Panda Kullanan Endüstriyel Tesisler için Rastgele Kesinti Simülasyonlarının Optimize Edilmesi

Pandalarla Tesis Kesintisi Simülasyonlarını Optimize Etme

Python - Verimli Zaman Serisi Simülasyonu için Pandaları Kullanmak

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())

Tesis Kesintileri için Verimli Zaman Serisi Oluşturma

Python - Daha İyi Performans için Pandalarla Optimizasyon

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())

Pandaların Kullanıldığı Verimli Kesinti Simülasyonu Hakkında Sık Sorulan Sorular

1. Kesinti simülasyonları için Pandaları kullanmanın avantajları nelerdir?
2. Pandas, yerel Python döngülerine kıyasla büyük veri kümelerinin daha hızlı simülasyonuna olanak tanıyan verimli veri işleme ve analiz yetenekleri sunar.
3. Vektörleştirme, kesinti simülasyonlarının performansını nasıl artırır?
4. Vektörleştirme, tüm diziler üzerinde işlemleri aynı anda gerçekleştirerek döngülerin yükünü azaltır ve Pandalar'daki dahili optimizasyonlardan yararlanır.
5. Rolü nedir? np.log() simülasyon komut dosyasında?
6. np.log() kesinti uzunlukları ve aralıkları için geometrik dağılımdan örnekler oluşturmaya yardımcı olan doğal logaritmayı hesaplamak için kullanılır.
7. Büyük ölçekli simülasyonlarda bellek yönetimi neden önemlidir?
8. Etkin bellek yönetimi, bellek taşmasını önler ve özellikle uzun süreler boyunca çok sayıda tesis simüle edilirken sorunsuz yürütme sağlar.
9. Pandalar'daki kategorik veri türleri simülasyonların optimize edilmesine nasıl yardımcı olabilir?
10. Kategorik veri türleri, tekrarlanan değerleri daha verimli bir şekilde temsil ederek bellek kullanımını azaltır; bu, tesis durum verilerinin işlenmesinde faydalıdır.
11. Kesinti simülasyonlarını geliştirebilecek başka kitaplıklar nelerdir?
12. NumPy ve SciPy gibi kütüphaneler, rastgele örnekleme ve istatistiksel analiz için optimize edilmiş işlevler sağlayarak Pandas'ın veri işleme yeteneklerini tamamlar.
13. Kesinti simülasyonlarında büyük veri kümelerini yönetmek için parçalama kullanılabilir mi?
14. Evet, veri kümesinin daha küçük parçalar halinde işlenmesi, bellek kullanımının etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur ve simülasyonun büyük veri kümelerini sorunsuz bir şekilde işleyebilmesini sağlar.
15. Simülasyonlar için NumPy'yi Pandas'la entegre etmenin faydaları nelerdir?
16. NumPy'nin optimize edilmiş rastgele örnekleme işlevleri, kesinti uzunluklarını ve aralıklarını daha verimli bir şekilde üreterek simülasyonun genel performansını artırabilir.

Kesinti Simülasyonlarının Etkin Optimizasyonu

Endüstriyel tesislerdeki rastgele kesintileri simüle etmek için Pandaların dahil edilmesi, sürecin verimliliğini önemli ölçüde artırır. Pandas'ın güçlü veri işleme yeteneklerinden yararlanarak, tesis kullanılabilirliği için doğru zaman serisi verileri üretebiliriz. Bu yaklaşım yalnızca simülasyonun hızını artırmakla kalmaz, aynı zamanda daha iyi bellek yönetimi ve ölçeklenebilirlik de sağlar. Vektörleştirmenin kullanılması ve NumPy ve SciPy gibi kütüphanelerin entegre edilmesi simülasyonu daha da optimize ederek onu büyük veri kümeleri için sağlam ve ölçeklenebilir hale getirir. Genel olarak Pandas, tesis kesintilerini verimli bir şekilde simüle etmek ve analiz etmek için kapsamlı bir çözüm sağlayarak daha iyi operasyonel planlama ve risk yönetimi sağlar.