பாண்டாக்களைப் பயன்படுத்தி தொழில்துறை ஆலைகளுக்கான சீரற்ற செயலிழப்பு உருவகப்படுத்துதல்களை மேம்படுத்துதல்

பாண்டாக்களுடன் தாவர செயலிழப்பு உருவகப்படுத்துதல்களை மேம்படுத்துதல்

பைதான் - திறமையான நேர-தொடர் உருவகப்படுத்துதலுக்கு பாண்டாக்களைப் பயன்படுத்துதல்

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())

ஆலை செயலிழப்பிற்கான திறமையான நேர-தொடர் உருவாக்கம்

பைதான் - சிறந்த செயல்திறனுக்காக பாண்டாக்களுடன் மேம்படுத்துதல்

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())

பாண்டாக்களைப் பயன்படுத்தி திறமையான செயலிழப்பு உருவகப்படுத்துதல் பற்றிய பொதுவான கேள்விகள்

1. அவுட்டேஜ் சிமுலேஷன்களுக்கு பாண்டாக்களைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன?
2. Pandas திறமையான தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு திறன்களை வழங்குகிறது, இது சொந்த பைதான் சுழல்களுடன் ஒப்பிடும்போது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை வேகமாக உருவகப்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
3. வெக்டரைசேஷன் எவ்வாறு செயலிழப்பு உருவகப்படுத்துதல்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது?
4. வெக்டரைசேஷன் முழு வரிசைகளிலும் ஒரே நேரத்தில் செயல்பாடுகளைச் செய்கிறது, சுழல்களின் மேல்நிலையைக் குறைக்கிறது மற்றும் பாண்டாஸில் உள்ள உள் மேம்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
5. பங்கு என்ன np.log() சிமுலேஷன் ஸ்கிரிப்டில்?
6. np.log() இயற்கை மடக்கைக் கணக்கிடப் பயன்படுகிறது, இது செயலிழப்பு நீளம் மற்றும் இடைவெளிகளுக்கான வடிவியல் விநியோகத்திலிருந்து மாதிரிகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
7. பெரிய அளவிலான உருவகப்படுத்துதல்களில் நினைவக மேலாண்மை ஏன் முக்கியமானது?
8. திறமையான நினைவக மேலாண்மை நினைவகம் வழிதல் தடுக்கிறது மற்றும் சீராக செயல்படுத்த உறுதி, குறிப்பாக நீண்ட காலத்திற்கு பல தாவரங்கள் உருவகப்படுத்துதல்.
9. பாண்டாஸில் உள்ள வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவு வகைகள் எவ்வாறு உருவகப்படுத்துதல்களை மேம்படுத்த உதவும்?
10. வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவு வகைகள், மீண்டும் மீண்டும் மதிப்புகளை மிகவும் திறமையாக பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதன் மூலம் நினைவகப் பயன்பாட்டைக் குறைக்கின்றன, இது தாவர நிலைத் தரவைக் கையாளுவதற்கு நன்மை பயக்கும்.
11. செயலிழப்பு உருவகப்படுத்துதல்களை மேம்படுத்தக்கூடிய வேறு சில நூலகங்கள் யாவை?
12. NumPy மற்றும் SciPy போன்ற நூலகங்கள் சீரற்ற மாதிரி மற்றும் புள்ளியியல் பகுப்பாய்விற்கான உகந்த செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன, இது பாண்டாஸின் தரவு கையாளுதல் திறன்களை நிறைவு செய்கிறது.
13. செயலிழப்பு உருவகப்படுத்துதல்களில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிர்வகிக்க துங்கிங்கைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
14. ஆம், தரவுத்தொகுப்பைச் சிறிய பகுதிகளாகச் செயலாக்குவது நினைவகப் பயன்பாட்டை திறம்பட நிர்வகிக்க உதவுகிறது மற்றும் உருவகப்படுத்துதல் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை சிக்கல்கள் இல்லாமல் கையாளும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
15. உருவகப்படுத்துதலுக்காக NumPy ஐ Pandas உடன் ஒருங்கிணைப்பதன் நன்மைகள் என்ன?
16. NumPy இன் உகந்த சீரற்ற மாதிரி செயல்பாடுகள் செயலிழப்பு நீளம் மற்றும் இடைவெளிகளை மிகவும் திறமையாக உருவாக்கலாம், இது உருவகப்படுத்துதலின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.

அவுட்டேஜ் சிமுலேஷன்களின் பயனுள்ள மேம்படுத்தல்

தொழில்துறை ஆலைகளில் சீரற்ற செயலிழப்புகளை உருவகப்படுத்துவதற்கு பாண்டாக்களை இணைப்பது செயல்முறையின் செயல்திறனை கணிசமாக அதிகரிக்கிறது. பாண்டாஸின் சக்திவாய்ந்த தரவு கையாளுதல் திறன்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், தாவரங்கள் கிடைப்பதற்கான துல்லியமான நேர-தொடர் தரவை உருவாக்க முடியும். இந்த அணுகுமுறை உருவகப்படுத்துதலின் வேகத்தை மேம்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல் சிறந்த நினைவக மேலாண்மை மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றை உறுதி செய்கிறது. NumPy மற்றும் SciPy போன்ற வெக்டரைசேஷன் மற்றும் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவது உருவகப்படுத்துதலை மேலும் மேம்படுத்துகிறது, இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு வலுவானதாகவும் அளவிடக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது. ஒட்டுமொத்தமாக, சிறந்த செயல்பாட்டுத் திட்டமிடல் மற்றும் இடர் மேலாண்மையை செயல்படுத்தி, ஆலை செயலிழப்பை திறமையாக உருவகப்படுத்துவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பாண்டாஸ் ஒரு விரிவான தீர்வை வழங்குகிறது.