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(#160) Correção da ordenação dos caracteres para UTF-8

04_PipelineTCU/pne_proc.py

@@ -1,8 +1,77 @@
 import pandas as pd
 import os
 import warnings
+import math
+import numpy
 warnings.filterwarnings("ignore")
 
+dic_sim = {
+    1 : "1. Estagnação",
+    2 : "2. Matriz Elétrica com expansão 100% renovável",
+    3 : "3. Matriz Elétrica com expansão a partir de tecnologias não emissoras de GEE",
+    4 : "4. Potencial Hidrelétrico Inventariado sem áreas de interferência",
+    5 : "5. Efeitos das Mudanças Climáticas (redução de disponibilidade hídrica)",
+    6 : "6. Efeitos das Mudanças Climáticas (redução de disponibilidade hídrica) sem emissões",
+    7 : "7. Sobrecusto de 100% no CAPEX de PCH",
+    8 : "8. Repotenciação de UHE",
+    9 : "9. Integração Elétrica com países da América do Sul",
+    10 : "10. Integração Elétrica com países da América do Sul com custo do sistema de transmissão 50% maior",
+    11 : "11. Integração Elétrica com países da América do Sul com custo do sistema de transmissão 50% menor",
+    12 : "12. Frota de veículos leves integralmente elétrica em 2050",
+    13 : "13. Capacidade Instalada Total de Eólica limitada a 50 GW no horizonte",
+    14 : "14. Capacidade Instalada Total de Eólica e de PV Solar limitada a 50 GW (cada uma) no horizonte",
+    15 : "15. Eólica Offshore com 20% de redução de CAPEX",
+    16 : "16. Capacidade Instalada Total de PV Solar limitada a 50 GW (cada uma) no horizonte",
+    17 : "17. Aumento do fator de capacidade das usinas a bagaço usando insumo com custo na entressafra",
+    18 : "18. Aumento do fator de capacidade das usinas a bagaço usando insumo com custo 50% maior na entressafra",
+    19 : "19. Repotenciação e aumento do fator de capacidade das usinas a bagaço usando insumo com custo na entressafra",
+    20 : "20. Redução de 45% no CAPEX de Usina Nuclear",
+    21 : "21. Redução de 50% no CAPEX de Usina Nuclear",
+    22 : "22. Redução de 45% no CAPEX e no OPEX de Usina Nuclear",
+    23 : "23. Redução de 50% no CAPEX e no OPEX de Usina Nuclear",
+    24 : "24. Expansão de 8.000 MW de Usinas Nucleares",
+    25 : "25. Expansão de 10.000 MW de Usinas Nucleares",
+    26 : "26. Carvão financiado com redução de 20% no CAPEX",
+    27 : "27. Capacidade Instalada de GD alcança 75 GW em 2050",
+    28 : "28. Capacidade Instalada de GD limitada a 25 GW em 2050",
+    29 : "29. GN Pré-Sal ao preço de US$ 6/MMBtu",
+    30 : "30. Potencial Inventariado Total exceto UHEs em áreas de interferência com Unidades de Conservação (UC)",
+    31 : "31. Potencial Inventariado Total exceto UHEs em áreas de interferência com Terras Indígenas e Quilombolas (TI)",
+    32 : "32. UHEs em áreas de interferência com CAPEX dobrado",
+    33 : "33. UHEs em áreas de interferência com Terras Indígenas e Quilombolas (TI) com CAPEX dobrado",
+    34 : "34. UHEs em áreas de interferência com Unidades de Conservação (UC) com CAPEX dobrado",
+    35 : "35. UHEs com interferência após 2040",
+    36 : "36. Estagnação",
+    37 : "37. Matriz Elétrica com expansão 100% renovável",
+    38 : "38. Matriz Elétrica com expansão a partir de tecnologias não emissoras de GEE",
+    39 : "39. Potencial Hidrelétrico Inventariado com áreas de interferência",
+    40 : "40. Efeitos das Mudanças Climáticas (redução de disponibilidade hídrica)",
+    41 : "41. Efeitos das Mudanças Climáticas (redução de disponibilidade hídrica) sem emissões",
+    42 : "42. Sobrecusto de 100% no CAPEX de PCH",
+    43 : "43. Repotenciação de UHE",
+    44 : "44. Integração Elétrica com países da América do Sul",
+    45 : "45. Integração Elétrica com países da América do Sul com custo do sistema de transmissão 50% maior",
+    46 : "46. Integração Elétrica com países da América do Sul com custo do sistema de transmissão 50% menor",
+    47 : "47. Frota de veículos leves integralmente elétrica em 2050",
+    48 : "48. Capacidade Instalada Total de Eólica limitada a 50 GW no horizonte",
+    49 : "49. Capacidade Instalada Total de Eólica e de PV Solar limitada a 50 GW (cada uma) no horizonte",
+    50 : "50. Eólica Offshore com 20% de redução de CAPEX",
+    51 : "51. Capacidade Instalada Total de PV Solar limitada a 50 GW (cada uma) no horizonte",
+    52 : "52. Aumento do fator de capacidade das usinas a bagaço usando insumo com custo na entressafra",
