OPERATIONAL

1 Configuración y Carga de Datos

##### UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR #####
#### AUTOR: MARTIN SARMIENTO ####
### CARRERA: INGENIERÍA EN PETRÓLEOS #####


#### VARIABLE ESTADO OPERATIVO ####
## DATASET ##
setwd("~/R/OPERATIONAL_STATUS")
# Cargar dataset
Datos <- read.csv("DataSet_prov.csv", sep = ";", fileEncoding = "latin1")
# Estructura de los datos
str(Datos)

## 'data.frame':    5075 obs. of  30 variables:
##  $ FID_                  : int  0 2 3 4 5 6 10 11 12 13 ...
##  $ OBJECTID              : int  127 129 130 131 132 133 137 138 139 140 ...
##  $ code                  : chr  "00127-ARG-P" "00129-ARG-G" "00130-ARG-P" "00131-ARG-P" ...
##  $ plant_name            : chr  "Aconcagua solar farm" "Altiplano 200 Solar Power Plant" "Altiplano 200 Solar Power Plant" "Anchoris solar farm" ...
##  $ country               : chr  "Argentina" "Argentina" "Argentina" "Argentina" ...
##  $ operational_status    : chr  "announced" "operating" "operating" "construction" ...
##  $ longitude             : chr  "-68,8713" "-66,895798" "-66,926102" "-68,915001" ...
##  $ latitude              : chr  "-32,998501" "-24,1392" "-24,073999" "-33,330101" ...
##  $ elevation             : int  929 4000 4000 937 865 858 570 1612 665 3989 ...
##  $ area                  : chr  "250,337006" "4397290" "5774,399902" "645,163025" ...
##  $ size                  : chr  "Pequeña" "Grande" "Pequeña" "Pequeña" ...
##  $ slope                 : chr  "0,574179" "1,60257" "6,24265" "0,902748" ...
##  $ slope_type            : chr  "Plano o casi plano" "Plano o casi plano" "Moderado" "Plano o casi plano" ...
##  $ curvature             : chr  "0,000795" "-0,002781" "-0,043699" "0,002781" ...
##  $ curvature_type        : chr  "Superficies planas o intermedias" "Superficies planas o intermedias" "Superficies cóncavas / Valles" "Superficies planas o intermedias" ...
##  $ aspect                : chr  "55,124672" "188,707367" "270,913513" "108,434952" ...
##  $ aspect_type           : chr  "Northeast" "South" "West" "East" ...
##  $ dist_to_road          : chr  "127,2827045" "56014,95403" "52696,78572" "335,9280031" ...
##  $ ambient_temperature   : chr  "12,6" "6,8" "6,8" "13,1" ...
##  $ ghi                   : chr  "6,11" "8,012" "7,878" "6,119" ...
##  $ humidity              : chr  "53,74" "53,74" "53,74" "53,74" ...
##  $ wind_speed            : chr  "3,7789" "7,02062" "8,32836" "3,87037" ...
##  $ wind_direction        : chr  "55,099998" "55,099998" "55,099998" "55,099998" ...
##  $ dt_wind               : chr  "Northeast" "Northeast" "Northeast" "Northeast" ...
##  $ solar_aptitude        : chr  "0,746197" "0,8" "0,726996" "0,595309" ...
##  $ solar_aptitude_rounded: int  7 8 7 6 7 7 7 8 7 8 ...
##  $ solar_aptittude_class : chr  "Alta" "Alta" "Alta" "Media" ...
##  $ capacity              : chr  "25" "101" "107" "180" ...
##  $ optimal_tilt          : int  31 26 26 31 33 30 31 29 31 27 ...
##  $ pv_potential          : chr  "4,983" "6,389" "6,392" "4,969" ...

# Cargamos las librerias
library(dplyr)

## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(ggplot2)
library(gt)

2 Extracción y Conteo Inicial

#Extraer variable
Status <- Datos$operational_status
# EDAvariable nominal
TDF_status <- table(Status)

tabla_status <- as.data.frame(TDF_status)
hi <- tabla_status$Freq/sum(tabla_status$Freq)
hi_porc <- hi*100
sum(hi_porc)

## [1] 100

tabla_STATUS <- data.frame(tabla_status,hi_porc)

colnames(tabla_STATUS)[1] <- "Status"

3 Categorización y Ordenamiento Lógico

### Agrupación ###
tabla_resumen <- tabla_STATUS %>%
  mutate(grupo = case_when(
    grepl("cancelled - inferred 4 y", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Cancelado (Inferred 4y)",
    grepl("shelved - inferred 2 y", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Archivado (Inferred 2y)",
    grepl("operating", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Operativo",
    grepl("announced", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Anunciado",
    grepl("pre-construction", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Pre-Construcción", 
    grepl("construction", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Construcción",
    grepl("mothballed", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Inactivo (Mothballed)",
    grepl("shelved", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Archivado (Shelved)",
    grepl("cancelled", Status, ignore.case = TRUE) ~ "Cancelado",
    
