Lendo CSV DataFrame

Vá para Lançamento de novo reservatório nodo e mudança Fluxo máximo para -400, isso permitirá o fluxo de água através desse nó

O arquivo baixado, Tâmisa_Lee_Vale_demand.csv, contém um conjunto de dados de séries temporais estruturado com duas colunas principais:

etapa de tempo: Essa coluna servirá como índice para a série temporal. Ela representa a progressão do tempo no conjunto de dados, permitindo a organização cronológica.

Demanda de Lee Valley: Essa coluna contém os dados que representam os valores da demanda no Vale Lee.

Tâmisa_Lee_Valley_Demand

Selecione o nó de saída Demanda de Lee Valley e edite o Fluxo máximo

Em Opções, selecione PYWR_PARAMETER

Cole a seguinte configuração:

{
	“tipo”: “DataFrameParameter”,
	“url”: “Tâmisa_Lee_Valley_demand.csv “,
	“coluna”: “Demanda de Lee Valley”,
	“index_col”: “etapa de tempo”,
	“parse_dates”: verdadeiro
}

Agora, ela deve ter a seguinte aparência:

Resultados

Clique no nó Lee Valley Demand > Outputs > simulated\ _flow para ver os resultados da simulação

simulated_flow (Demanda de Lee Valley)

Agora, verifique o simulado_volume pelo Novo reservatório

volume simulado (Novo reservatório)