Pandas を使用した産業プラントのランダム停止シミュレーションの最適化

Pandas を使用したプラント停止シミュレーションの最適化

Python - Pandas を使用した効率的な時系列シミュレーション

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())

プラント停止時の効率的な時系列生成

Python - Pandas を使用した最適化によるパフォーマンスの向上

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())

Pandas を使用した効率的な停止シミュレーションに関するよくある質問

1. 停止シミュレーションに Pandas を使用する利点は何ですか?
2. Pandas は効率的なデータ操作と分析機能を提供し、ネイティブ Python ループと比較して大規模なデータセットのシミュレーションを高速化できます。
3. ベクトル化により、停止シミュレーションのパフォーマンスはどのように向上しますか?
4. ベクトル化では、配列全体の操作が一度に実行され、ループのオーバーヘッドが削減され、Pandas の内部最適化が活用されます。
5. 役割は何ですか np.log() シミュレーションスクリプト内で?
6. np.log() 自然対数の計算に使用されます。これは、停止の長さと間隔の幾何分布からサンプルを生成するのに役立ちます。
7. 大規模シミュレーションにおいてメモリ管理が重要なのはなぜですか?
8. 効率的なメモリ管理により、特に長期間にわたって多数のプラントをシミュレーションする場合に、メモリのオーバーフローが防止され、スムーズな実行が保証されます。
9. Pandas のカテゴリカル データ型はシミュレーションの最適化にどのように役立ちますか?
10. カテゴリ データ型は、繰り返し値をより効率的に表現することでメモリ使用量を削減し、プラント ステータス データを処理するのに有益です。
11. 停止シミュレーションを強化できる他のライブラリにはどのようなものがありますか?
12. NumPy や SciPy などのライブラリは、ランダム サンプリングと統計分析用に最適化された関数を提供し、Pandas のデータ操作機能を補完します。
13. チャンキングを使用して、停止シミュレーションで大規模なデータセットを管理できますか?
14. はい、データセットを小さなチャンクで処理すると、メモリ使用量を効果的に管理し、シミュレーションで大規模なデータセットを問題なく処理できるようになります。
15. シミュレーションのために NumPy を Pandas と統合する利点は何ですか?
16. NumPy の最適化されたランダム サンプリング関数は、停止の長さと間隔をより効率的に生成し、シミュレーションの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

停止シミュレーションの効果的な最適化

産業プラントでのランダムな停止をシミュレートするために Pandas を組み込むと、プロセスの効率が大幅に向上します。 Pandas の強力なデータ操作機能を活用することで、プラントの可用性に関する正確な時系列データを生成できます。このアプローチにより、シミュレーションの速度が向上するだけでなく、メモリ管理とスケーラビリティも向上します。ベクトル化を使用し、NumPy や SciPy などのライブラリを統合すると、シミュレーションがさらに最適化され、大規模なデータセットに対して堅牢かつスケーラブルになります。全体として、Pandas はプラント停止を効率的にシミュレーションおよび分析するための包括的なソリューションを提供し、より優れた運用計画とリスク管理を可能にします。