పాండాలను ఉపయోగించి పారిశ్రామిక ప్లాంట్ల కోసం యాదృచ్ఛిక అంతరాయం అనుకరణలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

ఔటేజ్ సిమ్యులేషన్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది

పారిశ్రామిక ప్లాంట్ల కోసం యాదృచ్ఛిక అంతరాయాలను అనుకరించడం అనేది సరైన కార్యాచరణ ప్రణాళిక మరియు ప్రమాద నిర్వహణను నిర్ధారించడానికి ఒక క్లిష్టమైన పని. ప్రతి ప్లాంట్ ఆన్‌లైన్‌లో లేదా ఆఫ్‌లైన్‌లో ఉండవచ్చు మరియు ఈ లభ్యతను సూచించడానికి సమయ శ్రేణి డేటాను రూపొందించడం గణనపరంగా డిమాండ్‌గా ఉంటుంది. సాంప్రదాయకంగా, రేఖాగణిత పంపిణీల నుండి అంతరాయాల మధ్య అంతరాయం పొడవులు మరియు విరామాల శ్రేణిని గీయడానికి స్థానిక పైథాన్‌ను ఉపయోగించడం ఒక సాధారణ విధానం.

అయినప్పటికీ, దీనిని బహుళ మొక్కలకు స్కేలింగ్ చేసినప్పుడు, ప్రక్రియ నెమ్మదిగా మరియు అసమర్థంగా మారుతుంది. ఈ టైమ్-సిరీస్ డేటాసెట్‌ల ఉత్పత్తిని క్రమబద్ధీకరించడానికి దాని శక్తివంతమైన డేటా మానిప్యులేషన్ సామర్థ్యాలను సద్వినియోగం చేసుకొని, అనుకరణను వేగవంతం చేయడానికి పాండాలను మనం ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ఈ కథనం విశ్లేషిస్తుంది.

ఆదేశం	వివరణ
pd.date_range()	పేర్కొన్న ప్రారంభ మరియు ముగింపు తేదీల మధ్య తేదీల పరిధిని రూపొందిస్తుంది.
np.log()	రేఖాగణిత పంపిణీ నమూనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఇన్‌పుట్ యొక్క సహజ సంవర్గమానాన్ని గణిస్తుంది.
random.random()	యాదృచ్ఛిక సంభావ్యతలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే 0.0 మరియు 1.0 మధ్య యాదృచ్ఛిక ఫ్లోటింగ్ పాయింట్ సంఖ్యను అందిస్తుంది.
math.floor()	ఫ్లోట్‌ను పూర్ణాంకానికి మార్చడానికి ఉపయోగించే, పేర్కొన్న విలువ కంటే తక్కువ లేదా సమానమైన అతిపెద్ద పూర్ణాంకాన్ని అందిస్తుంది.
math.ceil()	సమీప పూర్ణాంకానికి పూరించడానికి ఉపయోగించే, పేర్కొన్న విలువ కంటే ఎక్కువ లేదా సమానమైన చిన్న పూర్ణాంకాన్ని అందిస్తుంది.
pd.DataFrame()	పట్టిక డేటాను నిర్వహించడానికి మరియు మార్చడానికి ఉపయోగించే నిఘంటువు నుండి డేటాఫ్రేమ్ ఆబ్జెక్ట్‌ను సృష్టిస్తుంది.
extend()	ఒకేసారి బహుళ అంతరాయం స్థితిని జోడించడానికి ఉపయోగించే జాబితా చివర బహుళ అంశాలను జోడిస్తుంది.
datetime()	అనుకరణ ప్రారంభ మరియు ముగింపు తేదీలను నిర్వచించడానికి ఉపయోగించే నిర్దిష్ట తేదీ మరియు సమయాన్ని సూచిస్తుంది.

