تحسين محاكاة الانقطاع العشوائي للمنشآت الصناعية باستخدام الباندا

تحسين عمليات محاكاة انقطاع المصنع باستخدام الباندا

بايثون - استخدام الباندا لمحاكاة السلاسل الزمنية الفعالة

import pandas as pd
import numpy as np
import random
import math
from datetime import datetime, timedelta

# Constants
SIMULATION_START_DATE = datetime(2024, 1, 1)
SIMULATION_END_DATE = datetime(2025, 1, 1)
mean_outage_duration = 3
mean_fraction_offline = 0.05

# Simulation Parameters
days_in_simulation = (SIMULATION_END_DATE - SIMULATION_START_DATE).days
outage_length_mu = -1 / mean_outage_duration
between_outages_mu = -1 / (days_in_simulation * mean_fraction_offline)

# DataFrame to hold the time-series data
plants = 10  # Number of plants
data = pd.DataFrame({'day': pd.date_range(start=SIMULATION_START_DATE, end=SIMULATION_END_DATE)})
for plant in range(plants):
    status = []
    sum_of_days = 0
    while sum_of_days < days_in_simulation:
        outage_length = math.floor(np.log(1 - random.random()) / outage_length_mu)
        days_until_next_outage = math.ceil(np.log(1 - random.random()) / between_outages_mu)
        if random.random() > mean_fraction_offline:
            days_until_next_outage = 0
        sum_of_days += days_until_next_outage
        for _ in range(days_until_next_outage):
            if sum_of_days >= days_in_simulation:
                break
            status.append(1)
            sum_of_days += 1
        for _ in range(outage_length):
            if sum_of_days >= days_in_simulation:
                break
            status.append(0)
            sum_of_days += 1
    data[f'plant_{plant}'] = status[:days_in_simulation]

print(data.head())

إنشاء سلسلة زمنية فعالة لانقطاعات المصانع

Python - التحسين باستخدام Pandas للحصول على أداء أفضل

import pandas as pd
import numpy as np
import random
from datetime import datetime, timedelta

# Constants
SIMULATION_START_DATE = datetime(2024, 1, 1)
SIMULATION_END_DATE = datetime(2025, 1, 1)
mean_outage_duration = 3
mean_fraction_offline = 0.05

# Simulation Parameters
days_in_simulation = (SIMULATION_END_DATE - SIMULATION_START_DATE).days
outage_length_mu = -1 / mean_outage_duration
between_outages_mu = -1 / (days_in_simulation * mean_fraction_offline)

# Function to generate a single plant's outage data
def generate_outages():
    status = []
    sum_of_days = 0
    while sum_of_days < days_in_simulation:
        outage_length = math.floor(np.log(1 - random.random()) / outage_length_mu)
        days_until_next_outage = math.ceil(np.log(1 - random.random()) / between_outages_mu)
        if random.random() > mean_fraction_offline:
            days_until_next_outage = 0
        sum_of_days += days_until_next_outage
        status.extend([1] * min(days_until_next_outage, days_in_simulation - sum_of_days))
        sum_of_days += outage_length
        status.extend([0] * min(outage_length, days_in_simulation - sum_of_days))
    return status[:days_in_simulation]

# Generate DataFrame for multiple plants
plants = 10
data = pd.DataFrame({'day': pd.date_range(start=SIMULATION_START_DATE, end=SIMULATION_END_DATE)})
for plant in range(plants):
    data[f'plant_{plant}'] = generate_outages()

print(data.head())

أسئلة شائعة حول محاكاة انقطاع الخدمة الفعالة باستخدام الباندا

1. ما هي مزايا استخدام Pandas لمحاكاة الانقطاع؟
2. توفر Pandas إمكانات فعالة لمعالجة البيانات وتحليلها، مما يسمح بمحاكاة أسرع لمجموعات البيانات الكبيرة مقارنة بحلقات Python الأصلية.
3. كيف يعمل التوجيه على تحسين أداء عمليات محاكاة الانقطاع؟
4. تقوم تقنية Vectorization بإجراء عمليات على مصفوفات بأكملها مرة واحدة، مما يقلل الحمل الزائد للحلقات ويستفيد من التحسينات الداخلية في Pandas.
5. ما هو دور np.log() في السيناريو المحاكاة؟
6. np.log() يُستخدم لحساب اللوغاريتم الطبيعي، مما يساعد في إنشاء عينات من التوزيع الهندسي لأطوال فترات الانقطاع والفواصل الزمنية.
7. لماذا تعتبر إدارة الذاكرة مهمة في عمليات المحاكاة واسعة النطاق؟
8. تمنع إدارة الذاكرة الفعالة تجاوز سعة الذاكرة وتضمن التنفيذ السلس، خاصة عند محاكاة العديد من النباتات على مدى فترات طويلة.
9. كيف يمكن لأنواع البيانات الفئوية في Pandas المساعدة في تحسين عمليات المحاكاة؟
10. تعمل أنواع البيانات الفئوية على تقليل استخدام الذاكرة من خلال تمثيل القيم المتكررة بشكل أكثر كفاءة، وهو أمر مفيد في التعامل مع بيانات حالة المصنع.
11. ما هي بعض المكتبات الأخرى التي يمكنها تحسين عمليات محاكاة الانقطاع؟
12. توفر المكتبات مثل NumPy وSciPy وظائف محسنة لأخذ العينات العشوائية والتحليل الإحصائي، مما يكمل قدرات معالجة البيانات لدى Pandas.
13. هل يمكن استخدام التجزئة لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة في عمليات محاكاة الانقطاع؟
14. نعم، تساعد معالجة مجموعة البيانات في أجزاء أصغر على إدارة استخدام الذاكرة بشكل فعال وتضمن قدرة المحاكاة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة دون مشاكل.
15. ما هي فوائد دمج NumPy مع Pandas لعمليات المحاكاة؟
16. يمكن لوظائف أخذ العينات العشوائية المحسنة في NumPy أن تولد فترات انقطاع وفترات زمنية أكثر كفاءة، مما يعزز الأداء العام للمحاكاة.

التحسين الفعال لمحاكاة انقطاع التيار الكهربائي

إن دمج الباندا لمحاكاة الانقطاعات العشوائية في المنشآت الصناعية يعزز بشكل كبير من كفاءة العملية. ومن خلال الاستفادة من قدرات Pandas القوية في معالجة البيانات، يمكننا إنشاء بيانات تسلسلية زمنية دقيقة لتوافر المصنع. لا يعمل هذا الأسلوب على تحسين سرعة المحاكاة فحسب، بل يضمن أيضًا إدارة أفضل للذاكرة وقابلية التوسع. يؤدي استخدام التوجيه ودمج المكتبات مثل NumPy وSciPy إلى تحسين المحاكاة بشكل أكبر، مما يجعلها قوية وقابلة للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة. بشكل عام، توفر Pandas حلاً شاملاً لمحاكاة وتحليل انقطاعات الخدمة في المصنع بكفاءة، مما يتيح التخطيط التشغيلي وإدارة المخاطر بشكل أفضل.