Véletlenszerű kimaradás-szimulációk optimalizálása ipari üzemekhez pandákkal

Üzemszünet-szimulációk optimalizálása Pandákkal

Python – Pandák használata hatékony idősor-szimulációhoz

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())

Hatékony idősoros generálás erőműkimaradásokhoz

Python – Optimalizálás Pandákkal a jobb teljesítmény érdekében

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())

Gyakori kérdések a hatékony kimaradás-szimulációval kapcsolatban Panda használatával

1. Melyek a Pandák használatának előnyei kimaradás-szimulációkhoz?
2. A Pandas hatékony adatkezelési és -elemzési lehetőségeket kínál, lehetővé téve a nagy adatkészletek gyorsabb szimulációját, mint a natív Python hurkok.
3. Hogyan javítja a vektorizálás a kimaradási szimulációk teljesítményét?
4. A vektorizálás egyszerre hajtja végre a műveleteket a teljes tömbökön, csökkentve a hurkok többletterhelését, és kihasználva a Pandas belső optimalizálásait.
5. Mi a szerepe np.log() a szimulációs forgatókönyvben?
6. np.log() a természetes logaritmus kiszámítására szolgál, amely segít mintákat generálni egy geometriai eloszlásból a kimaradási hosszokra és intervallumokra.
7. Miért fontos a memóriakezelés a nagyszabású szimulációkban?
8. A hatékony memóriakezelés megakadályozza a memória túlcsordulást, és biztosítja a zökkenőmentes végrehajtást, különösen akkor, ha több üzemet hosszabb ideig szimulál.
9. Hogyan segíthetik a kategorikus adattípusok a Pandákban a szimulációk optimalizálását?
10. A kategorikus adattípusok csökkentik a memóriahasználatot az ismétlődő értékek hatékonyabb megjelenítésével, ami előnyös az üzemállapot-adatok kezelése szempontjából.
11. Milyen más könyvtárak javíthatják a kimaradás-szimulációkat?
12. Az olyan könyvtárak, mint a NumPy és a SciPy, optimalizált funkciókat biztosítanak a véletlenszerű mintavételhez és a statisztikai elemzéshez, kiegészítve a Pandas adatkezelési képességeit.
13. Használható-e a darabolás nagy adatkészletek kezelésére kimaradás-szimulációk során?
14. Igen, az adatkészlet kisebb darabokban történő feldolgozása segít a memóriahasználat hatékony kezelésében, és biztosítja, hogy a szimuláció problémamentesen kezelje a nagy adatkészleteket.
15. Milyen előnyökkel jár a NumPy és a Pandák szimulációk integrálása?
16. A NumPy optimalizált véletlenszerű mintavételi funkciói hatékonyabban generálhatják a kimaradási hosszokat és időközöket, javítva a szimuláció általános teljesítményét.

Kimaradás-szimulációk hatékony optimalizálása

A Pandák beépítése az ipari üzemek véletlenszerű leállásainak szimulálására jelentősen növeli a folyamat hatékonyságát. A Pandas hatékony adatkezelési képességeinek kihasználásával pontos idősoros adatokat állíthatunk elő az üzem rendelkezésre állásáról. Ez a megközelítés nemcsak a szimuláció sebességét javítja, hanem jobb memóriakezelést és méretezhetőséget is biztosít. A vektorizálás és a könyvtárak, például a NumPy és a SciPy integrálása tovább optimalizálja a szimulációt, robusztussá és méretezhetővé téve a nagy adatkészletekhez. Összességében a Pandas átfogó megoldást kínál az üzemkimaradások hatékony szimulálására és elemzésére, lehetővé téve a jobb működési tervezést és kockázatkezelést.