1、构建变量通过备选仓库的经纬度来描述仓库的位置、仓库点集合。对于企业来说，可以是在已有的物流网络设施的基础上进行修改，也可以是拓展新的仓库。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加约束条件，1）每个层级中至少有一个仓库被选中。2）同一个城市的仓库视为同一个仓库。3）仓库数量为已知。如下图是案例Y的RDC备选城市集合，此处主要考虑了各种定性的因素。2、变量输入下图是案例A的仓库备选点（示例）。3、决策变量由于备选地点已经确定，设施之间的实际距离可以获得，最终目的是要找出备选方案中最优的选址组合，确定在哪些备选点建立仓库，以保证系统总成本最小，作为最终的决策方案。决策变量确定每个层级里的仓库是否能被选中，以及连接的上下游仓库和覆盖范围，被选中仓库的面积。下图是案例Y的初始备选仓库方案，即在RDC数量分别为1~4时，使网络总成本最小的选址方案，包括选中的仓库数量、地点、下游的覆盖范围。可以看出，当被选中的RDC数量变化时，选中的仓库地点及下游覆盖范围也发生变化。下图是案例Y中，当RDC数量=2的方案中，在不同周转率下的RDC的规划面积。三、供需分布 网络的首末两端为最终的供需方，工厂对DC层仓库、DC层仓库对客户存在着一定的供应关系。规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。

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　　模型共布置有原料厂、造气段、脱硫段、压缩变换段、铜洗脱碳段和氨合成及制冷段（含氨库）等七个工序段。这七个工序段中的原料输送机、大气柜、氮氢气压缩机和透明循环机等大型机器设备都采用电动模拟，发生炉、压缩机管道、水洗气管道、精制气管道、合成气管道、气氮管道和液氨管道等，主要生产流程采用灯光流动、模仿工质动态。各种不同用途的气、汽、溶液管道和机器设备采用分色处理。另外，主要管道按照实物实际装有安全阀模拟控制。使复杂的合成氨生产过程更明朗直观化，强化了认知效果。本模型规格尺寸为3.5米X2.2米，比尺关系约为1:50，模型所采用的发光管都是有绝缘电路板、贴片LED发光二极 管贯穿在管道中而组成，透过管壁均匀发光流动。底座支架主要采用实木材料制作而成，外粘各色铝塑板，进行造形装饰。盘面周边用白色铝塑板、底座主要以湖蓝色大块设色，间以牙白色带圆孔的块面和较宽的配色立体横条造型，使整体豪华而坚固。根据具体需要制作成多块组合形，便于拆装搬运，且组装灵活。30万吨合成氨装置仿真模型炼油厂工艺沙盘模型天然气处理工控安全演示模型中国石化起重作业仿真安全培训装置装置与布局:模型总体规划将设计制作成一个模拟流程场区微缩场景的形式，气化区煤气发生炉，燃烧室，水封槽，废铁锅炉，洗涤塔，燃料贮仓，烟囱，透明，一体，展现内部结构，采用LED灯叠加流水演示介质流向脱硫区脱硫塔，富液槽，富液泵，更新槽，贫液槽，贫液泵，透明，一体，展现内部结构。

　　以新能源为主体意味着双高（高比例、高电力电子装备）特点明显，由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂，采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难，需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。第三，快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求，随着电网上下游主体互动加强，电网管理工作内容和形式将发生频繁变化，需把握数据主线，通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性，实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通，提升业务效率，进而促进管理变革。在常年观测归纳和演绎的基础上，电力行业积累了丰富经验、规则和知识，可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等，将这些知识融入人工智能算法模型，形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法，并用知识表达来刻画数据所蕴含的规律，进而形成人机协同模式，这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整知识体系。数字电网知识表达体系新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战，传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统，相比之下，数字电网的多重知识表达，将推动新型电力系统可观、可测、可控成为现实。通过数字电网的多重知识表达，可提取物理电网的特征规律，精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系，实现对物理电网最优的决策控制。在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达（知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达）的基础上，面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富，多重知识表达主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态；数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律；数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系；数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具，对上述三类应用实现补充和支撑，这样即可形成数据驱动、知识引导和物理建模相互统一的人工智能模型。