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[infra] fix dataset_config.yaml folder path #1067

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merged 10 commits into from
Jan 24, 2022
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[dados-atualizacao] atualiza dados de energia armazenada subsistemas (#…
…933)

* [dados-atualizacao] atualiza dados de energia armazenada subsistemas

* altera dataset_config e table_config
crislanealves authored Jan 13, 2022
commit 4cfd44f52ab38d727fbc6f66709208868898e5cf
6 changes: 3 additions & 3 deletions bases/br_ons_energia_armazenada/README.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,7 +1,7 @@
Como capturar os dados de br_ons_energia_armazenada?

1. Para capturar esses dados, basta verificar o link dos dados originais indicado em `dataset_config.yaml` no item `website`.
Para capturar esses dados, basta verificar o link dos dados originais indicado em dataset_config.yaml no item website.

2. Caso tenha sido utilizado algum código de captura ou tratamento, estes estarão contidos em `code/`. Se o dado publicado for em sua versão bruta, não existirá a pasta `code/`.
Caso tenha sido utilizado algum c�digo de captura ou tratamento, estes estar�o contidos em code/. Se o dado publicado for em sua vers�o bruta, n�o existir� a pasta code/.

Os dados publicados estão disponíveis em: https://basedosdados.org/dataset/br-ons-energia-armazenada
Os dados publicados est�o dispon�veis em: https://basedosdados.org/dataset/br-ons-energia-armazenada
68 changes: 17 additions & 51 deletions bases/br_ons_energia_armazenada/code/br_ons_energia_armazenada.R
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,69 +1,35 @@
rm(list = ls())
setwd("~/basedosdados/br_ons_energia_armazenada/output")

#### Pacotes + Diretorios ####
# Instala pacote 'reservatoriosBR'
devtools::install_github('brunomioto/reservatoriosBR')

# Leitura
library(reservatoriosBR)
library(dplyr)
library(tidyverse)
library(fs)

# Definir e criar pasta diretorios
setwd('/content/br_ons_subsistemas')
fs::dir_create(c('input', 'output', 'code'))

#### Tratamento ####
# Baixar dados

# Lista
list_rename = c('data' = 'data_medicao',
list_rename = c('data' = 'data',
'energia_armazenada_maxima' = 'ear_max_subsistema_mwmes',
'energia_armazenada_verificada' = 'ear_verif_subsistema_mwmes',
'proporcao_energia_armazenada_verificada' = 'ear_verif_subsistema_percentual',
'subsistema' = 'subsistema')

ons_subsistema <- function(ano_inicial=2000, ano_final=format(Sys.Date(), "%Y")){

if(ano_inicial < 2000|
ano_final > format(Sys.Date(), "%Y")){
message("Escolha um ano inicial igual ou maior que 2000 e um ano final igual ou menor que ", format(Sys.Date(), "%Y"))
}else{

anos <- seq(ano_inicial,ano_final)

message("Buscando dados di�rios de ", ano_inicial, " at� ", ano_final, "...")

historico <- list()

for (i in anos) {
dados_ons <- utils::read.csv(glue::glue("https://ons-dl-prod-opendata.s3.amazonaws.com/dataset/ear_subsistema_di/EAR_DIARIO_SUBSISTEMA_{i}.csv"),sep = ";")
historico[[i]] <- dados_ons
}

historico_ear <- do.call(rbind, historico)

message("Organizando os dados...")

historico_ear_clean <- historico_ear %>%
dplyr::mutate(subsistema = dplyr::recode(id_subsistema,
N = "Norte",
NE = "Nordeste",
SE = "Sudeste / Centro-Oeste",
S = "Sul")) %>%
dplyr::select(-id_subsistema, -nom_subsistema) %>%
dplyr::rename(data_medicao = ear_data,
ear_max_subsistema_mwmes = ear_max_subsistema) %>%
dplyr::select(data_medicao, subsistema, ear_max_subsistema_mwmes, ear_verif_subsistema_mwmes, ear_verif_subsistema_percentual)

historico_ear_clean$data_medicao <- as.Date(historico_ear_clean$data_medicao)

return(historico_ear_clean)

