水电站模型水电站模型: 是能将水能转换为电能的综合工程设施 。一般包括由挡水、泄水建筑物形成的水库和水电站引水系统、发电厂房、机电设备等。水库的高水位水经引水系统流入厂房推动水轮机发电机组模型发出电能，再经升压变压器模型、开关站和输电线路输入电网。 瓯江翻水电站 温州瓯江翻水站建于1970年，1984年11月通过省、市政府验收并投入使用，是我市重点大型水利工程，国有事业单位。水电站模型水利枢纽模型重力坝式水电站 具有以下特点:①具有日调节以上性能时，适宜担任电力系统的调峰、调频和备用检修任务，可增大电站的电力效益和提高供电质量。②枢纽布置集中，便于运行管理。③不会像引水式水电站那样要出现脱水河段，相反其库区可增加河道水深，有利于通航。④对调节性能好的水电站，库水位变幅较大，低水位时减少了利用水头，有时会影响通航，在水轮机选择时要考虑低水头的影响。⑤水库淹没损失大。（6）电站大坝可统一管理，最大化利用人力资源。水电站模型水利枢纽模型苗尾水电站 坝址距昆明544千米，距大理195千米，距云龙县城91千米，是澜沧江上游河段一库八级开发梯级电站中最下游一个梯级。坝址控制流域面积9.39万平方千米，多年平均流量960立方米/秒。工程开发任务以发电为主；电站装机容量140WKW，多年平均年发电量单独运行时为61.23亿千瓦时，考虑古水调节后为70亿千瓦时以上。水电站模型水利枢纽模型引水式水电站 是指自河流坡降较陡、落差比较集中的河段，以及河湾或相邻两河河床高程相差较大的地方，利用坡降平缓的引水道引水而与天然水面形成符合要求的落差(水头)发电的水电站。 水电站的装机容量主要取决于水头和流量的大小。山区河流的特点是流量不大，但天然河道的落差一般较大，这样，发电水头可通过修造引水明渠或引水隧洞来取得，适合于修建引水式水电站水电站模型水利枢纽模型 三峡大坝水电站 三峡众所周知是拦河大坝为混凝土重力坝，坝轴线全长2309.47米，坝顶高程185米，最大坝高181米。泄洪坝段位于河床中部，前缘总长483米，设有22个表孔和23个泄洪深孔，其中深孔进口高程90米，孔口尺寸为7×9米；表孔孔口宽8米，溢流堰顶高程158米，表孔和深孔均采用鼻坎挑流方式进行消能。电站坝段位于泄洪坝段两侧，设有电站进水口。进水口底板高程为108米。压力输水管道为背管式，内直径12.40米，采用钢衬钢筋混凝土联合受力的结构型式。校核洪水时坝址最大下泄流量102500立方米/秒。水电站模型水利枢纽模型 水利枢纽 是为满足各项水利工程兴利除害的目标，在河流或渠道的适宜地段修建的不同类型水工建筑物的综合体。水利枢纽常以其形成的水库或主体工程——坝、水电站的名称来命名，如三峡大坝，新安江水电站，丹江霞水库，等；也有直接称水利枢纽的，如葛洲坝水利枢纽水电站模型水利枢纽模型 滚水坝其实就是低溢流堰，一种高度较低的的拦水建筑物，其主要作用为抬高上游水位、拦蓄泥砂。主要原理是将水位抬高到一定位置，当涨水时，多余的水可以自由溢流向下游。因此，除了满足取水的高程要求外，还要满足冲砂的要求。具体根据其作用、地质、水文等因素来确定规模。 基于电力交易大数据的市场用户画像体系架构如图5所示。图5 电力市场用户画像标签体系基于电力市场行为数据的精准化推送服务。精准化推送服务以用户历史属性、行为特征数据为基础，选取具备广泛代表意义的训练样本和测试样本用于模型构建和验证，确定样本用户属性特征与服务之间的匹配关系，形成模型训练样本数据库，然后通过算法与人工相结合的方式对样本用户属性特征数据和服务数据进行整理清洗，基于训练样本基础数据，采用随机森林和梯度提神决策树算法对每一类服务的用户属性特征进行学习，完成用户属性特征与精准服务模型的构建，利用模型预测测试样本服务推荐结果，并对服务推荐结果的准确率进行评估。电力市场主体征信评估与分析。海量市场注册、交易、履约及结算信息与市场主体信用状况密切相关，基于大数据技术挖掘分析海量数据信息，利用大数据算法构建电力市场主体信用评估模型，采用感受性曲线下面积（ROC_AUC）、区分度指标（KS）、群体稳定指数（PSI）等分析方法评估分析模型效果，为应对新形势下电力市场多重信用风险问题、防范电力市场主体信用风险、建立相应的信用风险防范机制提供了重要支撑。图6 基于大数据的电力市场主体信用信息分析模型多源异构环境下电力市场运营大数据挖掘分析。