Mengoptimumkan Simulasi Gangguan Rawak untuk Loji Perindustrian Menggunakan Panda

Mengoptimumkan Simulasi Gangguan Loji dengan Panda

Python - Menggunakan Panda untuk Simulasi Siri Masa yang Cekap

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())

Penjanaan Siri Masa yang Cekap untuk Gangguan Loji

Python - Mengoptimumkan dengan Panda untuk Prestasi 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())

Soalan Lazim Mengenai Simulasi Pemadaman yang Cekap Menggunakan Panda

1. Apakah kelebihan menggunakan Panda untuk simulasi gangguan?
2. Pandas menawarkan keupayaan manipulasi dan analisis data yang cekap, membolehkan simulasi lebih pantas bagi set data besar berbanding gelung Python asli.
3. Bagaimanakah vektorisasi meningkatkan prestasi simulasi gangguan?
4. Vektorisasi melaksanakan operasi pada keseluruhan tatasusunan sekaligus, mengurangkan overhed gelung dan memanfaatkan pengoptimuman dalaman dalam Panda.
5. Apakah peranan np.log() dalam skrip simulasi?
6. np.log() digunakan untuk mengira logaritma semula jadi, yang membantu menjana sampel daripada taburan geometri untuk panjang dan selang gangguan.
7. Mengapa pengurusan ingatan penting dalam simulasi berskala besar?
8. Pengurusan memori yang cekap menghalang limpahan memori dan memastikan pelaksanaan lancar, terutamanya apabila mensimulasikan banyak tumbuhan dalam tempoh yang lama.
9. Bagaimanakah jenis data kategori dalam Panda boleh membantu mengoptimumkan simulasi?
10. Jenis data kategori mengurangkan penggunaan memori dengan mewakili nilai berulang dengan lebih cekap, yang bermanfaat untuk mengendalikan data status tumbuhan.
11. Apakah beberapa perpustakaan lain yang boleh meningkatkan simulasi gangguan?
12. Perpustakaan seperti NumPy dan SciPy menyediakan fungsi yang dioptimumkan untuk pensampelan rawak dan analisis statistik, melengkapkan keupayaan manipulasi data Pandas.
13. Bolehkah chunking digunakan untuk mengurus set data yang besar dalam simulasi gangguan?
14. Ya, memproses set data dalam potongan yang lebih kecil membantu mengurus penggunaan memori dengan berkesan dan memastikan simulasi dapat mengendalikan set data yang besar tanpa masalah.
15. Apakah faedah menyepadukan NumPy dengan Panda untuk simulasi?
16. Fungsi pensampelan rawak yang dioptimumkan oleh NumPy boleh menjana panjang gangguan dan selang dengan lebih cekap, meningkatkan prestasi keseluruhan simulasi.

Pengoptimuman Berkesan bagi Simulasi Gangguan

Menggabungkan Panda untuk mensimulasikan gangguan rawak di loji industri dengan ketara meningkatkan kecekapan proses. Dengan memanfaatkan keupayaan manipulasi data Pandas yang berkuasa, kami boleh menjana data siri masa yang tepat untuk ketersediaan loji. Pendekatan ini bukan sahaja meningkatkan kelajuan simulasi tetapi juga memastikan pengurusan memori dan skalabiliti yang lebih baik. Menggunakan vektorisasi dan menyepadukan perpustakaan seperti NumPy dan SciPy mengoptimumkan lagi simulasi, menjadikannya teguh dan berskala untuk set data yang besar. Secara keseluruhan, Pandas menyediakan penyelesaian yang komprehensif untuk mensimulasikan dan menganalisis gangguan loji dengan cekap, membolehkan perancangan operasi dan pengurusan risiko yang lebih baik.