पांडा का उपयोग करके औद्योगिक संयंत्रों के लिए रैंडम आउटेज सिमुलेशन का अनुकूलन

पांडा के साथ प्लांट आउटेज सिमुलेशन का अनुकूलन

पायथन - कुशल समय-श्रृंखला सिमुलेशन के लिए पांडा का उपयोग करना

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())

प्लांट आउटेज के लिए कुशल समय-श्रृंखला सृजन

पायथन - बेहतर प्रदर्शन के लिए पांडा के साथ अनुकूलन

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())

पांडा का उपयोग करके कुशल आउटेज सिमुलेशन के बारे में सामान्य प्रश्न

1. आउटेज सिमुलेशन के लिए पांडा का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
2. पांडा कुशल डेटा हेरफेर और विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करता है, जो देशी पायथन लूप की तुलना में बड़े डेटासेट के तेज़ सिमुलेशन की अनुमति देता है।
3. वैश्वीकरण आउटेज सिमुलेशन के प्रदर्शन को कैसे सुधारता है?
4. वेक्टराइज़ेशन एक ही बार में संपूर्ण सरणियों पर संचालन करता है, लूप के ओवरहेड को कम करता है और पांडा में आंतरिक अनुकूलन का लाभ उठाता है।
5. की क्या भूमिका है np.log() सिमुलेशन स्क्रिप्ट में?
6. np.log() प्राकृतिक लघुगणक की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है, जो आउटेज लंबाई और अंतराल के लिए ज्यामितीय वितरण से नमूने उत्पन्न करने में मदद करता है।
7. बड़े पैमाने पर सिमुलेशन में मेमोरी प्रबंधन क्यों महत्वपूर्ण है?
8. कुशल मेमोरी प्रबंधन मेमोरी ओवरफ्लो को रोकता है और सुचारू निष्पादन सुनिश्चित करता है, खासकर जब विस्तारित अवधि में कई पौधों का अनुकरण किया जाता है।
9. पंडों में श्रेणीबद्ध डेटा प्रकार सिमुलेशन को अनुकूलित करने में कैसे मदद कर सकते हैं?
10. श्रेणीबद्ध डेटा प्रकार दोहराए गए मानों को अधिक कुशलता से प्रस्तुत करके मेमोरी उपयोग को कम करते हैं, जो प्लांट स्थिति डेटा को संभालने के लिए फायदेमंद है।
11. कुछ अन्य लाइब्रेरी कौन सी हैं जो आउटेज सिमुलेशन को बढ़ा सकती हैं?
12. NumPy और SciPy जैसी लाइब्रेरी पांडा की डेटा हेरफेर क्षमताओं को पूरक करते हुए, यादृच्छिक नमूनाकरण और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए अनुकूलित कार्य प्रदान करती हैं।
13. क्या आउटेज सिमुलेशन में बड़े डेटासेट को प्रबंधित करने के लिए चंकिंग का उपयोग किया जा सकता है?
14. हां, डेटासेट को छोटे टुकड़ों में संसाधित करने से मेमोरी उपयोग को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद मिलती है और यह सुनिश्चित होता है कि सिमुलेशन बिना किसी समस्या के बड़े डेटासेट को संभाल सकता है।
15. सिमुलेशन के लिए पंडों के साथ NumPy को एकीकृत करने के क्या लाभ हैं?
16. NumPy के अनुकूलित यादृच्छिक नमूनाकरण फ़ंक्शन सिमुलेशन के समग्र प्रदर्शन को बढ़ाते हुए, आउटेज लंबाई और अंतराल को अधिक कुशलता से उत्पन्न कर सकते हैं।

आउटेज सिमुलेशन का प्रभावी अनुकूलन

औद्योगिक संयंत्रों में यादृच्छिक आउटेज का अनुकरण करने के लिए पांडा को शामिल करने से प्रक्रिया की दक्षता में काफी वृद्धि होती है। पांडा की शक्तिशाली डेटा हेरफेर क्षमताओं का लाभ उठाकर, हम पौधों की उपलब्धता के लिए सटीक समय-श्रृंखला डेटा उत्पन्न कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण न केवल सिमुलेशन की गति में सुधार करता है बल्कि बेहतर मेमोरी प्रबंधन और स्केलेबिलिटी भी सुनिश्चित करता है। वेक्टराइजेशन का उपयोग करना और NumPy और SciPy जैसी लाइब्रेरीज़ को एकीकृत करना सिमुलेशन को और अधिक अनुकूलित करता है, जिससे यह बड़े डेटासेट के लिए मजबूत और स्केलेबल बन जाता है। कुल मिलाकर, पांडास प्लांट आउटेज का कुशलतापूर्वक अनुकरण और विश्लेषण करने, बेहतर परिचालन योजना और जोखिम प्रबंधन को सक्षम करने के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है।