别墅建筑模型 别墅类的建筑模型主要是展示该建筑的样式及周边构造情况，同住宅类的建筑模型一样也是通过实际的建筑比例进行缩小制作而成的，别墅类的建筑模型主要是房地产开发商找模型公司制作出来供购房者更加直观的观看或购买别墅类居住房屋。因别墅建筑在开售前后都未对该建筑进行装修，这主要是别墅建筑购买人群的特殊性的原因，所以制作出别墅建筑模型更好的进行销售。 建筑模型的保养 建筑模型在进行运输或展示的过程中避免进行暴晒，展馆的室内温度控制在35摄氏度以下，同时要保持湿度在30%-65%为宜，否则建筑模型可能会发生脱落及变形。建筑模型在进行展示的过程中内部都设置有灯光，灯光的使用要注意时间，避免长时间的开放。 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。 按描述水质组分的多少划分为单一组分和多组分的水质模型。地下水中某一组分的迁移转化与其他组分没有关系，描述这种组分迁移转化的水质模型称为单一组分水质模型;地下水中一组分的迁移转化与另一组分(或几个组分)的迁移转化是相互联系、相互影响的，描述这种情况的水质模型称为多组分水质模型。 按水质组分类型划分为耗氧有机物、无机盐、悬浮物、放射性物质等的单一组分的水质模型，难降解有机物水质模型，重金属迁移转化水质模型等。 按污染物的性质划分为惰性污染物迁移扩散模型和非惰性污染物迁移扩散模型。污染物进入地下水中后，随着介质的运动不断地变换所处的空间位置，还由于扩散作用不断向周围扩散而降低其初始浓度，但不会因此而改变总量，不发生衰减，这种污染物称为惰性污染物(如重金属、很多高分子有机化合物等)。污染物进入地下水后，除了随着介质流动而改变位置、并不断扩散而降低浓度外，还因自身的衰减而加速浓度的下降，这种污染物称为非惰性污染物。 按所建模型的数学方法划分为确定性数学模型、随机数学模型、灰色系统模型、黑箱模型等。 按所建模型方程的类型划分为线性模型和非线性模型。 按模型中参数的类型划分为集中参数模型和分布参数模型等。 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。