epe4md (version 0.1.4)

epe4md_proj_geracao: Estima a geração de eletricidade a partir da projeção de potência

Description

Estima a geração de eletricidade a partir da projeção de potência

Usage

epe4md_proj_geracao(
  proj_mensal,
  ano_base,
  filtro_de_uf,
  filtro_de_segmento,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Value

data.frame com os resultados da projeção de capacidade instalada de micro e minigeração distribuída, número de adotantes e geração mensal de energia.

Arguments

proj_mensal

dataframe. Resultado da função epe4md_proj_mensal.

ano_base

numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.

filtro_de_uf

string. Parâmetro que define uma unidade federativa (UF) a ser filtrada. Caso uma UF não seja indicada ou seja informado um valor inválido, o resultado será apresentado sem filtros.

filtro_de_segmento

string. Parâmetro que define um segmento a ser filtrado. Pode se escolher entre "comercial_at", "comercial_at_remoto", "comercial_bt", "residencial" e "residencial_remoto". Caso não seja informado um valor ou seja informado um valor inválido o resultado será apresentado sem filtro.

dir_dados_premissas

Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.

Examples

projecao_mensal <- structure(
  list(ano = c(2018, 2019, 2020),
       nome_4md = c("COSERN", "EQUATORIAL AL", "ERO"),
       fonte_resumo = c("Fotovoltaica", "Fotovoltaica", "Fotovoltaica"),
       segmento = c("residencial", "comercial_bt", "residencial_remoto"),
       adotantes_mes = c(29, 38, 4),
       pot_mes_mw = c(0.16773, 0.42818, 0.01418),
       mes_ano = c("2018 jul 1", "2019 jun 1", "2020 ago 1"),
       mes = c(7, 6, 8),
       p = c(1e-04, 0.000321082460336051, 1e-04),
       q = c(0.999129117163193, 1, 0.788982959999952),
       Ft = c(0.0385425368844212, 0.260610809377481, 0.0652161787454779)),
  row.names = c(NA, -3L),
  class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")
)

projecao_mensal <- dplyr::mutate(projecao_mensal, mes_ano = strptime(mes_ano, "%Y %b %d"))

proj_geracao <- epe4md_proj_geracao(
  proj_mensal = projecao_mensal,
  ano_base = 2021,
  filtro_de_uf = "N",
  filtro_de_segmento = "comercial_at",
  dir_dados_premissas = NA_character_
)