}
}

#### Limpa e salva dados ####
#Limpa e salva dados

df = ons_subsistema(ano_inicial= 2000, ano_final= 2021) %>%
df = ONS_EAR_subsistemas(2000) %>%
as_tibble()%>%
rename(list_rename)%>%
readr::write_csv(file = "output/microdados.csv")
rename(list_rename)


write.csv(
df,
"~/output/microdados.csv",
na = " ",
row.names = F,
fileEncoding = "UTF-8"
)
70 changes: 16 additions & 54 deletions bases/br_ons_energia_armazenada/dataset_config.yaml
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,74 +1,36 @@
dataset_id: br_ons_energia_armazenada # AUTO GENERATED

url_ckan: https://basedosdados.org/dataset/br-ons-energia-armazenada
url_github: https://github.com/basedosdados/mais/tree/master/bases/br_ons_energia_armazenada

# Descreva a base.
# Ela é sobre o que?
# Quais as principais fontes de dados?
# Há links para FAQs e explicações?
description: | # REQUIRED
Dados das grandezas de energia armazenada (EAR) em periodicidade diária. A Energia Armazenada (EAR) representa a energia associada ao volume de água disponível nos reservatórios que pode ser convertido em geração na própria usina e em todas as usinas à jusante na cascata. A grandeza de EAR leva em conta nível verificado nos reservatórios na data de referência.
# Qual organização disponibiliza os dados originais?
# Opções: escolher dessa lista -> https://basedosdados.org/api/3/action/organization_list
organization: operador-nacional-do-sistema-eletrico # REQUIRED
# Opções: escolher dessa lista -> https://basedosdados.org/api/3/action/organization_list=
organization: br-ons

# Qual departamento/grupo/pessoa mantém os dados originais?
author:
name: Operador Nacional do Sistema Elétrico
email: relacionamento.agentes@ons.org.br
dataset_id: br_ons_energia_armazenada

# Onde encontrar os dados originais e mais informações?
website:
- https://dados.ons.org.br/dataset/ear-diario-por-subsistema
- https://github.com/brunomioto/reservatoriosBR
title: Reservatório de Energia Armazenada

# exemplo: descrição e anotações úteis sobre os dados.
description:
Dados das grandezas de energia armazenada (EAR) em periodicidade diária. A Energia Armazenada (EAR) representa a energia associada ao volume de água disponível nos reservatórios que pode ser convertido em geração na própria usina e em todas as usinas à jusante na cascata. A grandeza de EAR leva em conta nível verificado nos reservatórios na data de referência.

# Quais grupos caracterizam a base?
# Opções: escolher dessa lista -> https://basedosdados.org/api/3/action/group_list
groups:
- energia
- meio-ambiente
- energia
- meio-ambiente

# Quais etiquetas caracterizam a base?
# Opções: escolher dessa lista -> https://basedosdados.org/api/3/action/tag_list
# Caso crie etiquetas novas, as regras são:
# - letras minúsculas
# - sem acentos
# - não repita nomes de grupos (ex. educacao, saude, meio ambiente, economia, etc.)
# - letras minúsculas
# - sem acentos
# - não repita nomes de grupos (ex. educacao, saude, meio ambiente, economia, etc.)
tags:
- agua
- apagao
- chuva
- usinas

# Em quais línguas a base (ou a fonte original) está disponível?
# Regras: minúsculo, sem acentos.
# Opções: portugues, ingles, espanhol, frances, chines, russo, hindi, alemao, etc.
languages:
- portugues

