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。 水斗式水轮机模型 制作参数: 1） 大型冲击式水轮机模型优先采用竖轴式结构布置。 2 ）冲击式水轮机转轮、喷嘴和喷针适宜采用3D 打印整体成型工艺制造，在高速水流作用的部件表面宜采用金属耐压材料制造。 3 ）竖轴冲击式水轮机的转轮和喷管能满足从上经发电机定子中心和向下自机壳内拆装实训功能。 4）多喷嘴冲击式水轮机根据输出功率的大小自动投入或切除相应数目的喷嘴，改变喷嘴数时水轮机模型能正常安全稳定运行，各射流间相互无干扰。 5 ）冲击式水轮机的每个喷嘴和折向器均配有单独的操作接力器。各喷针具有单独的电气回复机构和开度指示，折向器具有单独的开、关位置指示信号。 6 ）冲击式水轮机具有制动喷嘴及相应的自动控制元件。 7 ）冲击式水轮机可采用反向水斗装置，以抑制其飞逸转速。 堆块式分拣机由链板式输送机和具有独特形状的滑块在链板间左右滑动进行商品分拣的推块等组成。推块式分拣系统是由推块式分拣机，供件机，分流机，信息采集系统，控制系统、网络系统等组成。 1、可适应不同大小、重量、形状的各种不同商品； 2、分拣时轻柔、准确； 3、可向左、右两侧分拣，占地空间小； 4、分拣时所需商品间隙小，分拣能力高达18000个/时； 5、机身长，最长达110米，出口多。