PYTHON / PANDAS / JUPYTER📈📊 CASO REAL EM USINA SOLAR

Olá,

Recentemente, recebi a tarefa de analisar um arquivo CSV com 8000 linhas, que continha o registro de alarmes de uma usina de energia solar ☀️.

Meu foco principal era identificar o alarme de "Potência Máxima Ultrapassada" e entender quantas vezes isso ocorreu, além de medir a duração de cada ocorrência, separadas por minuto ⏱️. Imaginem fazer isso manualmente para 8000 linhas? Exaustivo, certo? 🥵

Então, decidi criar um script em Python utilizando Jupyter, Pandas e Matplotlib para automatizar esse processo! O script percorre o arquivo CSV, identifica cada ocorrência do alarme desejado, agrupa os dados, calcula a duração e gera um relatório com gráficos de cada grupo encontrado! 🚀

Os resultados foram simplesmente incríveis! O script não só identificou uma linha repetida, mas também revelou padrões interessantes. Em um grupo específico, o alarme foi acionado várias vezes, com a maioria das ocorrências abaixo de um minuto. Já em outro grupo, tivemos menos ocorrências, mas a duração aumentou. Além disso, ficou claro que as ocorrências desse alarme aumentam conforme a curva tradicional de geração solar, atingindo o pico entre as 11:00 e 13:00 horas ☀️.

Esta experiência me proporcionou uma visão valiosa sobre a importância da análise de dados e a eficácia das ferramentas de ciência de dados para lidar com grandes volumes de dados. E tudo isso é apenas uma pequena amostra do que a ciência de dados pode oferecer! 📊

Confiram nas imagens para verem os resultados que alcancei! 📈

Em conclusão, a ciência de dados é uma ferramenta poderosa para a análise de dados e tomada de decisões. Com as ferramentas certas e a abordagem correta, é possível transformar grandes volumes de dados em insights valiosos, muitas vezes deixando fácil a visualização da possível causa. 💡

Github: NativiXK/Filtro-de-alarmes

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