Ottimizzazione delle simulazioni di interruzione casuale per impianti industriali utilizzando Panda

Ottimizzazione delle simulazioni di interruzione dell'impianto con Panda

Python: utilizzo di Panda per una simulazione efficiente di serie temporali

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())

Generazione efficiente di serie temporali per le interruzioni degli impianti

Python: ottimizzazione con Panda per prestazioni migliori

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())

Domande comuni sulla simulazione efficiente delle interruzioni utilizzando i Panda

1. Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Panda per le simulazioni di interruzioni?
2. Pandas offre efficienti funzionalità di manipolazione e analisi dei dati, consentendo una simulazione più rapida di set di dati di grandi dimensioni rispetto ai loop Python nativi.
3. In che modo la vettorizzazione migliora le prestazioni delle simulazioni di interruzione?
4. La vettorizzazione esegue operazioni su interi array contemporaneamente, riducendo il sovraccarico dei loop e sfruttando le ottimizzazioni interne di Panda.
5. Qual è il ruolo di np.log() nello script di simulazione?
6. np.log() viene utilizzato per calcolare il logaritmo naturale, che aiuta a generare campioni da una distribuzione geometrica per lunghezze e intervalli di interruzione.
7. Perché la gestione della memoria è importante nelle simulazioni su larga scala?
8. Una gestione efficiente della memoria previene l'overflow della memoria e garantisce un'esecuzione fluida, soprattutto quando si simulano numerosi impianti per periodi prolungati.
9. In che modo i tipi di dati categoriali in Panda possono aiutare a ottimizzare le simulazioni?
10. I tipi di dati categoriali riducono l'utilizzo della memoria rappresentando valori ripetuti in modo più efficiente, il che è vantaggioso per la gestione dei dati sullo stato dell'impianto.
11. Quali sono alcune altre librerie che possono migliorare le simulazioni di interruzione?
12. Librerie come NumPy e SciPy forniscono funzioni ottimizzate per il campionamento casuale e l'analisi statistica, integrando le capacità di manipolazione dei dati di Panda.
13. È possibile utilizzare la suddivisione in blocchi per gestire set di dati di grandi dimensioni nelle simulazioni di interruzioni?
14. Sì, l'elaborazione del set di dati in blocchi più piccoli aiuta a gestire l'utilizzo della memoria in modo efficace e garantisce che la simulazione possa gestire set di dati di grandi dimensioni senza problemi.
15. Quali sono i vantaggi dell'integrazione di NumPy con Pandas per le simulazioni?
16. Le funzioni di campionamento casuale ottimizzate di NumPy possono generare lunghezze e intervalli di interruzione in modo più efficiente, migliorando le prestazioni complessive della simulazione.

Ottimizzazione efficace delle simulazioni di interruzione

L’integrazione dei Panda per la simulazione di interruzioni casuali negli impianti industriali migliora significativamente l’efficienza del processo. Sfruttando le potenti capacità di manipolazione dei dati di Panda, possiamo generare dati accurati di serie temporali per la disponibilità degli impianti. Questo approccio non solo migliora la velocità della simulazione, ma garantisce anche una migliore gestione e scalabilità della memoria. L'utilizzo della vettorizzazione e l'integrazione di librerie come NumPy e SciPy ottimizza ulteriormente la simulazione, rendendola robusta e scalabile per set di dati di grandi dimensioni. Nel complesso, Pandas fornisce una soluzione completa per simulare e analizzare in modo efficiente le interruzioni degli impianti, consentendo una migliore pianificazione operativa e gestione del rischio.