Mengoptimalkan Simulasi Pemadaman Acak untuk Pabrik Industri Menggunakan Pandas

Mengoptimalkan Simulasi Pemadaman Pabrik dengan Pandas

Python - Menggunakan Panda untuk Simulasi Rangkaian Waktu yang Efisien

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())

Pembuatan Rangkaian Waktu yang Efisien untuk Pemadaman Pabrik

Python - Mengoptimalkan dengan Pandas untuk Performa Lebih Baik

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())

Pertanyaan Umum Tentang Simulasi Pemadaman Efisien Menggunakan Pandas

1. Apa keuntungan menggunakan Pandas untuk simulasi pemadaman listrik?
2. Pandas menawarkan kemampuan manipulasi dan analisis data yang efisien, memungkinkan simulasi kumpulan data besar yang lebih cepat dibandingkan dengan loop Python asli.
3. Bagaimana vektorisasi meningkatkan kinerja simulasi pemadaman?
4. Vektorisasi melakukan operasi pada seluruh array sekaligus, mengurangi overhead loop dan memanfaatkan optimasi internal di Pandas.
5. Apa perannya np.log() dalam skrip simulasi?
6. np.log() digunakan untuk menghitung logaritma natural, yang membantu menghasilkan sampel dari distribusi geometris untuk panjang dan interval pemadaman.
7. Mengapa manajemen memori penting dalam simulasi skala besar?
8. Manajemen memori yang efisien mencegah kelebihan memori dan memastikan kelancaran eksekusi, terutama saat melakukan simulasi banyak instalasi dalam jangka waktu lama.
9. Bagaimana tipe data kategorikal di Pandas membantu mengoptimalkan simulasi?
10. Tipe data kategorikal mengurangi penggunaan memori dengan merepresentasikan nilai berulang secara lebih efisien, sehingga bermanfaat untuk menangani data status pabrik.
11. Apa sajakah perpustakaan lain yang dapat meningkatkan simulasi pemadaman?
12. Perpustakaan seperti NumPy dan SciPy menyediakan fungsi yang dioptimalkan untuk pengambilan sampel acak dan analisis statistik, melengkapi kemampuan manipulasi data Pandas.
13. Bisakah chunking digunakan untuk mengelola kumpulan data besar dalam simulasi pemadaman?
14. Ya, memproses kumpulan data dalam potongan yang lebih kecil membantu mengelola penggunaan memori secara efektif dan memastikan simulasi dapat menangani kumpulan data besar tanpa masalah.
15. Apa manfaat mengintegrasikan NumPy dengan Pandas untuk simulasi?
16. Fungsi pengambilan sampel acak NumPy yang dioptimalkan dapat menghasilkan panjang dan interval pemadaman dengan lebih efisien, sehingga meningkatkan kinerja simulasi secara keseluruhan.

Optimalisasi Simulasi Pemadaman yang Efektif

Memasukkan Panda untuk mensimulasikan pemadaman listrik secara acak di pabrik industri secara signifikan meningkatkan efisiensi proses. Dengan memanfaatkan kemampuan manipulasi data Pandas yang kuat, kami dapat menghasilkan data rangkaian waktu yang akurat untuk ketersediaan pabrik. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan kecepatan simulasi tetapi juga memastikan manajemen memori dan skalabilitas yang lebih baik. Menggunakan vektorisasi dan mengintegrasikan perpustakaan seperti NumPy dan SciPy semakin mengoptimalkan simulasi, menjadikannya kuat dan dapat diskalakan untuk kumpulan data besar. Secara keseluruhan, Pandas memberikan solusi komprehensif untuk melakukan simulasi dan analisis pemadaman pembangkit secara efisien, sehingga memungkinkan perencanaan operasional dan manajemen risiko yang lebih baik.