પાંડાનો ઉપયોગ કરીને ઔદ્યોગિક છોડ માટે રેન્ડમ આઉટેજ સિમ્યુલેશનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

પાંડા સાથે પ્લાન્ટ આઉટેજ સિમ્યુલેશનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

પાયથોન - કાર્યક્ષમ સમય-શ્રેણી સિમ્યુલેશન માટે પાંડાનો ઉપયોગ

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())

પ્લાન્ટ આઉટેજ માટે કાર્યક્ષમ સમય-શ્રેણી જનરેશન

પાયથોન - બહેતર પ્રદર્શન માટે પાંડા સાથે ઑપ્ટિમાઇઝિંગ

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())

પાંડાનો ઉપયોગ કરીને કાર્યક્ષમ આઉટેજ સિમ્યુલેશન વિશે સામાન્ય પ્રશ્નો

1. આઉટેજ સિમ્યુલેશન માટે પાંડાનો ઉપયોગ કરવાના ફાયદા શું છે?
2. પાંડા અસરકારક ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણ ક્ષમતાઓ પ્રદાન કરે છે, જે નેટીવ પાયથોન લૂપ્સની તુલનામાં મોટા ડેટાસેટ્સના ઝડપી સિમ્યુલેશન માટે પરવાનગી આપે છે.
3. વેક્ટરાઇઝેશન આઉટેજ સિમ્યુલેશનના પ્રભાવને કેવી રીતે સુધારે છે?
4. વેક્ટરાઇઝેશન સમગ્ર એરે પર એકસાથે કામગીરી કરે છે, લૂપ્સના ઓવરહેડને ઘટાડે છે અને પાંડામાં આંતરિક ઑપ્ટિમાઇઝેશનનો લાભ લે છે.
5. ની ભૂમિકા શું છે np.log() સિમ્યુલેશન સ્ક્રિપ્ટમાં?
6. np.log() કુદરતી લઘુગણકની ગણતરી કરવા માટે વપરાય છે, જે આઉટેજ લંબાઈ અને અંતરાલો માટે ભૌમિતિક વિતરણમાંથી નમૂનાઓ બનાવવામાં મદદ કરે છે.
7. મોટા પાયે સિમ્યુલેશનમાં મેમરી મેનેજમેન્ટ શા માટે મહત્વનું છે?
8. કાર્યક્ષમ મેમરી મેનેજમેન્ટ મેમરી ઓવરફ્લોને અટકાવે છે અને સરળ અમલીકરણની ખાતરી કરે છે, ખાસ કરીને જ્યારે વિસ્તૃત સમયગાળા દરમિયાન અસંખ્ય છોડનું અનુકરણ કરવામાં આવે છે.
9. પાંડામાં સ્પષ્ટ ડેટા પ્રકારો સિમ્યુલેશનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં કેવી રીતે મદદ કરી શકે?
10. વર્ગીકૃત ડેટા પ્રકારો પુનરાવર્તિત મૂલ્યોને વધુ અસરકારક રીતે રજૂ કરીને મેમરી વપરાશ ઘટાડે છે, જે છોડની સ્થિતિના ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે ફાયદાકારક છે.
11. કેટલીક અન્ય લાઇબ્રેરીઓ કઈ છે જે આઉટેજ સિમ્યુલેશનને વધારી શકે છે?
12. NumPy અને SciPy જેવી લાઇબ્રેરીઓ રેન્ડમ સેમ્પલિંગ અને આંકડાકીય વિશ્લેષણ માટે ઑપ્ટિમાઇઝ ફંક્શન્સ પ્રદાન કરે છે, જે પાંડાની ડેટા મેનીપ્યુલેશન ક્ષમતાઓને પૂરક બનાવે છે.
13. શું આઉટેજ સિમ્યુલેશનમાં મોટા ડેટાસેટ્સનું સંચાલન કરવા માટે ચંકીંગનો ઉપયોગ કરી શકાય છે?
14. હા, ડેટાસેટને નાના હિસ્સામાં પ્રોસેસ કરવાથી મેમરી વપરાશને અસરકારક રીતે સંચાલિત કરવામાં મદદ મળે છે અને ખાતરી કરે છે કે સિમ્યુલેશન મોટા ડેટાસેટ્સને સમસ્યાઓ વિના હેન્ડલ કરી શકે છે.
15. સિમ્યુલેશન માટે NumPy ને Pandas સાથે એકીકૃત કરવાના ફાયદા શું છે?
16. NumPy ના ઑપ્ટિમાઇઝ રેન્ડમ સેમ્પલિંગ ફંક્શન્સ આઉટેજ લંબાઈ અને અંતરાલોને વધુ અસરકારક રીતે જનરેટ કરી શકે છે, જે સિમ્યુલેશનની એકંદર કામગીરીને વધારે છે.

આઉટેજ સિમ્યુલેશનનું અસરકારક ઑપ્ટિમાઇઝેશન

ઔદ્યોગિક પ્લાન્ટ્સમાં રેન્ડમ આઉટેજનું અનુકરણ કરવા માટે પાંડાને સામેલ કરવાથી પ્રક્રિયાની કાર્યક્ષમતામાં નોંધપાત્ર વધારો થાય છે. પાંડાની શક્તિશાળી ડેટા મેનીપ્યુલેશન ક્ષમતાઓનો લાભ લઈને, અમે પ્લાન્ટની ઉપલબ્ધતા માટે ચોક્કસ સમય-શ્રેણી ડેટા જનરેટ કરી શકીએ છીએ. આ અભિગમ માત્ર સિમ્યુલેશનની ઝડપને સુધારે છે પરંતુ બહેતર મેમરી મેનેજમેન્ટ અને માપનીયતાને પણ સુનિશ્ચિત કરે છે. વેક્ટરાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરીને અને NumPy અને SciPy જેવી લાઇબ્રેરીઓને એકીકૃત કરવાથી સિમ્યુલેશનને વધુ ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે, જે તેને મોટા ડેટાસેટ્સ માટે મજબૂત અને સ્કેલેબલ બનાવે છે. એકંદરે, પાંડા પ્લાન્ટ આઉટેજને અસરકારક રીતે અનુકરણ કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે એક વ્યાપક ઉકેલ પૂરો પાડે છે, બહેતર ઓપરેશનલ આયોજન અને જોખમ વ્યવસ્થાપનને સક્ષમ કરે છે.