Sistema Avançado de Gestão de Energia para Sk8-LUX Autor: Fausto Siqueira

solar_charge.py

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SOLAR_CHARGE.py v2.0: Sistema Avançado de Gestão de Energia para Sk8-LUX
Autor: Fausto Siqueira | Revisão Quântica: 2025-07-12
GIST: https://gist.github.com/btc-c0der/14f05cdb943efa3ce3b09c5204281e87
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# ========================
# SEÇÃO 1: IMPORTAÇÕES
# ========================
import time
import logging
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum, auto
from typing import Optional, Tuple
import numpy as np
from fake_sensors import SolarSensor  # Simulação de hardware
from quantum_simulator import QuantumOptimizer  # Módulo quântico hipotético

# ========================
# SEÇÃO 2: TIPOS E CONSTANTES
# ========================
class BatteryHealth(Enum):
    OPTIMAL = auto()
    DEGRADED = auto()
    CRITICAL = auto()

class ChargeMode(Enum):
    SOLAR_ONLY = auto()
    SCHUMANN_HYBRID = auto()
    EMERGENCY = auto()

MAX_CAPACITY = 3000  # mAh
MIN_VOLTAGE = 3.0    # Volts
MAX_VOLTAGE = 4.2
SCHUMANN_FREQ = 7.83  # Hz

# ========================
# SEÇÃO 3: CLASSES AUXILIARES
# ========================
@dataclass
class BatteryMetrics:
    cycle_count: int = 0
    health: BatteryHealth = BatteryHealth.OPTIMAL
    internal_resistance: float = 0.05  # Ohms

@dataclass
class EnergyReport:
    timestamp: float
    generated: float
    consumed: float
    efficiency: float

# ========================
# SEÇÃO 4: CLASSE PRINCIPAL
# ========================
class SolarCharge:
    def __init__(self, quantum_mode: bool = False):
        # Configuração Inicial
        self.battery_level = 0.0  # mAh
        self.voltage = 3.7  # Volts
        self.mode = ChargeMode.SOLAR_ONLY
        self.metrics = BatteryMetrics()
        self.sensor = SolarSensor()
        self.quantum_opt = QuantumOptimizer() if quantum_mode else None
        self.historic_data = []
        self._setup_logging()

    def _setup_logging(self) -> None:
        """Configura sistema de logging para diagnóstico"""
        logging.basicConfig(
            filename='solar_charge.log',
            level=logging.INFO,
            format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
        )
        logging.info("Sistema SolarCharge inicializado")

    # ----------------------
    # Métodos de Controle de Carga
    # ----------------------
    def charge(self, irradiance: float) -> float:
        """Gerencia carga solar com segurança e eficiência"""
        try:
            if self.mode == ChargeMode.EMERGENCY:
                return self._emergency_charge()

            raw_power = self._calculate_solar_power(irradiance)
            safe_power = self._apply_safety_limits(raw_power)
            
            if self.quantum_opt:
                safe_power = self._quantum_optimize(safe_power)

            self._update_battery(safe_power)
            self._log_metrics()
            return self.battery_level

        except Exception as e:
            logging.error(f"Falha na carga: {str(e)}")
            self._activate_failsafe()
            return 0.0

    def _calculate_solar_power(self, irradiance: float) -> float:
        """Calcula potência bruta com eficiência dinâmica"""
        base_efficiency = 0.58
        temp_factor = self._temperature_correction()
        return irradiance * base_efficiency * temp_factor

    def _temperature_correction(self) -> float:
        """Ajusta eficiência pela temperatura do painel"""
        temp = self.sensor.read_temperature()
        if 20 <= temp <= 40:
            return 1.0
        return 1 - 0.005 * abs(temp - 30)

    # ----------------------
    # Segurança e Proteção
    # ----------------------
    def _apply_safety_limits(self, power: float) -> float:
        """Aplica limites físicos e elétricos"""
        max_charge_rate = self._max_safe_charge_rate()
        clamped_power = min(power, max_charge_rate)
        
        if self.voltage >= MAX_VOLTAGE:
            clamped_power = 0
            logging.warning("Tensão máxima atingida! Carga interrompida.")

        return clamped_power * 0.2  # Conversão DC-DC

    def _max_safe_charge_rate(self) -> float:
        """Determina taxa de carga segura baseada na saúde da bateria"""
        if self.metrics.health == BatteryHealth.OPTIMAL:
            return 500  # mAh
        return 300  # mAh reduzido para baterias degradadas

    def _activate_failsafe(self) -> None:
        """Ativa modo de emergência em falhas críticas"""
        self.mode = ChargeMode.EMERGENCY
        self.voltage = MIN_VOLTAGE
        logging.critical("Modo de emergência ativado!")

