ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ

Gerald Girard

ਵੀਰਵਾਰ, 18 ਜੁਲਾਈ 2024 5:15:16 ਪੂ.ਦੁ.

ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਲਾਂਟਾਂ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਆਊਟੇਜ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਪਲਾਂਟ ਜਾਂ ਤਾਂ ਔਨਲਾਈਨ ਜਾਂ ਔਫਲਾਈਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਆਊਟੇਜ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਊਟੇਜ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੂਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਈ ਪੌਦਿਆਂ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਅਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਂਡਿਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਹੁਕਮ ਵਰਣਨ

pd.date_range() ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਮਿਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮਿਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

np.log() ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਲਘੂਗਣਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੰਡ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

random.random() 0.0 ਅਤੇ 1.0 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

math.floor() ਨਿਰਧਾਰਤ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਲੋਟ ਨੂੰ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

math.ceil() ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਤੱਕ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

pd.DataFrame() ਇੱਕ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਟੇਬਲਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

extend() ਸੂਚੀ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕਈ ਆਈਟਮਾਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਆਊਟੇਜ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

datetime() ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਮਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਣਨ
pd.date_range()	ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਮਿਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮਿਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
np.log()	ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਲਘੂਗਣਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੰਡ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
random.random()	0.0 ਅਤੇ 1.0 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
math.floor()	ਨਿਰਧਾਰਤ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਲੋਟ ਨੂੰ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
math.ceil()	ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਤੱਕ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
pd.DataFrame()	ਇੱਕ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਟੇਬਲਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
extend()	ਸੂਚੀ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕਈ ਆਈਟਮਾਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਆਊਟੇਜ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
datetime()	ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਮਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪਾਂਡਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਨਡ ਪਲਾਂਟ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ

ਉਪਰੋਕਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਈ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਲਾਂਟਾਂ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਆਊਟੇਜ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੀਚਾ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰੇਕ ਪਲਾਂਟ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਔਨਲਾਈਨ (1) ਜਾਂ ਔਫਲਾਈਨ (0)। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਮਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਥਿਰਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਔਸਤ ਆਊਟੇਜ ਅਵਧੀ ਅਤੇ ਔਫਲਾਈਨ ਸਮੇਂ ਦਾ ਔਸਤ ਅੰਸ਼ ਵੀ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ , ਜੋ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੋਰ ਇੱਕ ਲੂਪ ਹੈ ਜੋ ਹਰੇਕ ਪੌਦੇ ਲਈ ਆਊਟੇਜ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੂਪ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ np.log ਅਤੇ ਆਊਟੇਜ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਆਊਟੇਜ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਲਈ ਨਮੂਨੇ ਖਿੱਚਣ ਲਈ। ਇਹ ਨਮੂਨੇ ਫਿਰ ਹਰ ਪੌਦੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਦਿਨ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪਲਾਂਟ ਔਫਲਾਈਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਊਟੇਜ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਸਥਿਤੀ 0 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ 1 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪੀਰੀਅਡ ਨੂੰ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ। ਹਰੇਕ ਪੌਦੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸਥਿਤੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਰ ਇੱਕ ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਆਊਟੇਜ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ . ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਹੀ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਮਾਡਯੂਲਰ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਭਾਲਣ ਯੋਗ ਕੋਡ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪਲਾਂਟ ਲਈ ਉਪਲਬਧਤਾ ਸਥਿਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਪੌਦੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਪਲਾਂਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲੂਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਲ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪਲਾਂਟ ਲਈ ਆਊਟੇਜ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤਾਰੀਖਾਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਲਾਂਟਾਂ ਦੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪਾਂਡਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਲਾਂਟ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਪਾਈਥਨ - ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

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())

ਪਲਾਂਟ ਬੰਦ ਹੋਣ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਜਨਰੇਸ਼ਨ

ਪਾਈਥਨ - ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਪਾਂਡਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

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())

ਐਡਵਾਂਸਡ ਪਾਂਡਾਸ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ

ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਵੈਕਟੋਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੱਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰੇ ਐਰੇ ਉੱਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਪਾਈਥਨ ਲੂਪਸ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਂਡਾ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਪੂਰਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮੇਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੌਦਿਆਂ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਪਾਂਡਾਸ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚੰਕਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਸੰਭਾਵੀ ਮੈਮੋਰੀ ਓਵਰਫਲੋ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, NumPy ਅਤੇ SciPy ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, NumPy ਦੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ ਅਤੇ ਆਊਟੇਜ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। SciPy ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਲਾਹੇਵੰਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਂਡਾ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।

ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਪਾਂਡਾਸ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੇਟਿਵ ਪਾਈਥਨ ਲੂਪਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ?
ਵੈਕਟੋਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੂਰੇ ਐਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੂਪਸ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ?
ਕੁਦਰਤੀ ਲਘੂਗਣਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਊਟੇਜ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਲਈ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੰਡ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕੁਸ਼ਲ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮੈਮੋਰੀ ਓਵਰਫਲੋ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਕਈ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਪਾਂਡਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?
ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਕੁਝ ਹੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?
NumPy ਅਤੇ SciPy ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੀ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਕਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਹੈਂਡਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪਾਂਡਿਆਂ ਨਾਲ NumPy ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
NumPy ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਆਊਟੇਜ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਲਾਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਆਊਟੇਜ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਂਡਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਪੌਦੇ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਲਈ ਸਹੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਸਗੋਂ ਬਿਹਤਰ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ NumPy ਅਤੇ SciPy ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪਾਂਡਾ ਪਲਾਂਟ ਦੇ ਆਊਟੇਜ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਬਿਹਤਰ ਸੰਚਾਲਨ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਲਾਂਟਾਂ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ

ਪਾਂਡਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਨਡ ਪਲਾਂਟ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ

ਪਾਂਡਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਲਾਂਟ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਪਲਾਂਟ ਬੰਦ ਹੋਣ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਜਨਰੇਸ਼ਨ

ਐਡਵਾਂਸਡ ਪਾਂਡਾਸ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਆਊਟੇਜ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