+    53 : "53. Aumento do fator de capacidade das usinas a bagaço usando insumo com custo 50% maior na entressafra",
+    54 : "54. Repotenciação e aumento do fator de capacidade das usinas a bagaço usando insumo com custo na entressafra",
+    55 : "55. Redução de 45% no CAPEX de Usina Nuclear",
+    56 : "56. Redução de 50% no CAPEX de Usina Nuclear",
+    57 : "57. Redução de 45% no CAPEX e no OPEX de Usina Nuclear",
+    58 : "58. Redução de 50% no CAPEX e no OPEX de Usina Nuclear",
+    59 : "59. Expansão de 8.000 MW de Usinas Nucleares",
+    60 : "60. Expansão de 10.000 MW de Usinas Nucleares",
+    61 : "61. Carvão financiado com redução de 20% no CAPEX",
+    62 : "62. Capacidade Instalada de GD alcança 75 GW em 2050",
+    63 : "63. Capacidade Instalada de GD limitada a 25 GW em 2050",
+    64 : "64. GN Pré-Sal ao preço de US$ 6/MMBtu"
+}
+
 if __name__ == '__main__':
     diretorio = "./constants/Dados_saida_eletricidade"
     ctes = "./constants/"
@@ -21,51 +90,55 @@
     for arquivo in lista[0]:
         for sheet_name, df in pd.read_excel(diretorio + '/' + arquivo, sheet_name=None, header=None).items():
             if sheet_name == "ResumoDécadas_comGD" :
-                arquivo = arquivo.split(".xlsm")[0]
+                if arquivo[1] >= '0' and arquivo[1] <= '9':
+                    indice_dic = int(arquivo[0])*10 + int(arquivo[1])
+                else :
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                 df.drop(df.columns[0:1], axis=1, inplace=True)
                 colunas_mantidas = df.columns[:5]
                 df = df[colunas_mantidas]
                 df_aux = df.iloc[33:44]
-                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].astype(int)
+                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : math.floor(x) if (x*10 - int(x)*10) < 5 else math.ceil(x))
                 num_rows = len(df_aux)
-                new_column_data = [arquivo] * num_rows
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                 df_aux['Cenário'] = new_column_data
                 df_pot_acum = pd.concat([df_pot_acum, df_aux])
                 df_aux = df.iloc[121 : 132]
-                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : int(x))
+                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : math.floor(x) if (x*10 - int(x)*10) < 5 else math.ceil(x))
                 num_rows = len(df_aux)
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                 df_aux['Cenário'] = new_column_data
                 df_ger_per_med = pd.concat([df_ger_per_med, df_aux])
                 df_aux = df.iloc[155 : 166]
-                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : int(x))
+                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : math.floor(x) if (x*10 - int(x)*10) < 5 else math.ceil(x))
                 num_rows = len(df_aux)
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                 df_aux['Cenário'] = new_column_data
                 df_atend_ponta = pd.concat([df_atend_ponta, df_aux])
                 df_aux = df.iloc[170 : 172]
-                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : int(x))
+                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : math.floor(x) if (x*10 - int(x)*10) < 5 else math.ceil(x))
                 num_rows = len(df_aux)
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                 df_aux['Cenário'] = new_column_data
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                 df_aux = df.iloc[176:178]
-                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : int(x))
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                 num_rows = len(df_aux)
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                 df_aux['Cenário'] = new_column_data
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                 df_aux = df.iloc[185:187]
                 df_aux.drop(df.columns[3:], axis=1, inplace=True)
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+                df_aux.iloc[:, 1:] = df_aux.iloc[:, 1:].applymap(lambda x : math.floor(x) if (x*10 - int(x)*10) < 5 else math.ceil(x))
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                 break
     if not os.path.exists(cenarios):