Optimització de simulacions d'interrupció aleatòria per a plantes industrials amb pandes

Optimització de simulacions d'interrupció de la planta amb Pandas

Python: ús de pandes per a una simulació eficient de sèries temporals

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())

Generació eficient de sèries temporals per a talls de plantes

Python - Optimització amb Pandas per a un millor rendiment

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())

Preguntes habituals sobre la simulació eficient d'interrupcions amb pandes

1. Quins són els avantatges d'utilitzar Pandas per a simulacions d'interrupció?
2. Pandas ofereix capacitats eficients de manipulació i anàlisi de dades, que permeten una simulació més ràpida de grans conjunts de dades en comparació amb els bucles natius de Python.
3. Com millora la vectorització el rendiment de les simulacions d'interrupció?
4. La vectorització realitza operacions sobre matrius senceres alhora, reduint la sobrecàrrega dels bucles i aprofitant les optimitzacions internes de Pandas.
5. Quin és el paper de np.log() al guió de simulació?
6. np.log() s'utilitza per calcular el logaritme natural, que ajuda a generar mostres a partir d'una distribució geomètrica per a longituds i intervals d'interrupció.
7. Per què és important la gestió de la memòria en simulacions a gran escala?
8. La gestió eficient de la memòria evita el desbordament de la memòria i garanteix una execució suau, especialment quan es simula nombroses plantes durant períodes prolongats.
9. Com poden ajudar els tipus de dades categòriques a Pandas a optimitzar les simulacions?
10. Els tipus de dades categòrics redueixen l'ús de memòria en representar valors repetits de manera més eficient, cosa que és beneficiós per gestionar les dades d'estat de la planta.
11. Quines altres biblioteques poden millorar les simulacions d'interrupció?
12. Biblioteques com NumPy i SciPy ofereixen funcions optimitzades per al mostreig aleatori i l'anàlisi estadística, complementant les capacitats de manipulació de dades de Pandas.
13. Es pot utilitzar la fragmentació per gestionar grans conjunts de dades en simulacions d'interrupció?
14. Sí, processar el conjunt de dades en fragments més petits ajuda a gestionar l'ús de la memòria de manera eficaç i garanteix que la simulació pugui gestionar grans conjunts de dades sense problemes.
15. Quins són els avantatges d'integrar NumPy amb Pandas per a les simulacions?
16. Les funcions de mostreig aleatori optimitzades de NumPy poden generar longituds i intervals d'interrupció de manera més eficient, millorant el rendiment global de la simulació.

Optimització eficaç de les simulacions d'interrupció

La incorporació de Pandas per simular interrupcions aleatòries en plantes industrials millora significativament l'eficiència del procés. Aprofitant les potents capacitats de manipulació de dades de Pandas, podem generar dades precises de sèries temporals per a la disponibilitat de la planta. Aquest enfocament no només millora la velocitat de la simulació, sinó que també garanteix una millor gestió i escalabilitat de la memòria. L'ús de la vectorització i la integració de biblioteques com NumPy i SciPy optimitza encara més la simulació, fent-la robusta i escalable per a grans conjunts de dades. En general, Pandas ofereix una solució integral per simular i analitzar de manera eficient les interrupcions de la planta, permetent una millor planificació operativa i gestió de riscos.