Optimierung zufälliger Ausfallsimulationen für Industrieanlagen mithilfe von Pandas

Optimierung von Anlagenausfallsimulationen mit Pandas

Python – Verwendung von Pandas für eine effiziente Zeitreihensimulation

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())

Effiziente Zeitreihengenerierung für Anlagenausfälle

Python – Optimierung mit Pandas für bessere Leistung

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())

Häufige Fragen zur effizienten Ausfallsimulation mit Pandas

1. Welche Vorteile bietet die Verwendung von Pandas für Ausfallsimulationen?
2. Pandas bietet effiziente Datenmanipulations- und Analysefunktionen und ermöglicht so eine schnellere Simulation großer Datensätze im Vergleich zu nativen Python-Schleifen.
3. Wie verbessert die Vektorisierung die Leistung von Ausfallsimulationen?
4. Durch die Vektorisierung werden Operationen für ganze Arrays gleichzeitig ausgeführt, wodurch der Overhead von Schleifen reduziert und die Vorteile interner Optimierungen in Pandas genutzt werden.
5. Was ist die Rolle von np.log() im Simulationsskript?
6. np.log() wird zur Berechnung des natürlichen Logarithmus verwendet, der dabei hilft, Stichproben aus einer geometrischen Verteilung für Ausfalllängen und -intervalle zu generieren.
7. Warum ist Speichermanagement in groß angelegten Simulationen wichtig?
8. Eine effiziente Speicherverwaltung verhindert einen Speicherüberlauf und sorgt für eine reibungslose Ausführung, insbesondere bei der Simulation zahlreicher Anlagen über längere Zeiträume.
9. Wie können kategoriale Datentypen in Pandas zur Optimierung von Simulationen beitragen?
10. Kategoriale Datentypen reduzieren die Speichernutzung, indem sie wiederholte Werte effizienter darstellen, was sich positiv auf die Verarbeitung von Anlagenstatusdaten auswirkt.
11. Welche anderen Bibliotheken können Ausfallsimulationen verbessern?
12. Bibliotheken wie NumPy und SciPy bieten optimierte Funktionen für Zufallsstichproben und statistische Analysen und ergänzen die Datenbearbeitungsfunktionen von Pandas.
13. Kann Chunking zur Verwaltung großer Datensätze in Ausfallsimulationen verwendet werden?
14. Ja, die Verarbeitung des Datensatzes in kleineren Blöcken trägt dazu bei, die Speichernutzung effektiv zu verwalten und stellt sicher, dass die Simulation große Datensätze problemlos verarbeiten kann.
15. Welche Vorteile bietet die Integration von NumPy mit Pandas für Simulationen?
16. Die optimierten Zufallsstichprobenfunktionen von NumPy können Ausfalllängen und -intervalle effizienter generieren und so die Gesamtleistung der Simulation verbessern.

Effektive Optimierung von Ausfallsimulationen

Durch die Einbindung von Pandas zur Simulation zufälliger Ausfälle in Industrieanlagen wird die Effizienz des Prozesses erheblich gesteigert. Durch die Nutzung der leistungsstarken Datenbearbeitungsfunktionen von Pandas können wir genaue Zeitreihendaten für die Anlagenverfügbarkeit generieren. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Geschwindigkeit der Simulation, sondern sorgt auch für eine bessere Speicherverwaltung und Skalierbarkeit. Der Einsatz von Vektorisierung und die Integration von Bibliotheken wie NumPy und SciPy optimieren die Simulation weiter und machen sie robust und skalierbar für große Datensätze. Insgesamt bietet Pandas eine umfassende Lösung zur effizienten Simulation und Analyse von Anlagenausfällen, die eine bessere Betriebsplanung und ein besseres Risikomanagement ermöglicht.