పాండాలతో స్ట్రీమ్‌లైన్డ్ ప్లాంట్ ఔటేజ్ సిమ్యులేషన్

పాండాలను ఉపయోగించి బహుళ పారిశ్రామిక ప్లాంట్ల కోసం యాదృచ్ఛిక అంతరాయాలను ఎలా సమర్ధవంతంగా అనుకరించాలో పై స్క్రిప్ట్‌లు ప్రదర్శిస్తాయి. ఆన్‌లైన్ (1) లేదా ఆఫ్‌లైన్ (0) ప్రతి ప్లాంట్ లభ్యతను ప్రతిబింబించే సమయ-శ్రేణి డేటాను రూపొందించడం ప్రాథమిక లక్ష్యం. ప్రారంభంలో, మేము దీనితో అనుకరణ వ్యవధిని నిర్వచించాము ప్రారంభ మరియు ముగింపు తేదీలను సూచించే వస్తువులు. సగటు అంతరాయం వ్యవధి మరియు ఆఫ్‌లైన్‌లో సమయం యొక్క సగటు భిన్నం వంటి స్థిరాంకాలు కూడా సెట్ చేయబడ్డాయి. ఈ విలువలను ఉపయోగించి, మేము ప్రత్యేకంగా రేఖాగణిత పంపిణీల కోసం పారామితులను గణిస్తాము మరియు , ఇది యాదృచ్ఛిక విరామాలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది. అనుకరణ యొక్క ప్రధాన అంశం ప్రతి ప్లాంట్‌కు అంతరాయం డేటాను రూపొందించే లూప్. ఈ లూప్ లోపల, మేము ఉపయోగిస్తాము np.log మరియు అంతరాయం పొడవులు మరియు అంతరాయాల మధ్య విరామాల కోసం నమూనాలను గీయడానికి. ఈ నమూనాలు ప్రతి మొక్క యొక్క స్థితిని రోజు వారీగా నవీకరించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఒక ప్లాంట్ ఆఫ్‌లైన్‌లో ఉంటే, ఆగిపోయిన వ్యవధికి స్థితి 0కి సెట్ చేయబడుతుంది; లేకుంటే, ఇది 1కి సెట్ చేయబడింది. అనుకరణ వ్యవధి కవర్ అయ్యే వరకు ఈ ప్రక్రియ పునరావృతమవుతుంది. ప్రతి ప్లాంట్ కోసం రూపొందించబడిన స్థితి డేటా పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లో నిల్వ చేయబడుతుంది, ఇది సమర్థవంతమైన డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ కోసం అనుమతిస్తుంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్ అనే ఫంక్షన్‌లో లాజిక్‌ను ఎన్‌క్యాప్సులేట్ చేయడం ద్వారా అవుట్‌టేజ్ డేటా ఉత్పత్తిని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది . ఈ ఫంక్షన్ అదే దశలను అనుసరిస్తుంది కానీ మరింత మాడ్యులర్ మరియు పునర్వినియోగపరచదగినది, క్లీనర్ మరియు మరింత మెయింటెనబుల్ కోడ్ కోసం అనుమతిస్తుంది. ఫంక్షన్ ఒకే మొక్క కోసం లభ్యత స్థితిని రూపొందిస్తుంది మరియు అనుకరణ వ్యవధిలో మొక్క స్థితిని సూచించే జాబితాను అందిస్తుంది. బహుళ ప్లాంట్‌ల కోసం లూప్‌లో ఈ ఫంక్షన్‌ని పిలవడం ద్వారా, మేము ప్రతి ప్లాంట్‌కు సంబంధించిన అవుట్‌టేజ్ డేటాతో డేటాఫ్రేమ్‌ని నింపుతాము. దాని యొక్క ఉపయోగం తేదీల క్రమాన్ని సృష్టించడానికి మరియు డేటాను నిర్వహించడానికి అనుకరణ సమర్థవంతంగా మరియు సులభంగా అర్థం చేసుకోగలదని నిర్ధారిస్తుంది. పారిశ్రామిక ప్లాంట్ల లభ్యత నమూనాలపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందించడం ద్వారా తదుపరి విశ్లేషణ లేదా విజువలైజేషన్ కోసం తుది డేటాఫ్రేమ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.

