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RegelleistungNetAutomation

Übersicht

Dieses Projekt automatisiert den Download und die Verarbeitung von Daten zur Regelleistung aus dem FCR-Marktsegment. Die Daten werden täglich heruntergeladen, verarbeitet und in einer CSV-Datei gespeichert, die einfach in eine InfluxDB-Datenbank importiert werden kann.

Funktionen

  • Automatischer Download der Daten: Lädt täglich die aktuellen FCR-Daten im Excel-Format von der Regelleistungs.net-Website herunter.
  • Datenverarbeitung: Konvertiert die heruntergeladenen Daten in ein CSV-Format und strukturiert sie so, dass sie für die Verwendung in einer InfluxDB-Datenbank geeignet sind.
  • Zeitgesteuerte Ausführung: Führt das Skript täglich zur festgelegten Zeit aus.

Verzeichnisstruktur

regelleistung/
│
├── fcr_results/
│   ├── __init__.py
│   └── fcr_results.py
│
├── main.py
├── pyproject.toml
├── poetry.lock
└── Dockerfile

Anforderungen

Installation und Ausführung

  1. Projekt herunterladen oder klonen:

    git clone https://github.com/Richigeht/RegelleistungNetAutomation
cd RegelleistungNetAutomation

  2. Abhängigkeiten mit Poetry installieren:

    poetry install

  3. Hauptskript ausführen:

    Starten Sie das Skript, um den täglichen Download und die Verarbeitung der Daten zu automatisieren.

    poetry run python main.py

Docker

Das Projekt kann auch als Docker-Container ausgeführt werden.

  1. Docker-Image bauen:

    docker build -t regelleistungnetautomation .

  2. Docker-Container starten:

    docker run -d --name regelleistungnetautomation regelleistungnetautomation

Konfigurationsoptionen

Das Skript kann so konfiguriert werden, dass es entweder stündliche oder vierstündliche Datenpunkte generiert. Standardmäßig ist die Generierung stündlicher Datenpunkte aktiviert. Um dies zu ändern, passen Sie den hourly-Parameter in der main-Funktion in fcr_results.py an:

df = process_data(file_content, hourly=True)  # Setzen Sie hourly=False, um vierstündliche Daten zu verwenden

Detaillierte Beschreibung der Skripte

fcr_results.py

Dieses Skript enthält die Hauptlogik für den Download und die Verarbeitung der Daten.


### Dockerfile

```Dockerfile
# Dockerfile

# Verwenden Sie das offizielle Python-Image als Basis
FROM python:3.12

# Setzen Sie das Arbeitsverzeichnis
WORKDIR /app

# Kopieren Sie die pyproject.toml und poetry.lock Dateien in das Arbeitsverzeichnis
COPY pyproject.toml poetry.lock /app/

# Installieren Sie Poetry
RUN pip install poetry

# Installieren Sie die Abhängigkeiten
RUN poetry install

# Kopieren Sie den Rest des Anwendungscodes in das Arbeitsverzeichnis
COPY . /app

# Definieren Sie den Befehl zum Ausführen des Skripts
CMD ["poetry", "run", "python", "main.py"]

pyproject.toml

Stellen Sie sicher, dass Ihre pyproject.toml Datei wie folgt aussieht:

[tool.poetry]
name = "regelleistungnetautomation"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["Your Name <your.email@example.com>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.12"
requests = "^2.25.1"
pandas = "^1.2.3"
schedule = "^1.1.0"
openpyxl = "^3.0.7"

[tool.poetry.dev-dependencies]
# Fügen Sie hier Ihre Entwicklungsabhängigkeiten hinzu

[build-system]
requires = ["poetry-core>=1.0.0"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"