# Os dados originais estão disponíveis de graça?
free: sim

# Are microdata available for download?
microdata: sim

# Existe uma API na fonte original?
API: não

# É necessário registrar um usuário para baixar os dados originais?
registration: não

# Como os dados originais estão disponibilizados?
availability: online
ckan_url:

# A fonte original requer IP brasileiro para acesso?
brazilian_IP: não
github_url:

# Essa base está sob qual licença?
# A licença MIT se aplica a bases públicas.
# Caso não seja pública, ver opções aqui: https://help.data.world/hc/en-us/articles/115006114287-Common-license-types-for-datasets
license:
name: MIT # REQUIRED
url: <url>
metadata_modified:
4 changes: 1 addition & 3 deletions bases/br_ons_energia_armazenada/subsistemas/publish.sql
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,5 +1,4 @@
/*
Query para publicar a tabela.
Esse é o lugar para:
@@ -16,7 +15,6 @@ TIPOS:
- Para modificar tipos de colunas, basta substituir STRING por outro tipo válido.
- Exemplo: `SAFE_CAST(column_name AS NUMERIC) column_name`
- Mais detalhes: https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types
*/

CREATE VIEW basedosdados-dev.br_ons_energia_armazenada.subsistemas AS
@@ -26,4 +24,4 @@ SAFE_CAST(subsistema AS STRING) subsistema,
SAFE_CAST(energia_armazenada_maxima AS FLOAT64) energia_armazenada_maxima,
SAFE_CAST(energia_armazenada_verificada AS FLOAT64) energia_armazenada_verificada,
SAFE_CAST(proporcao_energia_armazenada_verificada AS FLOAT64) proporcao_energia_armazenada_verificada
from basedosdados-dev.br_ons_energia_armazenada_staging.subsistemas as t
FROM basedosdados-dev.br_ons_energia_armazenada_staging.subsistemas AS t
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1 +1 @@
[{"name": "data", "description": "Data", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "DATE", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "subsistema", "description": "Nome do subsistema", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "STRING", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "energia_armazenada_maxima", "description": "Valor de energia armazenada m\u00e1xima por subsistema", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "FLOAT", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "energia_armazenada_verificada", "description": "Valor de energia armazenada verificada no dia por subsistema", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "FLOAT", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "proporcao_energia_armazenada_verificada", "description": "Porcentagem de energia armazenada verificada no dia por subsistema", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "FLOAT", "mode": "NULLABLE"}]
[{"name": "data", "bigquery_type": "date", "description": "Data", "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": false, "directory_column": {"dataset_id": "br_bd_diretorios_data_tempo", "table_id": "data", "column_name": "data"}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "DATE", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "subsistema", "bigquery_type": "string", "description": "Nome do subsistema", "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": false, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "STRING", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "energia_armazenada_maxima", "bigquery_type": "float64", "description": "Valor de energia armazenada m\u00e1xima por subsistema", "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": false, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "FLOAT", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "energia_armazenada_verificada", "bigquery_type": "float64", "description": "Valor de energia armazenada verificada no dia por subsistema", "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": false, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "FLOAT", "mode": "NULLABLE"}, {"name": "proporcao_energia_armazenada_verificada", "bigquery_type": "float64", "description": "Porcentagem de energia armazenada verificada no dia por subsistema", "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": false, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "FLOAT", "mode": "NULLABLE"}]
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1 +1 @@
[{"name": "data", "description": "<descri\u00e7\u00e3o da coluna>", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "STRING"}, {"name": "subsistema", "description": "<descri\u00e7\u00e3o da coluna>", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "STRING"}, {"name": "energia_armazenada_maxima", "description": "<descri\u00e7\u00e3o da coluna>", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "STRING"}, {"name": "energia_armazenada_verificada", "description": "<descri\u00e7\u00e3o da coluna>", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "STRING"}, {"name": "proporcao_energia_armazenada_verificada", "description": "<descri\u00e7\u00e3o da coluna>", "is_in_staging": true, "is_partition": false, "type": "STRING"}]
[{"name": "data", "bigquery_type": null, "description": null, "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": null, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": null, "is_partition": null, "type": "STRING"}, {"name": "subsistema", "bigquery_type": null, "description": null, "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": null, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": null, "is_partition": null, "type": "STRING"}, {"name": "energia_armazenada_maxima", "bigquery_type": null, "description": null, "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": null, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": null, "is_partition": null, "type": "STRING"}, {"name": "energia_armazenada_verificada", "bigquery_type": null, "description": null, "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": null, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": null, "is_partition": null, "type": "STRING"}, {"name": "proporcao_energia_armazenada_verificada", "bigquery_type": null, "description": null, "temporal_coverage": null, "covered_by_dictionary": null, "directory_column": {"dataset_id": null, "table_id": null, "column_name": null}, "measurement_unit": null, "has_sensitive_data": null, "is_in_staging": null, "is_partition": null, "type": "STRING"}]
256 changes: 157 additions & 99 deletions bases/br_ons_energia_armazenada/subsistemas/table_config.yaml
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,78 +1,25 @@
source_bucket_name: basedosdados-dev
project_id_staging: basedosdados-dev
project_id_prod: basedosdados-dev
table_id: subsistemas # AUTO GENERATED
dataset_id: br_ons_energia_armazenada # AUTO GENERATED

