Cómo conseguir datos de ESIOS con su API

1. Conseguir el token de REE

Antes de picar código, envía un email a consultasios@ree.es para solicitar a REE un token único y personal. Con este token has de realizar las llamadas a su API. Es gratis y generalmente te lo enviarán al email en máximo 24 horas.

2. Instalación y carga en RStudio las siguientes librerías

• RCurl: para conectarte a la API de ESIOS.
• jsonlite: para importar y trabajar los archivos a los que se llaman desde la API.
• lubridate: para trabajar las fechas (indispensable si uno no queire asignar valores a horas equivocadas).
• dplyr: básico para escribir un código limpio y entendible.

install.packages("RCurl", "jsonlite", "lubridate", "dplyr")

library(RCurl)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(jsonlite)

3. Introduzco la ruta del indicador de la eólica y tu token

Para saber el ID lo más fácil es navegar por la web y decidir qué datos son los que quieres captar automáticamente vía API. En este caso, he visto la pantalla de la generación eólica programada en el PBF:

Lo que interesa en la URL de nuestro navegador, donde se identifica el ID de la eólica con el siguiente número:

Será este número el que utilice para llamar a los datos. También se puede conseguir el ID utilizando la misma API a través de una query o búsqueda, que sería lo más práctico.

A continuación, introduzco la siguiente ruta y el token que me ha enviado REE (el token que he puesto en el código es el de la propia documentación de la API. ¡Recuerda poner el tuyo propio!)

# Definición del ID del indicador
indicador <- 10073

# Token
httpheader <- 'Authorization: Token token="cd1ef004d4b59456a62610af711340aebc1555e30c4bf656640326358c92341b"'

# Hasta qué fecha fin quiero los datos
hoy <- ymd_hms(paste0(Sys.Date(), " 00:00:00" ), tz = "Europe/Madrid")

# URL
uri <- paste0("https://api.esios.ree.es/indicators/", indicador, "?start_date=", "01-01-2014", "T", "00:00:00+02:00&end_date=", as.Date(hoy), "T", "23:50:00+02:00&geo_agg=sum&geo_ids&time_trunc=hour&time_agg=&locale=es")

La URL del objeto uri tiene varios parámetros, como la fecha de inicio, la fecha fin, o si deseo agregaciones de datos o truncarlos por días, meses, etc. En este caso, no necesito nada de eso.

4. Extracción de datos

La llamada recupera un archivo de texto, que trabajado con la libraría jsonlite y dplyr se transforma en una tabla limpia y legible:

# Extracción del JSON
extraccion <- getURI(uri, httpheader = httpheader)
extraccion <- fromJSON(txt=extraccion)

# Limpieza de la tabla
extraccion <- extraccion %>%
                          as.data.frame() %>%
                          select(indicator.values.tz_time, indicator.values.value) %>%
                          mutate(name = "eólica") %>%
                          select(indicator.values.tz_time, name, indicator.values.value)

## Warning in (function (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
## check.names = TRUE, : row names were found from a short variable and have
## been discarded

# Corrección de la fecha para tenerla en hora local peninsular
extraccion$indicator.values.tz_time <- ymd_hms(extraccion$indicator.values.tz_time, tz = "Europe/Madrid", locale = Sys.getlocale("LC_TIME"))

## Date in ISO8601 format; converting timezone from UTC to "Europe/Madrid".

# NOmbramos las nuevas columnas
colnames(extraccion) <- c("datetime", "name", "value")

Esta es la tabla conseguida vía API:

##              datetime   name  value
## 1 2014-01-01 00:00:00 eólica 9578.4
## 2 2014-01-01 01:00:00 eólica 9660.4
## 3 2014-01-01 02:00:00 eólica 9583.0
## 4 2014-01-01 03:00:00 eólica 9250.3
## 5 2014-01-01 04:00:00 eólica 9263.4
## 6 2014-01-01 05:00:00 eólica 9253.8

5. Exportamos los datos a un csv para abrir en Excel

Finalmente, para los analistas que quieren trabajar en Excel, lo más sencillo es exportar la tabla a un csv para realizar el análisis correspondiente:

# Nombre del archivo a exportar
nombre_archivo <- "generacionEolicaPBF"

# Exportación a csv
write.csv2(extraccion, row.names = FALSE, file = paste0("/Users/pherreraariza/Downloads/", nombre_archivo, ".csv"))

Para los usuarios más avanzados, lo propio es escribir una función que itere sobre una lista de indicadores (por ejemplo, el resto de tecnologíias del programa base de funcionamiento), pero esto lo escribiré en otro post!