Extração de dados via web scraping como suporte na análise do crescimento de geração fotovoltaica
Palavras-chave:
Estatística, Extração de dados, Fatores socioeconômicos, Geração Distribuída, Web scrapingResumo
A quantidade de dados disponíveis na internet vem aumentando com o passar dos anos. O processo de coletar estes dados pode ser feito de forma manual, no entanto, despende tempo, esforço e está susceptível a erros. Com isto, a prática do web scraping se mostra como uma opção para coletar estes dados de forma automatizada. Dados coletados utilizando esta ferramenta possuem maior confiabilidade. Diversas análises no setor elétrico vêm sendo realizadas com dados disponíveis publicamente, como a realizada em [1], em que o autor verifica se há uma correlação entre indicadores socioeconômicos e geração distribuída no estado de Goiás. Com base nisso, visando dar suporte para futuras análises, este trabalho apresenta a construção, em linguagem Python, de ferramentas web scrapers para coletar dados de geração distribuída e indicadores socioeconômicos. Além disso, como forma de apresentar a robustez das ferramentas, uma análise similar é realizada, no entanto, considerando todo o território brasileiro.