url_ckan: https://basedosdados.org/dataset/br-ons-energia-armazenada # AUTO GENERATED
url_github: https://github.com/basedosdados/mais/tree/master/bases/br_ons_energia_armazenada # AUTO GENERATED

version: v1.0 # REQUIRED
dataset_id: br_ons_energia_armazenada

last_updated: 2021-09-29 # AUTO GENERATED
table_id: subsistemas

# Descreva a tabela. Essas são as primeiras frases que um usuário vai ver.
# Você não precisa ser muito conciso. Sinta-se a vontade para dar exemplos de
# como usar os dados.
# Se souber, liste também aplicações: pesquisa, apps, etc. que usem os dados.
description: | # REQUIRED
Dados das grandezas de energia armazenada em periodicidade diária por subsistemas.
# Quem está completando esse arquivo config?
published_by:
name: Crislane A. Souza # REQUIRED
code_url: https://github.com/basedosdados/mais/tree/master/bases/br_ons_energia_armazenada/code # REQUIRED
website: https://github.com/crislanealves
email: crislanealves@basedosdados.org

# Qual organização/departamento/pessoa tratou os dados?
# As vezes há um ponto intermediário entre os dados originais e subir na Base dos Dados.
# Se essa pessoa é você, preencha abaixo com suas informações.
treated_by:
name: Bruno Mioto
code_url: https://github.com/basedosdados/mais/tree/master/bases/br_ons_energia_armazenada/code
website: brunomioto.com.br
email: brunomioto97@gmail.com
# Se souber, liste também aplicações: pesquisa, apps, etc. que usem os dados.,
description: Dados das grandezas de energia armazenada em periodicidade diária por subsistemas.

# Se houve passos de tratamento, limpeza e manipulação de dados, descreva-os aqui.
treatment_description: |
- Limpeza para consistência
# Com qual frequência a base é atualizada?
# Opções: hora | dia | semana | mes | 1 ano | 2 anos | 5 anos | 10 anos | unico | recorrente
data_update_frequency: dia # REQUIRED

# Nível da observação (qual é a granularidade de cada linha na tabela)
# Escolha todas as opções necessárias.
# Regras:
# - minúsculo, sem acento, singular.
# - em portugues (ou seja, não use os nomes de colunas abaixo)
# Exemplos: pais, estado, municipio, cidade, hora, dia, semana, mes, ano, etc.
observation_level: #REQUIRED
- dia

# Quais colunas identificam uma linha unicamente?
# Preencha com os nomes de colunas. Ex: id_municipio, ano.
# Pode ser vazio pois certas tabelas não possuem identificadores.
primary_keys:
- data
- subsistema
# A máxima unidade espacial que a tabela cobre.
spatial_coverage:
continent:
- south_america
country:
- bra

