Optimización de simulaciones de interrupciones aleatorias para plantas industriales utilizando Pandas

Optimización de simulaciones de paradas de plantas con Pandas

Python: uso de Pandas para una simulación eficiente de series temporales

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())

Generación eficiente de series temporales para paradas de planta

Python: optimización con Pandas para un mejor rendimiento

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())

Preguntas comunes sobre la simulación eficiente de interrupciones utilizando Pandas

1. ¿Cuáles son las ventajas de utilizar Pandas para simulaciones de interrupciones?
2. Pandas ofrece capacidades eficientes de análisis y manipulación de datos, lo que permite una simulación más rápida de grandes conjuntos de datos en comparación con los bucles nativos de Python.
3. ¿Cómo mejora la vectorización el rendimiento de las simulaciones de interrupciones?
4. La vectorización realiza operaciones en matrices enteras a la vez, reduciendo la sobrecarga de los bucles y aprovechando las optimizaciones internas en Pandas.
5. ¿Cuál es el papel de np.log() en el guión de simulación?
6. np.log() se utiliza para calcular el logaritmo natural, lo que ayuda a generar muestras a partir de una distribución geométrica para longitudes e intervalos de cortes.
7. ¿Por qué es importante la gestión de la memoria en simulaciones a gran escala?
8. La gestión eficiente de la memoria evita el desbordamiento de la memoria y garantiza una ejecución fluida, especialmente al simular numerosas plantas durante períodos prolongados.
9. ¿Cómo pueden los tipos de datos categóricos en Pandas ayudar a optimizar las simulaciones?
10. Los tipos de datos categóricos reducen el uso de memoria al representar valores repetidos de manera más eficiente, lo que resulta beneficioso para manejar datos de estado de la planta.
11. ¿Cuáles son algunas otras bibliotecas que pueden mejorar las simulaciones de interrupciones?
12. Bibliotecas como NumPy y SciPy proporcionan funciones optimizadas para muestreo aleatorio y análisis estadístico, complementando las capacidades de manipulación de datos de Pandas.
13. ¿Se puede utilizar la fragmentación para gestionar grandes conjuntos de datos en simulaciones de interrupciones?
14. Sí, procesar el conjunto de datos en fragmentos más pequeños ayuda a administrar el uso de la memoria de manera efectiva y garantiza que la simulación pueda manejar conjuntos de datos grandes sin problemas.
15. ¿Cuáles son los beneficios de integrar NumPy con Pandas para simulaciones?
16. Las funciones de muestreo aleatorio optimizadas de NumPy pueden generar duraciones e intervalos de interrupción de manera más eficiente, mejorando el rendimiento general de la simulación.

Optimización efectiva de simulaciones de interrupciones

La incorporación de Pandas para simular interrupciones aleatorias en plantas industriales mejora significativamente la eficiencia del proceso. Al aprovechar las poderosas capacidades de manipulación de datos de Pandas, podemos generar datos precisos de series de tiempo para la disponibilidad de la planta. Este enfoque no sólo mejora la velocidad de la simulación sino que también garantiza una mejor gestión de la memoria y escalabilidad. El uso de la vectorización y la integración de bibliotecas como NumPy y SciPy optimiza aún más la simulación, haciéndola robusta y escalable para grandes conjuntos de datos. En general, Pandas proporciona una solución integral para simular y analizar de manera eficiente las paradas de la planta, lo que permite una mejor planificación operativa y gestión de riesgos.