Βελτιστοποίηση προσομοιώσεων τυχαίας διακοπής λειτουργίας για βιομηχανικές εγκαταστάσεις με χρήση Panda

Βελτιστοποίηση προσομοιώσεων διακοπής εγκαταστάσεων με Panda

Python - Χρήση Pandas για αποτελεσματική προσομοίωση χρονοσειρών

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())

Αποτελεσματική δημιουργία χρονοσειρών για διακοπές λειτουργίας εγκαταστάσεων

Python - Βελτιστοποίηση με Pandas για καλύτερη απόδοση

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())

Συνήθεις ερωτήσεις σχετικά με την αποτελεσματική προσομοίωση διακοπής λειτουργίας με χρήση Panda

1. Ποια είναι τα πλεονεκτήματα της χρήσης Panda για προσομοιώσεις διακοπής λειτουργίας;
2. Το Pandas προσφέρει αποτελεσματικές δυνατότητες χειρισμού δεδομένων και ανάλυσης, επιτρέποντας ταχύτερη προσομοίωση μεγάλων συνόλων δεδομένων σε σύγκριση με τους εγγενείς βρόχους Python.
3. Πώς η διανυσματοποίηση βελτιώνει την απόδοση των προσομοιώσεων διακοπής λειτουργίας;
4. Η Vectorization εκτελεί λειτουργίες σε ολόκληρους πίνακες ταυτόχρονα, μειώνοντας την επιβάρυνση των βρόχων και εκμεταλλευόμενοι τις εσωτερικές βελτιστοποιήσεις στα Panda.
5. Ποιος είναι ο ρόλος του np.log() στο σενάριο προσομοίωσης;
6. np.log() χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό του φυσικού λογάριθμου, ο οποίος βοηθά στη δημιουργία δειγμάτων από μια γεωμετρική κατανομή για μήκη και διαστήματα διακοπών.
7. Γιατί είναι σημαντική η διαχείριση μνήμης σε προσομοιώσεις μεγάλης κλίμακας;
8. Η αποτελεσματική διαχείριση μνήμης αποτρέπει την υπερχείλιση της μνήμης και διασφαλίζει την ομαλή εκτέλεση, ειδικά κατά την προσομοίωση πολλών εγκαταστάσεων για εκτεταμένες περιόδους.
9. Πώς μπορούν οι κατηγορικοί τύποι δεδομένων στα Panda να βοηθήσουν στη βελτιστοποίηση των προσομοιώσεων;
10. Οι κατηγοριακοί τύποι δεδομένων μειώνουν τη χρήση της μνήμης αντιπροσωπεύοντας επαναλαμβανόμενες τιμές πιο αποτελεσματικά, κάτι που είναι ωφέλιμο για το χειρισμό δεδομένων κατάστασης εγκατάστασης.
11. Ποιες είναι μερικές άλλες βιβλιοθήκες που μπορούν να βελτιώσουν τις προσομοιώσεις διακοπής λειτουργίας;
12. Βιβλιοθήκες όπως οι NumPy και SciPy παρέχουν βελτιστοποιημένες λειτουργίες για τυχαία δειγματοληψία και στατιστική ανάλυση, συμπληρώνοντας τις δυνατότητες χειρισμού δεδομένων των Pandas.
13. Μπορεί το chunking να χρησιμοποιηθεί για τη διαχείριση μεγάλων συνόλων δεδομένων σε προσομοιώσεις διακοπών;
14. Ναι, η επεξεργασία του συνόλου δεδομένων σε μικρότερα κομμάτια βοηθά στη διαχείριση της χρήσης μνήμης αποτελεσματικά και διασφαλίζει ότι η προσομοίωση μπορεί να χειριστεί μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς προβλήματα.
15. Ποια είναι τα οφέλη από την ενσωμάτωση του NumPy με τα Panda για προσομοιώσεις;
16. Οι βελτιστοποιημένες λειτουργίες τυχαίας δειγματοληψίας του NumPy μπορούν να δημιουργήσουν μήκη και διαστήματα διακοπών πιο αποτελεσματικά, βελτιώνοντας τη συνολική απόδοση της προσομοίωσης.

Αποτελεσματική Βελτιστοποίηση Προσομοιώσεων Διακοπών

Η ενσωμάτωση Panda για την προσομοίωση τυχαίων διακοπών σε βιομηχανικές εγκαταστάσεις ενισχύει σημαντικά την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας. Αξιοποιώντας τις ισχυρές δυνατότητες χειρισμού δεδομένων των Pandas, μπορούμε να δημιουργήσουμε ακριβή δεδομένα χρονοσειρών για τη διαθεσιμότητα των εγκαταστάσεων. Αυτή η προσέγγιση όχι μόνο βελτιώνει την ταχύτητα της προσομοίωσης, αλλά εξασφαλίζει επίσης καλύτερη διαχείριση της μνήμης και επεκτασιμότητα. Η χρήση διανυσματοποίησης και η ενσωμάτωση βιβλιοθηκών όπως οι NumPy και SciPy βελτιστοποιεί περαιτέρω την προσομοίωση, καθιστώντας την ισχυρή και επεκτάσιμη για μεγάλα σύνολα δεδομένων. Συνολικά, η Pandas παρέχει μια ολοκληρωμένη λύση για την αποτελεσματική προσομοίωση και ανάλυση των διακοπών λειτουργίας των εγκαταστάσεων, επιτρέποντας καλύτερο λειτουργικό σχεδιασμό και διαχείριση κινδύνων.