# Qual é a cobertura espacial da tabela?
# Regras:
# - minúsculo, sem acento, singular
# - descer até o menor nível administrativo cuja cobertura abaixo seja 'todos'
# Exemplo 1: tabela que cubra todos os municípios nos estados de SP e GO
# - brasil
# - SP, GO
# Exemplo 2: tabela que cubra países inteiros na América Latina
# - brasil, argentina, peru, equador
coverage_geo:
- brasil

# Qual é a cobertura temporal (em anos) da tabela?
# Opções: ..., 1990, 1991, ..., 1999, 2000, 2001, ..., 2019, 2020, ...
coverage_time:
# Anos cobertos pela tabela.
# Preencher como lista de intervalos.
# Exemplo: 1995(1)2019.
temporal_coverage:
- 2000
- 2001
- 2002
@@ -95,12 +42,85 @@ coverage_time:
- 2019
- 2020
- 2021
- 2022

# A unidade temporal com qual a tabela é atualizada.
# Opções em 'https://basedosdados.org/api/3/action/bd_available_options'
update_frequency: day

# Entidade representada por cada linha.
# Opções em 'https://basedosdados.org/api/3/action/bd_available_options'
entity:

# A unidade temporal representada por cada linha.
# Opções em 'https://basedosdados.org/api/3/action/bd_available_options'
time_unit: day

# O conjunto mínimo de colunas identificando cada linha unicamente.
# Preencha com os nomes de colunas.
# Exemplos: id_municipio, ano.
# Pode ser vazio pois certas tabelas não possuem identificadores.
identifying_columns:
- data
- subsistema

last_updated:
metadata:
data:
release:

# Versão da tabela. Seguindo o padrão de semantic versioning.
# Exemplo: v1.1.3
version: v1.1

# Quem está preenchendo esses metadados?
published_by:
name: Crislane A. Souza
email: crislanealves@basedosdados.org
github_user: https://github.com/crislanealves
website:
ckan_user: crislanealves

# Qual organização/departamento/pessoa tratou os dados?
# As vezes há um ponto intermediário entre os dados originais e subir na Base dos Dados.
# Se essa pessoa é você, preencha abaixo com suas informações.
data_cleaned_by:
name: Bruno Mioto
email: brunomioto97@gmail.com
github_user:
ckan_user:
website: brunomioto.com.br
code_url:

# Se houve passos de tratamento, limpeza e manipulação de dados, descreva-os aqui.
data_cleaning_description: Limpeza para consistência

# Url dos dados originais no GCP Storage.
raw_files_url:

# Url dos arquivos auxiliares no GCP Storage.
auxiliary_files_url:

# Url da tabela de arquitetura no GCP Storage.
architecture_url:

# A tabela tem colunas que precisam de dicionário?
# Opções: yes, no.
covered_by_dictionary: no

source_bucket_name: basedosdados-dev

project_id_prod: basedosdados-dev

project_id_staging: basedosdados-dev

# Liste as colunas da tabela que representam partições.
# Não esqueça de deletar essas colunas nas tabelas .csv na hora de subir para o BigQuery.
# Isso poupará muito tempo e dinheiro às pessoas utilizando essa tabela.
# Se não houver partições, não modifique abaixo.
partitions: # REQUIRED
partitions:

bdm_file_size:

# Quais são as colunas? Certifique-se de escrever uma boa descrição, as pessoas vão gostar
# para saber sobre o que é a coluna.
@@ -110,34 +130,72 @@ partitions: # REQUIRED
# Algumas colunas existirão apenas na tabela final, você as construirá em `publish.sql`.
# Para esses, defina is_in_staging como False.
# Além disso, você deve adicionar as colunas de partição aqui e definir is_partition como True.
columns: # REQUIRED

-
name: data
description: Data
is_in_staging: True # Bool [True, False], whether the column is in the staging table
is_partition: False # Bool [True, False], whether the column is a partition.