    TRUE ~ "Otros"))

# Definimos el orden
orden_especifico <- c(
  "Operativo",
  "Anunciado",
  "Construcción",
  "Pre-Construcción",
  "Inactivo (Mothballed)",
  "Archivado (Shelved)",
  "Archivado (Inferred 2y)",
  "Cancelado",
  "Cancelado (Inferred 4y)",
  "Otros")

tabla_resumen <- tabla_resumen %>%
  mutate(grupo = factor(grupo, levels = orden_especifico)) %>%
  group_by(grupo) %>% 
  summarise(
    Frecuencia = sum(Freq),
    Porcentaje = sum(hi_porc)) %>%
  arrange(grupo)

# Renombramos columnas
colnames(tabla_resumen) <- c("Estado","ni","hi (%)")

# Tabla Intermedia GT
tabla_resumen_gt <- tabla_resumen %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N°1 de Agrupación por Estado Operativo de las Plantas Solares**")) %>%
  tab_source_note(source_note = "Autor: Martin Sarmiento") %>%
  cols_label(
    Estado = "Estado Operativo",
    ni = "Frecuencia (ni)",
    `hi (%)` = "Porcentaje (hi%)") %>%
  fmt_number(columns = c(`hi (%)`), decimals = 2) %>%
  tab_options(
    heading.title.font.size = px(16),
    heading.subtitle.font.size = px(14),
    column_labels.background.color = "#F0F0F0")

# Mostramos la tabla 
tabla_resumen_gt

Estado Operativo	Frecuencia (ni)	Porcentaje (hi%)
Tabla N°1 de Agrupación por Estado Operativo de las Plantas Solares
Operativo	1752	34.52
Anunciado	76	1.50
Construcción	111	2.19
Pre-Construcción	2795	55.07
Inactivo (Mothballed)	2	0.04
Archivado (Shelved)	30	0.59
Archivado (Inferred 2y)	76	1.50
Cancelado	209	4.12
Cancelado (Inferred 4y)	24	0.47
Autor: Martin Sarmiento

4 Tabla de Distribución de Frecuencias

#### Crear de fila de totales ####
tabla_resumen$Estado <- as.character(tabla_resumen$Estado)
totales <- c("TOTAL", sum(tabla_resumen$ni, na.rm=TRUE), sum(tabla_resumen$`hi (%)`, na.rm=TRUE))
tabla_Status_Final <- rbind(tabla_resumen, totales)

# Convertir a números para GT
tabla_Status_Final$ni <- as.numeric(tabla_Status_Final$ni)
tabla_Status_Final$`hi (%)` <- as.numeric(tabla_Status_Final$`hi (%)`)

# TABLA 1
tabla_final_gt <- tabla_Status_Final %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N°2 de Distribución de Frecuencias del Estado Operativo de las Plantas Solares**")) %>%
  tab_source_note(source_note = "Autor: Martin Sarmiento") %>%
  cols_label(
    Estado = "Estado Operativo",
    ni = "Frecuencia (ni)",
    `hi (%)` = "Porcentaje (hi%)") %>%
  fmt_number(columns = c(`hi (%)`), decimals = 2) %>%
  tab_options(
    heading.title.font.size = px(16),
    heading.subtitle.font.size = px(14),
    column_labels.background.color = "#F0F0F0")

tabla_final_gt

Estado Operativo	Frecuencia (ni)	Porcentaje (hi%)
Tabla N°2 de Distribución de Frecuencias del Estado Operativo de las Plantas Solares
Operativo	1752	34.52
Anunciado	76	1.50
Construcción	111	2.19
Pre-Construcción	2795	55.07
Inactivo (Mothballed)	2	0.04
Archivado (Shelved)	30	0.59
Archivado (Inferred 2y)	76	1.50
Cancelado	209	4.12
Cancelado (Inferred 4y)	24	0.47
TOTAL	5075	100.00
Autor: Martin Sarmiento

5 Análisis Gráfico

5.1 Diagramas de Barras de Cantidad

# Diagrama de barrras local ni
par(mar = c(12, 4, 4, 2)) 
barplot(tabla_resumen$ni,
        main="Gráfica N°1: Distribución de Cantidad de Plantas Solares por Estado Operativo",
        cex.main = 1,
        xlab = "",
        ylab = "Cantidad", 
        col = "#D8BFD8", 
        names.arg=tabla_resumen$Estado,         
        cex.names = 0.6,
        las = 2)
mtext("Estado Operativo", side = 1, line = 10)