    # ----------------------
    # Métodos Quânticos
    # ----------------------
    def _quantum_optimize(self, power: float) -> float:
        """Usa algoritmos quânticos para otimização de energia"""
        qubits = self.quantum_opt.prepare_qubits(power)
        optimized = self.quantum_opt.apply_gate(qubits, 'energy_optimization')
        return self.quantum_opt.measure(optimized)

    # ----------------------
    # Monitoramento e Saúde
    # ----------------------
    def update_health_metrics(self) -> None:
        """Atualiza métricas de degradação da bateria"""
        self.metrics.cycle_count += 1
        
        if self.metrics.cycle_count > 500:
            self.metrics.health = BatteryHealth.DEGRADED
        if self.metrics.cycle_count > 1000:
            self.metrics.health = BatteryHealth.CRITICAL

        self.metrics.internal_resistance *= 1 + (0.001 * self.metrics.cycle_count)

    def generate_report(self) -> EnergyReport:
        """Gera relatório completo de desempenho"""
        efficiency = self._calculate_efficiency()
        return EnergyReport(
            timestamp=time.time(),
            generated=self._total_generated(),
            consumed=self._total_consumed(),
            efficiency=efficiency
        )

    # ----------------------
    # Métodos Privados
    # ----------------------
    def _log_metrics(self) -> None:
        """Registra dados operacionais para análise posterior"""
        log_entry = {
            'battery': self.battery_level,
            'voltage': self.voltage,
            'health': self.metrics.health.name,
            'timestamp': time.time()
        }
        self.historic_data.append(log_entry)
        logging.info(f"Metrics: {log_entry}")

    def _update_battery(self, power: float) -> None:
        """Atualiza estado da bateria com verificação de limites"""
        self.battery_level += power
        self.battery_level = min(max(self.battery_level, 0), MAX_CAPACITY)
        self.voltage = 3.0 + (self.battery_level / MAX_CAPACITY) * 1.2

    # ----------------------
    # Métodos de Emergência
    # ----------------------
    def _emergency_charge(self) -> float:
        """Modo de carga de emergência usando reservas mínimas"""
        emergency_power = 50  # mAh fixo
        self.battery_level = min(self.battery_level + emergency_power, 500)
        return self.battery_level

    # ----------------------
    # Análise de Dados
    # ----------------------
    def _calculate_efficiency(self) -> float:
        """Calcula eficiência geral do sistema"""
        if len(self.historic_data) < 2:
            return 0.0
            
        total_in = sum(entry['generated'] for entry in self.historic_data)
        total_out = sum(entry['consumed'] for entry in self.historic_data)
        return (total_out / total_in) * 100 if total_in > 0 else 0

# ========================
# SEÇÃO 5: TESTES UNITÁRIOS
# ========================
import unittest

class TestSolarCharge(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.sc = SolarCharge()

    def test_normal_charge(self):
        self.sc.mode = ChargeMode.SOLAR_ONLY
        result = self.sc.charge(1000)
        self.assertAlmostEqual(result, 1000 * 0.58 * 0.2, delta=10)

    def test_emergency_mode(self):
        self.sc.mode = ChargeMode.EMERGENCY
        initial = self.sc.battery_level
        self.sc.charge(0)
        self.assertGreater(self.sc.battery_level, initial)

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# SEÇÃO 6: EXEMPLO DE USO
# ========================
if __name__ == "__main__":
    # Modo Quântico Ativado
    quantum_charger = SolarCharge(quantum_mode=True)
    
    # Simulação de Carga Diária
    for hour in range(6, 18):
        irradiance = 1000 * np.sin((hour - 6) * np.pi / 12)
        quantum_charger.charge(irradiance)
    
    report = quantum_charger.generate_report()
    print(f"""
    === RELATÓRIO FINAL ===
    Eficiência: {report.efficiency:.2f}%
    Total Gerado: {report.generated:.2f}mAh
    Total Consumido: {report.consumed:.2f}mAh
    Ciclos de Carga: {quantum_charger.metrics.cycle_count}
    """)