-
name: subsistema
description: Nome do subsistema
is_in_staging: True # Bool [True, False], whether the column is in the staging table
is_partition: False # Bool [True, False], whether the column is a partition.

-
name: energia_armazenada_maxima
description: Valor de energia armazenada máxima por subsistema
is_in_staging: True # Bool [True, False], whether the column is in the staging table
is_partition: False # Bool [True, False], whether the column is a partition.

-
name: energia_armazenada_verificada
description: Valor de energia armazenada verificada no dia por subsistema
is_in_staging: True # Bool [True, False], whether the column is in the staging table
is_partition: False # Bool [True, False], whether the column is a partition.

-
name: proporcao_energia_armazenada_verificada
description: Porcentagem de energia armazenada verificada no dia por subsistema
is_in_staging: True # Bool [True, False], whether the column is in the staging table
is_partition: False # Bool [True, False], whether the column is a partition.
columns:
- name: data
bigquery_type: date
description: Data
temporal_coverage:
covered_by_dictionary: no
directory_column:
dataset_id: br_bd_diretorios_data_tempo
table_id: data
column_name: data
measurement_unit: day
has_sensitive_data: no
is_in_staging: true
is_partition: false
- name: subsistema
bigquery_type: string
description: Nome do subsistema
temporal_coverage:
covered_by_dictionary: no
directory_column:
dataset_id:
table_id:
column_name:
measurement_unit:
has_sensitive_data: no
is_in_staging: true
is_partition: false
- name: energia_armazenada_maxima
bigquery_type: float64
description: Valor de energia armazenada máxima por subsistema (MWmês)
temporal_coverage:
covered_by_dictionary: no
directory_column:
dataset_id:
table_id:
column_name:
measurement_unit: megawatt
has_sensitive_data: no
is_in_staging: true
is_partition: false
- name: energia_armazenada_verificada
bigquery_type: float64
description: Valor de energia armazenada verificada no dia por subsistema (MWmês)
temporal_coverage:
covered_by_dictionary: no
directory_column:
dataset_id:
table_id:
column_name:
measurement_unit: megawatt
has_sensitive_data: no
is_in_staging: true
is_partition: false
- name: proporcao_energia_armazenada_verificada
bigquery_type: float64
description: Porcentagem de energia armazenada verificada no dia por subsistema
temporal_coverage:
covered_by_dictionary: no
directory_column:
dataset_id:
table_id:
column_name:
measurement_unit: percent
has_sensitive_data: no
is_in_staging: true
is_partition: false


metadata_modified: '2021-12-06T13:54:02.927052'
40 changes: 23 additions & 17 deletions bases/br_ons_energia_armazenada/subsistemas/table_description.txt
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,33 +1,34 @@
Dados das grandezas de energia armazenada em periodicidade diária por subsistemas.


Para saber mais acesse:
Website: https://basedosdados.org/dataset/br-ons-energia-armazenada
Github: https://github.com/basedosdados/mais/tree/master/bases/br_ons_energia_armazenada
Website:
Github:

Ajude a manter o projeto :)
Apoia-se: https://apoia.se/basedosdados

Publicado por
-------------
Nome: Crislane A. Souza
Código: https://github.com/basedosdados/mais/tree/master/bases/br_ons_energia_armazenada/code
Website: https://github.com/crislanealves
Email: crislanealves@basedosdados.orgTratado por
Nome: Crislane Alves
Código:
Email: crislanealves@basedosdados.org
Tratado por
-----------
Nome: Bruno Mioto
Código: https://github.com/basedosdados/mais/tree/master/bases/br_ons_energia_armazenada/code
Código: https://github.com/brunomioto/reservatoriosBR
Website: brunomioto.com.br
Email: brunomioto97@gmail.com

Nível da Observação (i.e. a granularidade da linha)
-------------------
- dia



Colunas identificando linhas unicamente
-------------------
- data
- subsistemas
- subsistema




Cobertura Temporal
------------------
@@ -54,16 +55,21 @@ Cobertura Temporal
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Tratamento
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