Optimering af tilfældige udfaldssimuleringer for industrielle anlæg ved hjælp af pandaer

Optimering af planteafbrydelsessimuleringer med pandaer

Python - Brug af pandaer til effektiv tidsseriesimulering

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())

Effektiv tidsseriegenerering til planteafbrydelser

Python - Optimering med pandaer for bedre ydeevne

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())

Almindelige spørgsmål om effektiv udfaldssimulering ved hjælp af pandaer

1. Hvad er fordelene ved at bruge Pandas til udfaldssimuleringer?
2. Pandas tilbyder effektiv datamanipulation og analysefunktioner, hvilket muliggør hurtigere simulering af store datasæt sammenlignet med native Python-løkker.
3. Hvordan forbedrer vektorisering ydeevnen af ​​udfaldssimuleringer?
4. Vektorisering udfører operationer på hele arrays på én gang, reducerer overhead af sløjfer og drager fordel af interne optimeringer i Pandas.
5. Hvad er rollen np.log() i simuleringsscriptet?
6. np.log() bruges til at beregne den naturlige logaritme, som hjælper med at generere prøver fra en geometrisk fordeling for udfaldslængder og -intervaller.
7. Hvorfor er hukommelsesstyring vigtig i simuleringer i stor skala?
8. Effektiv hukommelsesstyring forhindrer hukommelsesoverløb og sikrer jævn udførelse, især ved simulering af adskillige anlæg over længere perioder.
9. Hvordan kan kategoriske datatyper i Pandas hjælpe med at optimere simuleringer?
10. Kategoriske datatyper reducerer hukommelsesforbruget ved at repræsentere gentagne værdier mere effektivt, hvilket er fordelagtigt til håndtering af anlægsstatusdata.
11. Hvad er nogle andre biblioteker, der kan forbedre udfaldssimuleringer?
12. Biblioteker som NumPy og SciPy leverer optimerede funktioner til tilfældig prøveudtagning og statistisk analyse, der komplementerer Pandas' datamanipulationsmuligheder.
13. Kan chunking bruges til at administrere store datasæt i udfaldssimuleringer?
14. Ja, behandling af datasættet i mindre bidder hjælper med at administrere hukommelsesforbruget effektivt og sikrer, at simuleringen kan håndtere store datasæt uden problemer.
15. Hvad er fordelene ved at integrere NumPy med Pandas til simuleringer?
16. NumPys optimerede tilfældige stikprøvefunktioner kan generere udfaldslængder og -intervaller mere effektivt, hvilket forbedrer den overordnede ydeevne af simuleringen.

Effektiv optimering af udfaldssimuleringer

Inkorporering af pandaer til simulering af tilfældige udfald i industrianlæg øger processens effektivitet betydeligt. Ved at udnytte Pandas' kraftfulde datamanipulationsfunktioner kan vi generere nøjagtige tidsseriedata for fabrikkens tilgængelighed. Denne tilgang forbedrer ikke kun simuleringshastigheden, men sikrer også bedre hukommelsesstyring og skalerbarhed. Brug af vektorisering og integration af biblioteker som NumPy og SciPy optimerer simuleringen yderligere, hvilket gør den robust og skalerbar til store datasæt. Samlet set leverer Pandas en omfattende løsning til effektiv simulering og analyse af anlægsudfald, hvilket muliggør bedre driftsplanlægning og risikostyring.