Aquí te dejo una posible solución en Python utilizando la biblioteca Pandas:

import pandas as pd
def detectar_horas_con_excedentes(datos):
    * Convertir los datos a un DataFrame de Pandas
    df = pd.DataFrame(datos, columns=['fecha', 'hora', 'excedente'])

    * Convertir las fechas a objetos datetime
    df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'])

    * Extraer el mes de cada fecha
    df['mes'] = df['fecha'].dt.month

    * Agrupar por mes y hora y sumar los excedentes
    resumen = df.groupby(['mes', 'hora']).sum()

    * Encontrar la hora con el mayor excedente para cada mes
    horas_maximas = resumen.groupby('mes')['excedente'].idxmax()

    * Imprimir los resultados
    for mes, hora in horas_maximas.items():
        print(f"En el mes {mes}, la hora con mayor excedente es {hora}")

* Ejemplo de uso
datos = [('2022-01-01', 0, 50), ('2022-01-01', 1, 70), ('2022-01-02', 0, 40), ('2022-01-02', 1, 60), ('2022-02-01', 0, 60), ('2022-02-01', 1, 80), ('2022-02-02', 0, 50), ('2022-02-02', 1, 70)]
detectar_horas_con_excedentes(datos)

En este ejemplo, la función detectar_horas_con_excedentes toma una lista de tuplas con el registro de los excedentes eléctricos horarios. Cada tupla tiene tres elementos: la fecha, la hora y la cantidad de excedente.

La función utiliza Pandas para convertir los datos en un DataFrame y extraer el mes de cada fecha. Luego, agrupa los datos por mes y hora y suma los excedentes. Después, encuentra la hora con el mayor excedente para cada mes y lo imprime en pantalla.

En el ejemplo de uso, se pasan algunos datos de prueba a la función y se muestran los resultados por consola. Puedes reemplazar estos datos por tus propios datos de registro de excedentes eléctricos.
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