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())

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())

అధునాతన పాండాస్ టెక్నిక్స్‌తో అవుట్‌టేజ్ సిమ్యులేషన్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

పాండాలను ఉపయోగించే ప్రాథమిక సమయ-శ్రేణి అనుకరణతో పాటు, ప్రక్రియను మరింత ఆప్టిమైజ్ చేసే అనేక అధునాతన పద్ధతులు మరియు కార్యాచరణలు ఉన్నాయి. అటువంటి సాంకేతికత వెక్టరైజేషన్, ఇది వ్యక్తిగత మూలకాల ద్వారా పునరావృతం కాకుండా మొత్తం శ్రేణులపై కార్యకలాపాలను నిర్వహించడం. పాండాస్‌లో వెక్టరైజ్డ్ ఆపరేషన్‌లను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా, మేము అవుట్‌టేజ్ సిమ్యులేషన్ ప్రక్రియను గణనీయంగా వేగవంతం చేయవచ్చు. ఈ విధానం పైథాన్ లూప్‌ల ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గిస్తుంది మరియు పాండాస్ అంతర్గత ఆప్టిమైజేషన్‌ల పూర్తి ప్రయోజనాన్ని పొందుతుంది. మరో కీలకమైన అంశం పెద్ద డేటాసెట్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం. ఎక్కువ కాలం పాటు అనేక మొక్కల కోసం అనుకరణలతో వ్యవహరించేటప్పుడు, మెమరీ నిర్వహణ అవసరం అవుతుంది. మొక్కల స్థితిగతుల కోసం పాండాస్ వర్గీకరణ డేటా రకం వంటి తక్కువ మెమరీని వినియోగించే డేటా రకాలను ఉపయోగించడం పనితీరులో గణనీయమైన మెరుగుదలలకు దారి తీస్తుంది. అదనంగా, డేటాసెట్ చిన్న భాగాలలో ప్రాసెస్ చేయబడిన చంకింగ్ వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించడం వలన మెమరీ వినియోగాన్ని సమర్థవంతంగా నిర్వహించడంలో మరియు అనుకరణ సమయంలో సంభావ్య మెమరీ ఓవర్‌ఫ్లో సమస్యలను నివారించడంలో సహాయపడుతుంది.

అంతేకాకుండా, NumPy మరియు SciPy వంటి ఇతర లైబ్రరీలను ఏకీకృతం చేయడం వలన ఔటేజ్ సిమ్యులేషన్స్ యొక్క కార్యాచరణ మరియు పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు. ఉదాహరణకు, NumPy యొక్క యాదృచ్ఛిక నమూనా ఫంక్షన్‌లు అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి మరియు అంతరాయం పొడవులు మరియు విరామాలను మరింత సమర్థవంతంగా రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. SciPy మరింత సంక్లిష్టమైన అనుకరణలకు ప్రయోజనకరంగా ఉండే అధునాతన గణాంక విధులను అందిస్తుంది. ఈ లైబ్రరీలను పాండాస్‌తో కలపడం ద్వారా మరింత పటిష్టమైన మరియు కొలవగల అనుకరణ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ని అనుమతిస్తుంది, వివిధ దృశ్యాలను నిర్వహించగల సామర్థ్యం మరియు మొక్కల లభ్యత నమూనాలపై లోతైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.

