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consumo-electrico/README.md
2026-01-02 22:33:27 -05:00

2.8 KiB

Consumo Eléctrico - Extractor y Analizador

Este proyecto permite extraer automáticamente datos de consumo eléctrico desde planillas de luz en formato PDF (texto digital), organizarlos en tablas y exportarlos a CSV y JSON para análisis y visualización.

Características

  • Extrae el Valor total desde la fila VALOR TOTAL en la columna Valor total.
  • Obtiene también la fecha de cada planilla.
  • Exporta resultados a:
    • consumo.csv → tabla lista para abrir en Excel o LibreOffice.
    • consumo.json → formato estructurado para integraciones o APIs.
  • Genera gráficos comparativos:
    • Evolución mensual del consumo.
    • Comparación entre el último año y el anterior.
    • Etiquetas con valores exactos en cada punto. (mas o menos)

Ejemplo de salida

CSV (consumo.csv):

archivo,Fecha,KW Consumidos,Valor total,Valor SE y AP,Valor Basura
enero-2024.pdf,10-01-2024,679.00,94.98,86.37,6.31
febrero-2024.pdf,08-02-2024,619.00,86.62,78.58,5.74
marzo-2024.pdf,11-03-2024,604.00,84.53,76.63,5.6

JSON (consumo.json):

[
    {
        "archivo":"enero-2024.pdf",
        "Fecha":"10-01-2024",
        "KW Consumidos":"679.00",
        "Valor total":94.98,
        "Valor SE y AP":86.37,
        "Valor Basura":6.31
    },
    {
        "archivo":"febrero-2024.pdf",
        "Fecha":"08-02-2024",
        "KW Consumidos":"619.00",
        "Valor total":86.62,
        "Valor SE y AP":78.58,
        "Valor Basura":5.74
    },
]

Gráfico comparativo:

  • Línea azul → último año.
  • Línea roja → año anterior.
  • Etiquetas con valores de consumo en cada mes.

Instalación

  1. Clona este repositorio:

    git clone https://git.interlan.ec/Drk0027/consumo-electrico.git
    cd consumo-electrico
    
  2. Instala dependencias:

    pip install -r requirements.txt
    

    Dependencias principales:

    • pdfplumber
    • pandas
    • matplotlib

Uso

  1. Coloca tus archivos PDF en la carpeta con nombres en formato nombremes-año.pdf.
  2. Edita main.py en la fila 7, con los nombres de tus archivos pdf.
  3. Ejecuta el script principal:
    python extraer_consumo.py
    
  4. Revisa los archivos generados:
    • consumo.csv
    • consumo.json
    • Gráficos en pantalla o exportados como imágenes.

💡 Ideas de mejora

  • Extracción de costo total y otros campos (tarifa, número de medidor).
  • ¿Alguna forma de automatizacion para descargar regularmente las facturas que llegan al correo?
  • Mas Flexibilidad para no tener que agregar los archivos de forma manual.

📬 Sugerencias y contacto

Me encantaría recibir tus ideas y mejoras.
Puedes escribirme a:

  • 📧 Correo: drk0027@interlan.ec
  • 📢 Canal de Telegram: t.me/drk0072

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