地下水污染数学模型是描述地下水中污染物随时间和空间迁移转化规律的数学方程。污染模型的建立可以给出排入地下水中污染物的数量与地下水水质之间的定量关系，从而为水质预测及影响分析提供理论依据，便于进行地下水污染修复。 目前，已提出各种各样的地下水污染模型，按不同的分类方法可划分为以下几类: 按时间特性划分为动态模型和静态模型。描述地下水中水质组分的浓度随时间变化的水质模型称为动态模型;描述地下水中污染组分的浓度不随时间变化的水质模型称为静态模型。 按水质模型的空间维数划分为一维、二维、三维水质模型。描述水质组分的迁移变化在一个方向上是主要的，另外两个方向上是均匀分布的，这种水质模型称为一维水质模型;描述水质组分的迁移变化在两个方向上是主要的，在另外一个方向上是均匀分布的，这种水质模型称为二维水质模型;描述水质组分的迁移变化在三个方向进行，该水质模型称为三维水质模型。 构建大数据环境下的关联分析模型，研究跨行业、跨领域的电力市场运营分析算法，挖掘电力市场的数据规律与价值。立足于中国电力市场实际情况、特点和需要，从市场供需、结构、市场行为、安全约束、外部市场等多方面提出影响电力市场运营分指标因素，建立多源异构环境下的电力市场建设与运营指标体系，综合多维地分析和评价电力市场运行情况。基于大数据的多能流市场化交易应用。利用大数据、云计算、AI等新技术开展能量信息实时监测、数据分析和优化处理，提供各类能源交易全流程数据支撑，实现源网荷储资源的各环节高度协调，生产和消费双向互动。基于大数据的多能流市场化交易应用，在能源生产端结合实时气象数据、厂站运行状态数据等，应用大数据建模开展需求响应预测、发电量模拟、交易策略推演等应用。在能源消费端利用大数据技术将气象信息、用户作息规律、宏观经济指标等数据，通过抽象的量化指标表征与负荷之间的关系，实现对负荷变化趋势的精确感知，达到供需匹配灵活的目的。05结语当前电力市场大数据应用应结合大流量、多维尺度的数据形态和趋势特征，构建适应广域数据来源的集成传输、分析处理以及数据展现的技术体系，大数据应用设计需统筹考虑业务中台与AI技术在电力市场应用的未来方向，可以采取云计算+中台模式设计架构融合的总体可执行框架。本文分析构建了市场主体用户画像分析、信息精准推送和征信评估与分析等业务应用模型，对降低信息不对称的市场效率负面影响和电力市场信用风险管理等工作提供了新思路、新方法，为大数据技术在电力市场的进一步实践提供了借鉴。原标题:北京电力交易中心 刘永辉，张显等:能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨免责声明:以上内容转载自北极星电力新闻网，所发内容不代表本平台立场。 返回上一视图点击工具条上的返回上一视图按钮，将恢复最近一次地图操作之前的样子。4.1.5. 平移点击工具条上的平移按钮，可以使地图沿着鼠标拖动的方向移动，移动的距离等于鼠标拖动的距离。平移的方法是:在地图上按下鼠标左键，拖动鼠标，然后释放鼠标左键。4.2. 查询4.2.1. 点击查询点击查询用于查看一个目标的属性数据。操作方法是:首先在工具条上点击点选按钮，在图层列表中使要查询的目标类型可见（参见:使某种目标在地图上可见），激活该图层为当前活动层（参见:在地图上查询某种目标），在地图上点击要查询的目标。4.2.2. 拉框查询拉框查询用于查看包含在一个矩形框中或与矩形框相交的所有目标的属性数据。操作方法是:首先在工具条上点击框选按钮，在图层列表中使要查询的目标类型可见（参见:使某种目标在地图上可见），激活该图层为当前活动层（参见:在地图上查询某种目标），在地图上按下鼠标左键，拖动鼠标，然后释放鼠标。鼠标拖动的同时会显示一个红色的矩形框，该框就是查询的矩形范围，查询结果显示在查询结果窗中。右边显示了拉框查询的结果。点击每条记录前面的记录号，可以定位到该记录对应的目标。