1. ఔటేజ్ సిమ్యులేషన్స్ కోసం పాండాలను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
2. పాండాస్ సమర్థవంతమైన డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, ఇది స్థానిక పైథాన్ లూప్‌లతో పోలిస్తే పెద్ద డేటాసెట్‌ల వేగవంతమైన అనుకరణను అనుమతిస్తుంది.
3. ఔటేజ్ సిమ్యులేషన్‌ల పనితీరును వెక్టరైజేషన్ ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది?
4. వెక్టరైజేషన్ మొత్తం శ్రేణులపై ఒకేసారి కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తుంది, లూప్‌ల ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గిస్తుంది మరియు పాండాస్‌లోని అంతర్గత ఆప్టిమైజేషన్‌ల ప్రయోజనాన్ని పొందుతుంది.
5. పాత్ర ఏమిటి అనుకరణ స్క్రిప్ట్‌లో?
6. సహజ సంవర్గమానాన్ని గణించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది అంతరాయం పొడవులు మరియు విరామాల కోసం రేఖాగణిత పంపిణీ నుండి నమూనాలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది.
7. పెద్ద-స్థాయి అనుకరణలలో మెమరీ నిర్వహణ ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
8. సమర్థవంతమైన మెమరీ నిర్వహణ మెమరీ ఓవర్‌ఫ్లో నిరోధిస్తుంది మరియు సాఫీగా అమలు చేయబడేలా చేస్తుంది, ప్రత్యేకించి అనేక మొక్కలను ఎక్కువ కాలం పాటు అనుకరించడం.
9. పాండాస్‌లోని వర్గీకరణ డేటా రకాలు అనుకరణలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో ఎలా సహాయపడతాయి?
10. వర్గీకరణ డేటా రకాలు పునరావృత విలువలను మరింత సమర్థవంతంగా సూచించడం ద్వారా మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తాయి, ఇది ప్లాంట్ స్థితి డేటాను నిర్వహించడానికి ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
11. ఔటేజ్ సిమ్యులేషన్‌లను మెరుగుపరచగల కొన్ని ఇతర లైబ్రరీలు ఏమిటి?
12. NumPy మరియు SciPy వంటి లైబ్రరీలు యాదృచ్ఛిక నమూనా మరియు గణాంక విశ్లేషణ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిన ఫంక్షన్‌లను అందిస్తాయి, పాండాస్ డేటా మానిప్యులేషన్ సామర్థ్యాలను పూర్తి చేస్తాయి.
13. ఔటేజ్ సిమ్యులేషన్‌లలో పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడానికి చంకింగ్ ఉపయోగించవచ్చా?
14. అవును, డేటాసెట్‌ను చిన్న భాగాలలో ప్రాసెస్ చేయడం మెమరీ వినియోగాన్ని సమర్థవంతంగా నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు పెద్ద డేటాసెట్‌లను సమస్యలు లేకుండా సిమ్యులేషన్ నిర్వహించగలదని నిర్ధారిస్తుంది.
15. అనుకరణల కోసం పాండాలతో NumPyని ఏకీకృతం చేయడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
16. NumPy యొక్క ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన యాదృచ్ఛిక నమూనా ఫంక్షన్‌లు ఔటేజ్ పొడవులు మరియు విరామాలను మరింత సమర్ధవంతంగా ఉత్పత్తి చేయగలవు, ఇది అనుకరణ యొక్క మొత్తం పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.

పారిశ్రామిక ప్లాంట్‌లలో యాదృచ్ఛిక అంతరాయాలను అనుకరించడం కోసం పాండాలను చేర్చడం ప్రక్రియ యొక్క సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా పెంచుతుంది. పాండాస్ యొక్క శక్తివంతమైన డేటా మానిప్యులేషన్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, మేము మొక్కల లభ్యత కోసం ఖచ్చితమైన సమయ-శ్రేణి డేటాను రూపొందించగలము. ఈ విధానం అనుకరణ వేగాన్ని మెరుగుపరచడమే కాకుండా మెరుగైన మెమరీ నిర్వహణ మరియు స్కేలబిలిటీని నిర్ధారిస్తుంది. NumPy మరియు SciPy వంటి వెక్టరైజేషన్ మరియు ఇంటిగ్రేట్ లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం అనుకరణను మరింత ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం బలంగా మరియు స్కేలబుల్‌గా చేస్తుంది. మొత్తంమీద, పాండాలు ప్లాంట్‌లో అంతరాయాలను సమర్ధవంతంగా అనుకరించడం మరియు విశ్లేషించడం, మెరుగైన కార్యాచరణ ప్రణాళిక మరియు ప్రమాద నిర్వహణను ప్రారంభించడం కోసం సమగ్ర పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది.