要按照需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力的要求，以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。一是获取算据。要锚定构建数字化场景的目标，建立天空地一体化水利感知网，构建全国统一、及时更新的数据底板，保持与物理流域交互的精准性、同步性、及时性。二是优化算法。要锚定智慧化模拟的目标，推进水利专业模型技术攻关，构建水利业务知识库，建设水利业务智能模型，确保数字孪生流域模拟过程和流域物理过程实现高保真。三是提升算力。要根据数据处理、模型计算的需要，扩展计算资源，升级通信网络，完善会商环境，提升高效快速、安全可靠的算力水平。四是建设数字孪生水利工程。要锚定安全运行、精准调度等目标，开展工程精细建模、业务智能升级，保持数字孪生水利工程与实体水利工程的融合性、交互性、同频性。五是支撑业务应用。要锚定精准化决策的目标，树立大系统设计、分系统建设、模块化链接的系统观念，强化应用思维，优化业务流程、创新业务模式，构建流域防洪、水资源管理调配等覆盖水利主要业务领域的智能化应用和管理体系。六是守住安全底线。完善水利网络安全体系，增强关键信息基础设施和重要数据防护能力，确保数字孪生流域运行安全。

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　　介绍了建筑模型的不同种类，设计师针对方案设计不同阶段的需要选择不同的模型类型来与甲方进行沟通和交流。第三部分则重点探讨了在实际应用中建筑师和建筑专业的学生会采用的模型应用技术。从全书结构能够看出，这三部分看似相互独立，实则从不同层面全面而系统地介绍了模型制作的相关知识，各部分之间相互关联，彼此呼应。首先介绍了模型是用什么制成的，进而阐述了不同类型的模型存在的原因，最后阐述了建筑模型的使用方式，并强调建筑模型能够加深甲方的印象，增强观者对建筑方案的理解和领悟。为了更好地阐释这些主题，本书的每一部分都大量列举了成熟的模型实例，这些实例既包括具象的又包括抽象的，既包括建筑模型又包括规划模型。总之，本书希冀通过三个不同章节的介绍能够令读者建立建筑模型制作的核心框架，并能广泛掌握建筑模型制作的应用技能。

　　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。