Tối ưu hóa mô phỏng mất điện ngẫu nhiên cho các nhà máy công nghiệp bằng cách sử dụng Pandas

Tối ưu hóa mô phỏng ngừng hoạt động của nhà máy bằng Pandas

Python - Sử dụng Pandas để mô phỏng chuỗi thời gian hiệu quả

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())

Tạo chuỗi thời gian hiệu quả khi nhà máy ngừng hoạt động

Python - Tối ưu hóa với Pandas để có hiệu suất tốt hơn

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())

Các câu hỏi thường gặp về mô phỏng ngừng hoạt động hiệu quả bằng cách sử dụng Pandas

1. Ưu điểm của việc sử dụng Pandas để mô phỏng sự cố ngừng hoạt động là gì?
2. Pandas cung cấp khả năng phân tích và thao tác dữ liệu hiệu quả, cho phép mô phỏng các tập dữ liệu lớn nhanh hơn so với các vòng lặp Python nguyên gốc.
3. Vector hóa cải thiện hiệu suất của mô phỏng mất điện như thế nào?
4. Vector hóa thực hiện các thao tác trên toàn bộ mảng cùng một lúc, giảm chi phí hoạt động của vòng lặp và tận dụng tối ưu hóa nội bộ trong Pandas.
5. Vai trò của là gì số 8 trong kịch bản mô phỏng?
6. số 8 được sử dụng để tính toán logarit tự nhiên, giúp tạo ra các mẫu từ phân bố hình học cho thời gian và khoảng thời gian ngừng hoạt động.
7. Tại sao quản lý bộ nhớ lại quan trọng trong mô phỏng quy mô lớn?
8. Quản lý bộ nhớ hiệu quả ngăn ngừa tràn bộ nhớ và đảm bảo thực thi trơn tru, đặc biệt khi mô phỏng nhiều nhà máy trong thời gian dài.
9. Các kiểu dữ liệu phân loại trong Pandas có thể giúp tối ưu hóa mô phỏng như thế nào?
10. Các kiểu dữ liệu phân loại giảm mức sử dụng bộ nhớ bằng cách biểu diễn các giá trị lặp lại hiệu quả hơn, điều này có lợi cho việc xử lý dữ liệu trạng thái nhà máy.
11. Một số thư viện khác có thể tăng cường mô phỏng ngừng hoạt động là gì?
12. Các thư viện như NumPy và SciPy cung cấp các chức năng được tối ưu hóa để lấy mẫu ngẫu nhiên và phân tích thống kê, bổ sung cho khả năng thao tác dữ liệu của Pandas.
13. Có thể sử dụng chunking để quản lý bộ dữ liệu lớn trong mô phỏng ngừng hoạt động không?
14. Có, việc xử lý tập dữ liệu theo từng phần nhỏ hơn giúp quản lý việc sử dụng bộ nhớ một cách hiệu quả và đảm bảo mô phỏng có thể xử lý các tập dữ liệu lớn mà không gặp sự cố.
15. Lợi ích của việc tích hợp NumPy với Pandas để mô phỏng là gì?
16. Các chức năng lấy mẫu ngẫu nhiên được tối ưu hóa của NumPy có thể tạo ra thời gian và khoảng thời gian ngừng hoạt động hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất tổng thể của mô phỏng.

Tối ưu hóa hiệu quả mô phỏng mất điện

Việc kết hợp Pandas để mô phỏng sự cố mất điện ngẫu nhiên trong các nhà máy công nghiệp giúp nâng cao đáng kể hiệu quả của quy trình. Bằng cách tận dụng khả năng thao tác dữ liệu mạnh mẽ của Pandas, chúng tôi có thể tạo ra dữ liệu chuỗi thời gian chính xác về tính khả dụng của nhà máy. Cách tiếp cận này không chỉ cải thiện tốc độ mô phỏng mà còn đảm bảo quản lý bộ nhớ và khả năng mở rộng tốt hơn. Việc sử dụng vector hóa và tích hợp các thư viện như NumPy và SciPy sẽ tối ưu hóa hơn nữa mô phỏng, làm cho mô phỏng trở nên mạnh mẽ và có thể mở rộng cho các tập dữ liệu lớn. Nhìn chung, Pandas cung cấp một giải pháp toàn diện để mô phỏng và phân tích hiệu quả tình trạng ngừng hoạt động của nhà máy, cho phép lập kế hoạch vận hành và quản lý rủi ro tốt hơn.