Optimizarea simulărilor de întrerupere aleatoare pentru instalațiile industriale folosind panda

Optimizarea simulărilor de întrerupere a fabricii cu Pandas

Python - Utilizarea Pandas pentru simularea eficientă a serii de timp

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())

Generare eficientă de serii temporale pentru întreruperile uzinei

Python - Optimizarea cu Pandas pentru o performanță mai bună

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())

Întrebări frecvente despre simularea eficientă a întreruperii utilizând Pandas

1. Care sunt avantajele utilizării Pandas pentru simulări de întrerupere?
2. Pandas oferă capabilități eficiente de manipulare și analiză a datelor, permițând o simulare mai rapidă a seturilor de date mari în comparație cu buclele native Python.
3. Cum îmbunătățește vectorizarea performanța simulărilor de întrerupere?
4. Vectorizarea efectuează operațiuni pe matrice întregi simultan, reducând supraîncărcarea buclelor și profitând de optimizările interne din Pandas.
5. Care este rolul np.log() în scriptul de simulare?
6. np.log() este utilizat pentru a calcula logaritmul natural, care ajută la generarea de eșantioane dintr-o distribuție geometrică pentru lungimi și intervale de întrerupere.
7. De ce este important managementul memoriei în simulările la scară largă?
8. Gestionarea eficientă a memoriei previne supraîncărcarea memoriei și asigură o execuție fără probleme, în special atunci când se simulează numeroase instalații pe perioade lungi.
9. Cum pot tipurile de date categorice din Pandas să ajute la optimizarea simulărilor?
10. Tipurile de date categorice reduc utilizarea memoriei prin reprezentarea valorilor repetate mai eficient, ceea ce este benefic pentru manipularea datelor privind starea instalației.
11. Care sunt alte biblioteci care pot îmbunătăți simulările de întrerupere?
12. Biblioteci precum NumPy și SciPy oferă funcții optimizate pentru eșantionarea aleatorie și analiza statistică, completând capabilitățile de manipulare a datelor ale Pandas.
13. Se poate folosi fragmentarea pentru a gestiona seturi mari de date în simulările de întrerupere?
14. Da, procesarea setului de date în bucăți mai mici ajută la gestionarea eficientă a utilizării memoriei și asigură că simularea poate gestiona seturi mari de date fără probleme.
15. Care sunt beneficiile integrării NumPy cu Pandas pentru simulări?
16. Funcțiile de eșantionare aleatoare optimizate ale NumPy pot genera lungimi și intervale de întrerupere mai eficient, îmbunătățind performanța generală a simulării.

Optimizarea eficientă a simulărilor de întrerupere

Încorporarea Pandas pentru a simula întreruperi aleatorii în fabricile industriale îmbunătățește semnificativ eficiența procesului. Folosind capabilitățile puternice de manipulare a datelor ale lui Pandas, putem genera date precise în serii de timp pentru disponibilitatea fabricii. Această abordare nu numai că îmbunătățește viteza simulării, dar asigură și o mai bună gestionare a memoriei și scalabilitate. Utilizarea vectorizării și integrarea bibliotecilor precum NumPy și SciPy optimizează și mai mult simularea, făcând-o robustă și scalabilă pentru seturi de date mari. În general, Pandas oferă o soluție cuprinzătoare pentru simularea și analiza eficientă a întreruperilor din fabrică, permițând o mai bună planificare operațională și management al riscului.