Spin Guard + Spin Forecast

Plataforma web para operação elétrica com dois módulos integrados:

• Spin Guard: monitora medições elétricas, detecta anomalias, calcula risco (0-100), gera alertas e simula cenários what-if.
• Spin Forecast: prevê geração solar (24h/7d/30d), compara com perfil esperado e mostra impacto operacional/financeiro.

Stack:

• Frontend: React + Vite + TypeScript
• Backend: NestJS + TypeScript
• Banco: PostgreSQL + Prisma
• Execução local: Docker Compose

O que o sistema faz

Spin Guard

• Upload de CSV de medições elétricas
• Detecção de anomalias (Robust Z-Score/MAD)
• Score de risco com classificação
• Explicação do alerta e hipótese de causa
• Timeline de alertas por severidade
• Simulador what-if (impacto no risco)

Spin Forecast

• Cadastro e gestão de usinas solares
• Histórico de geração + clima
• Treino e uso de modelo de previsão
• Gráficos de histórico, perfil esperado e previsão
• KPIs técnicos e financeiros
• Integração com risco operacional do Spin Guard

Como rodar localmente

1. Criar arquivo de ambiente:

cp .env.example .env

2. Subir os serviços:

docker compose up -d --build

3. Aplicar schema e carregar dados iniciais:

docker compose exec -T api npm run prisma:push
docker compose exec -T api npm run prisma:seed

4. Acessar:

• Frontend: http://localhost:5173
• API health: http://localhost:3000/api/health

Como usar

Fluxo rápido do Spin Guard

1. Abra o frontend.
2. Faça upload de um CSV de medições (exemplo em docs/samples).
3. O sistema processa a análise e exibe:
   • risco atual,
   • alertas,
   • gráficos elétricos,
   • gráfico de risco no tempo.
4. Use o simulador what-if para testar cenários.

Exemplo de upload via API:

curl -X POST http://localhost:3000/api/ingestion/csv \
  -F "equipmentName=Transformador Demo" \
  -F "file=@docs/samples/measurements_stage4.csv"

Fluxo rápido do Spin Forecast

1. Clique em Abrir Spin Forecast no app.
2. Selecione uma usina.
3. Rode treino/previsão (se necessário).
4. Analise:
   • geração prevista,
   • perfil esperado,
   • tendência e confiança,
   • receita esperada vs prevista,
   • perda estimada.

Datasets de exemplo

Arquivos úteis em docs/samples:

• measurements_stage4.csv
• measurements_hackathon_test.csv
• measurements_2weeks.csv
• measurements_1month_critical.csv
• solar_generation_sample.csv
• solar_weather_sample.csv

Troubleshooting rápido

Ver status dos serviços:

docker compose ps

Ver logs da API:

docker compose logs api --tail=200

Se precisar reaplicar schema:

docker compose exec -T api npm run prisma:push