# Diagrama de barrras global ni
par(mar = c(12, 4, 4, 2)) 
barplot(tabla_resumen$ni,
        main="Gráfica N°2: Distribución de Cantidad de Plantas Solares por Estado Operativo",
        cex.main = 0.8,
        xlab = "", 
        ylab = "Cantidad", 
        col ="#D8BFD8", 
        ylim = c(0,8000), 
        names.arg=tabla_resumen$Estado,         
        cex.names = 0.6, 
        las = 2)
mtext("Estado Operativo", side = 1, line = 10)

5.2 Diagramas de Barras Porcentual

# Diagrama de barrras local hi
par(mar = c(12, 4, 4, 2))
barplot(tabla_resumen$`hi (%)`,
        main="Gráfica N°3: Distribución Porcentual de las Plantas Solares por Estado Operativo",
        cex.main = 0.9,
        xlab = "", 
        ylab = "Porcentaje %", 
        col = "#D8BFD8", 
        names.arg=tabla_resumen$Estado,         
        cex.names = 0.6, 
        las = 2)
mtext("Estado Operativo", side = 1, line = 10)

# Diagrama de barrras global hi
par(mar = c(12, 4, 4, 2))
barplot(tabla_resumen$`hi (%)`,
        main="Gráfica N°4: Distribución Porcentual de las Plantas Solares por Estado Operativo",
        cex.main = 0.9,
        xlab = "", 
        ylab = "Porcentaje %", 
        col = "#D8BFD8", 
        ylim = c(0,100),
        names.arg=tabla_resumen$Estado,         
        cex.names = 0.6, 
        las = 2)
mtext("Estado Operativo", side = 1, line = 10)

5.3 Diagrama Circular

# Diagrma circular
par(mar = c(5, 6, 4, 10), xpd = TRUE)

tonos_base <- c("#4A148C", "#7B1FA2", "#AB47BC", "#CE93D8", "#F3E5F5")

paleta_violeta <- colorRampPalette(tonos_base)
colores_finales <- paleta_violeta(length(tabla_resumen$Estado))

pie (tabla_resumen$`hi (%)`,
     main = "Gráfica N°5: Distribución Porcentual de las Plantas Solares por Estado Operativo",
     cex.main = 0.9,
     radius = 1,
     labels = paste0(round(tabla_resumen$`hi (%)`,2),"%"),
     col = colores_finales,
     cex = 0.6,)

# Leyenda del diagrama circular
legend(x = 1.25, y = 1,
       legend = tabla_resumen$Estado,
       fill = colores_finales,
       cex = 0.5, 
       title = "Estado Operativo",
       bty = "n")

6 Indicadores Estadísticos

# Cálculo de la Moda 
moda_estado <- tabla_resumen$Estado[which.max(tabla_resumen$ni)]

# Tabla de Indicadores
tabla_indicadores <- data.frame(
  "Variable" = "Estado Operativo",
  "Rango" = "announced, pre-construction, construction, operating, mothballed, shelved, shelved–inferred 2y, cancelled, cancelled–inferred 4y", 
  "Media (X)" = "-", 
  "Mediana (Me)" = "-", 
  "Moda (Mo)" = moda_estado, 
  "Varianza (V)" = "-", 
  "Desv. Est. (Sd)" = "-", 
  "C.V. (%)" = "-", 
  "Asimetría (As)" = "-", 
  "Curtosis (K)" = "-",
  check.names = FALSE)

# Generar Tabla de Indicadores
tabla_conclusiones_gt <- tabla_indicadores %>%
  gt() %>%
  tab_header(title = md("**Tabla N°3 de Conclusiones de Estado Operativo de las Plantas Solares**")) %>%
  tab_source_note(source_note = "Autor: Martin Sarmiento") %>%
  tab_options(column_labels.background.color = "#F0F0F0")

tabla_conclusiones_gt

Variable	Rango	Media (X)	Mediana (Me)	Moda (Mo)	Varianza (V)	Desv. Est. (Sd)	C.V. (%)	Asimetría (As)	Curtosis (K)
Tabla N°3 de Conclusiones de Estado Operativo de las Plantas Solares
Estado Operativo	announced, pre-construction, construction, operating, mothballed, shelved, shelved–inferred 2y, cancelled, cancelled–inferred 4y	-	-	Pre-Construcción	-	-	-	-	-
Autor: Martin Sarmiento

7 Conclusiones

La variable “Estado Operacional”, presenta como valor más frecuente es Pre-Construcción, con una participación destacada en la muestra.

OPERATIONAL_STATUS

MARTIN SARMIENTO

2025-11-27

1 Configuración y Carga de Datos

2 Extracción y Conteo Inicial

3 Categorización y Ordenamiento Lógico

4 Tabla de Distribución de Frecuencias

5 Análisis Gráfico

5.1 Diagramas de Barras de Cantidad

5.2 Diagramas de Barras Porcentual

5.3 Diagrama Circular

6 Indicadores Estadísticos

7 Conclusiones