Optimalisering av tilfeldige strømbruddsimuleringer for industrianlegg ved bruk av pandaer

Optimalisering av planteavbruddsimuleringer med pandaer

Python - Bruke pandaer for effektiv tidsseriesimulering

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())

Effektiv tidsseriegenerering for driftsstans

Python – Optimalisering med pandaer for bedre ytelse

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())

Vanlige spørsmål om effektiv strømbruddsimulering ved bruk av pandaer

1. Hva er fordelene med å bruke Pandaer for strømbruddsimuleringer?
2. Pandas tilbyr effektiv datamanipulering og analysefunksjoner, noe som muliggjør raskere simulering av store datasett sammenlignet med native Python-løkker.
3. Hvordan forbedrer vektorisering ytelsen til strømbruddsimuleringer?
4. Vektorisering utfører operasjoner på hele arrays samtidig, reduserer overhead av løkker og drar fordel av interne optimaliseringer i Pandas.
5. Hva er rollen til np.log() i simuleringsskriptet?
6. np.log() brukes til å beregne den naturlige logaritmen, som hjelper til med å generere prøver fra en geometrisk fordeling for strømbruddslengder og -intervaller.
7. Hvorfor er minnehåndtering viktig i storskala simuleringer?
8. Effektiv minneadministrasjon forhindrer minneoverflyt og sikrer jevn utførelse, spesielt når man simulerer mange anlegg over lengre perioder.
9. Hvordan kan kategoriske datatyper i Pandas bidra til å optimalisere simuleringer?
10. Kategoriske datatyper reduserer minnebruken ved å representere gjentatte verdier mer effektivt, noe som er fordelaktig for håndtering av anleggsstatusdata.
11. Hva er noen andre biblioteker som kan forbedre strømbruddsimuleringer?
12. Biblioteker som NumPy og SciPy tilbyr optimaliserte funksjoner for tilfeldig prøvetaking og statistisk analyse, som komplementerer Pandas' datamanipulasjonsmuligheter.
13. Kan chunking brukes til å administrere store datasett i strømbruddsimuleringer?
14. Ja, å behandle datasettet i mindre biter hjelper til med å administrere minnebruken effektivt og sikrer at simuleringen kan håndtere store datasett uten problemer.
15. Hva er fordelene med å integrere NumPy med Pandas for simuleringer?
16. NumPys optimaliserte tilfeldige prøvetakingsfunksjoner kan generere strømbruddslengder og -intervaller mer effektivt, og forbedre den generelle ytelsen til simuleringen.

Effektiv optimalisering av strømbruddsimuleringer

Å inkludere pandaer for å simulere tilfeldige strømbrudd i industrianlegg forbedrer prosessens effektivitet betydelig. Ved å utnytte Pandas' kraftige datamanipulasjonsevner, kan vi generere nøyaktige tidsseriedata for anleggets tilgjengelighet. Denne tilnærmingen forbedrer ikke bare simuleringshastigheten, men sikrer også bedre minnehåndtering og skalerbarhet. Bruk av vektorisering og integrering av biblioteker som NumPy og SciPy optimaliserer simuleringen ytterligere, noe som gjør den robust og skalerbar for store datasett. Samlet sett gir Pandas en omfattende løsning for effektiv simulering og analyse av driftsstans, noe som muliggjør bedre operasjonell planlegging og risikostyring.