Het optimaliseren van willekeurige uitvalsimulaties voor industriële installaties met behulp van Panda's

Simulaties van fabrieksuitval optimaliseren met Panda's

Python - Panda's gebruiken voor efficiënte tijdreekssimulatie

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())

Efficiënte tijdreeksgeneratie voor fabrieksuitval

Python - Optimaliseren met Panda's voor betere prestaties

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())

Veelgestelde vragen over efficiënte uitvalsimulatie met Panda's

1. Wat zijn de voordelen van het gebruik van Pandas voor storingssimulaties?
2. Pandas biedt efficiënte gegevensmanipulatie- en analysemogelijkheden, waardoor een snellere simulatie van grote datasets mogelijk is in vergelijking met native Python-loops.
3. Hoe verbetert vectorisatie de prestaties van uitvalsimulaties?
4. Vectorisatie voert bewerkingen uit op hele arrays tegelijk, waardoor de overhead van lussen wordt verminderd en wordt geprofiteerd van interne optimalisaties in Pandas.
5. Wat is de rol van np.log() in het simulatiescript?
6. np.log() wordt gebruikt om de natuurlijke logaritme te berekenen, wat helpt bij het genereren van steekproeven uit een geometrische verdeling voor uitvallengtes en -intervallen.
7. Waarom is geheugenbeheer belangrijk bij grootschalige simulaties?
8. Efficiënt geheugenbeheer voorkomt geheugenoverloop en zorgt voor een soepele uitvoering, vooral bij het simuleren van meerdere installaties gedurende langere perioden.
9. Hoe kunnen categorische gegevenstypen in Panda’s helpen bij het optimaliseren van simulaties?
10. Categorische gegevenstypen verminderen het geheugengebruik door herhaalde waarden efficiënter weer te geven, wat gunstig is voor het verwerken van fabrieksstatusgegevens.
11. Wat zijn enkele andere bibliotheken die uitvalsimulaties kunnen verbeteren?
12. Bibliotheken zoals NumPy en SciPy bieden geoptimaliseerde functies voor willekeurige steekproeven en statistische analyses, als aanvulling op de mogelijkheden van Pandas voor gegevensmanipulatie.
13. Kan chunking worden gebruikt om grote datasets te beheren in uitvalsimulaties?
14. Ja, het verwerken van de dataset in kleinere delen helpt het geheugengebruik effectief te beheren en zorgt ervoor dat de simulatie zonder problemen grote datasets kan verwerken.
15. Wat zijn de voordelen van het integreren van NumPy met Pandas voor simulaties?
16. De geoptimaliseerde willekeurige bemonsteringsfuncties van NumPy kunnen uitvalduur en -intervallen efficiënter genereren, waardoor de algehele prestaties van de simulatie worden verbeterd.

Effectieve optimalisatie van uitvalsimulaties

Het integreren van Panda's voor het simuleren van willekeurige storingen in industriële installaties verbetert de efficiëntie van het proces aanzienlijk. Door gebruik te maken van de krachtige mogelijkheden voor gegevensmanipulatie van Pandas kunnen we nauwkeurige tijdreeksgegevens genereren voor de beschikbaarheid van installaties. Deze aanpak verbetert niet alleen de snelheid van de simulatie, maar zorgt ook voor een beter geheugenbeheer en schaalbaarheid. Het gebruik van vectorisatie en het integreren van bibliotheken zoals NumPy en SciPy optimaliseert de simulatie verder, waardoor deze robuust en schaalbaar wordt voor grote datasets. Over het geheel genomen biedt Pandas een uitgebreide oplossing voor het efficiënt simuleren en analyseren van fabrieksuitval, waardoor een betere operationele planning en risicobeheer mogelijk wordt.