Otimizando Simulações de Interrupção Aleatória para Plantas Industriais Usando Pandas

Otimizando Simulações de Interrupção de Plantas com Pandas

Python - Usando Pandas para Simulação Eficiente de Séries Temporais

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())

Geração eficiente de séries temporais para interrupções de usinas

Python – Otimizando com Pandas para Melhor Desempenho

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())

Perguntas comuns sobre simulação eficiente de interrupções usando Pandas

1. Quais são as vantagens de usar o Pandas para simulações de interrupções?
2. O Pandas oferece recursos eficientes de manipulação e análise de dados, permitindo simulação mais rápida de grandes conjuntos de dados em comparação com loops nativos do Python.
3. Como a vetorização melhora o desempenho das simulações de interrupções?
4. A vetorização realiza operações em arrays inteiros de uma só vez, reduzindo a sobrecarga de loops e aproveitando as otimizações internas do Pandas.
5. Qual é o papel np.log() no script de simulação?
6. np.log() é usado para calcular o logaritmo natural, o que ajuda a gerar amostras a partir de uma distribuição geométrica para durações e intervalos de interrupções.
7. Por que o gerenciamento de memória é importante em simulações em larga escala?
8. O gerenciamento eficiente da memória evita o excesso de memória e garante uma execução tranquila, especialmente ao simular diversas plantas durante longos períodos.
9. Como os tipos de dados categóricos no Pandas podem ajudar a otimizar simulações?
10. Os tipos de dados categóricos reduzem o uso de memória ao representar valores repetidos com mais eficiência, o que é benéfico para o tratamento de dados de status da planta.
11. Quais são algumas outras bibliotecas que podem aprimorar simulações de interrupções?
12. Bibliotecas como NumPy e SciPy fornecem funções otimizadas para amostragem aleatória e análise estatística, complementando os recursos de manipulação de dados do Pandas.
13. O chunking pode ser usado para gerenciar grandes conjuntos de dados em simulações de interrupções?
14. Sim, processar o conjunto de dados em partes menores ajuda a gerenciar o uso de memória de maneira eficaz e garante que a simulação possa lidar com grandes conjuntos de dados sem problemas.
15. Quais são os benefícios da integração do NumPy com o Pandas para simulações?
16. As funções de amostragem aleatória otimizadas do NumPy podem gerar comprimentos e intervalos de interrupções com mais eficiência, melhorando o desempenho geral da simulação.

Otimização Eficaz de Simulações de Interrupção

A incorporação do Pandas para simular interrupções aleatórias em plantas industriais aumenta significativamente a eficiência do processo. Ao aproveitar os poderosos recursos de manipulação de dados do Pandas, podemos gerar dados precisos de séries temporais para a disponibilidade da planta. Essa abordagem não apenas melhora a velocidade da simulação, mas também garante melhor gerenciamento de memória e escalabilidade. O uso de vetorização e integração de bibliotecas como NumPy e SciPy otimiza ainda mais a simulação, tornando-a robusta e escalável para grandes conjuntos de dados. No geral, o Pandas fornece uma solução abrangente para simular e analisar com eficiência interrupções de usinas, permitindo melhor planejamento operacional e gerenciamento de riscos.