Optimalizace náhodných simulací výpadků pro průmyslové závody pomocí Pand

Optimalizace simulace výpadku závodu s Pandas

Python – Použití Pandy pro efektivní simulaci časových řad

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())

Efektivní generování časových řad pro výpadky závodu

Python – Optimalizace s Pandas pro lepší výkon

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())

Běžné otázky týkající se efektivní simulace výpadku pomocí Pand

1. Jaké jsou výhody použití Pand pro simulace výpadků?
2. Pandas nabízí efektivní možnosti manipulace s daty a analýzy, což umožňuje rychlejší simulaci velkých datových sad ve srovnání s nativními smyčkami Pythonu.
3. Jak vektorizace zlepšuje výkon simulací výpadků?
4. Vektorizace provádí operace na celých polích najednou, snižuje režii smyček a využívá vnitřní optimalizace v Pandas.
5. Jaká je role np.log() v simulačním skriptu?
6. np.log() se používá k výpočtu přirozeného logaritmu, který pomáhá generovat vzorky z geometrického rozložení pro délky a intervaly výpadků.
7. Proč je při rozsáhlých simulacích důležitá správa paměti?
8. Efektivní správa paměti zabraňuje přetečení paměti a zajišťuje hladké provádění, zejména při simulaci mnoha závodů po delší dobu.
9. Jak mohou kategorické datové typy v Pandas pomoci optimalizovat simulace?
10. Kategorické datové typy snižují využití paměti tím, že efektivněji reprezentují opakované hodnoty, což je výhodné pro manipulaci s daty o stavu závodu.
11. Jaké další knihovny mohou zlepšit simulace výpadků?
12. Knihovny jako NumPy a SciPy poskytují optimalizované funkce pro náhodné vzorkování a statistickou analýzu, které doplňují schopnosti Pandas manipulovat s daty.
13. Lze chunking použít ke správě velkých datových sad v simulacích výpadků?
14. Ano, zpracování datové sady po menších částech pomáhá efektivně řídit využití paměti a zajišťuje, že simulace dokáže bez problémů zpracovat velké datové sady.
15. Jaké jsou výhody integrace NumPy s Pandas pro simulace?
16. Optimalizované funkce náhodného vzorkování NumPy mohou efektivněji generovat délky výpadků a intervaly, čímž se zvyšuje celkový výkon simulace.

Efektivní optimalizace simulací výpadků

Začlenění Pand pro simulaci náhodných výpadků v průmyslových závodech výrazně zvyšuje efektivitu procesu. Využitím výkonných možností manipulace s daty Pandas můžeme generovat přesná data časových řad pro dostupnost závodu. Tento přístup nejen zlepšuje rychlost simulace, ale také zajišťuje lepší správu paměti a škálovatelnost. Použití vektorizace a integrace knihoven jako NumPy a SciPy dále optimalizuje simulaci, takže je robustní a škálovatelná pro velké datové sady. Celkově Pandas poskytuje komplexní řešení pro efektivní simulaci a analýzu výpadků závodu, což umožňuje lepší provozní plánování a řízení rizik.