Optimalizácia náhodných simulácií výpadkov pre priemyselné závody využívajúce Pandy

Optimalizácia simulácií výpadku závodu s Pandas

Python – Používanie Pandy na efektívnu simuláciu časových sérií

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())

Efektívne generovanie časových sérií pre výpadky závodu

Python – Optimalizácia s Pandas pre lepší výkon

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())

Bežné otázky o efektívnej simulácii výpadku pomocou Pandy

1. Aké sú výhody používania Pandy na simulácie výpadkov?
2. Pandas ponúka efektívnu manipuláciu s údajmi a možnosti analýzy, čo umožňuje rýchlejšiu simuláciu veľkých súborov údajov v porovnaní s natívnymi slučkami Pythonu.
3. Ako vektorizácia zlepšuje výkon simulácií výpadkov?
4. Vektorizácia vykonáva operácie na celých poliach naraz, čím sa znižuje réžia slučiek a využíva sa interná optimalizácia v Pandas.
5. Aká je úloha np.log() v simulačnom skripte?
6. np.log() sa používa na výpočet prirodzeného logaritmu, ktorý pomáha generovať vzorky z geometrického rozdelenia pre dĺžky a intervaly výpadkov.
7. Prečo je pri rozsiahlych simuláciách dôležitá správa pamäte?
8. Efektívna správa pamäte zabraňuje preplneniu pamäte a zaisťuje plynulé vykonávanie, najmä pri simulácii mnohých zariadení počas dlhších období.
9. Ako môžu kategorické dátové typy v Pandas pomôcť optimalizovať simulácie?
10. Kategorické dátové typy znižujú využitie pamäte efektívnejším reprezentovaním opakovaných hodnôt, čo je výhodné pre spracovanie údajov o stave závodu.
11. Aké sú niektoré ďalšie knižnice, ktoré môžu zlepšiť simulácie výpadkov?
12. Knižnice ako NumPy a SciPy poskytujú optimalizované funkcie pre náhodné vzorkovanie a štatistickú analýzu, čím dopĺňajú schopnosti Pandas manipulovať s údajmi.
13. Dá sa chunking použiť na správu veľkých množín údajov v simuláciách výpadkov?
14. Áno, spracovanie množiny údajov v menších častiach pomáha efektívne riadiť využitie pamäte a zaisťuje, že simulácia dokáže bez problémov spracovať veľké množiny údajov.
15. Aké sú výhody integrácie NumPy s Pandas pre simulácie?
16. Optimalizované funkcie náhodného vzorkovania NumPy môžu efektívnejšie generovať dĺžky výpadkov a intervaly, čím sa zvyšuje celkový výkon simulácie.

Efektívna optimalizácia simulácií výpadkov

Začlenenie Pandy na simuláciu náhodných výpadkov v priemyselných závodoch výrazne zvyšuje efektivitu procesu. Využitím výkonných možností manipulácie s údajmi spoločnosti Pandas môžeme generovať presné údaje časových radov pre dostupnosť závodu. Tento prístup nielen zvyšuje rýchlosť simulácie, ale zabezpečuje aj lepšiu správu pamäte a škálovateľnosť. Použitie vektorizácie a integrácia knižníc ako NumPy a SciPy ďalej optimalizuje simuláciu, vďaka čomu je robustná a škálovateľná pre veľké súbory údajov. Celkovo Pandas poskytuje komplexné riešenie na efektívnu simuláciu a analýzu výpadkov závodu, čo umožňuje lepšie prevádzkové plánovanie a riadenie rizík.