每一种装置都有自己的特点，危险有害因素以及重点防范部位和措施都是不同的，在危险有害因素辨识时，首先应该明确辨识的是哪种装置，生产装置确定了，其工艺、设备、场所、公用工程及辅助设施也就基本确定。2场所每个石油化工生产装置包含多个场所，例如简单的液化石油气的气体分馏装置就由主生产装置区、辅助设施、公用工程等部分组成。主生产装置区包含有不凝气体压缩机间、泵房、加热工序、脱硫工序、分馏、精制工序、尾气回收工序等。辅助设施包含有原料罐区、成品罐区、火炬系统、装卸车场。公用工程有变配电系统、消防系统、供热系统、供气（含氮气）系统、供水系统、仪表风系统等。在确定某个装置后，下一步应确定要分析的是该装置哪个系统或工序的具体场所。3物质和能量依据事故致因理论的物质和能量原理，引发事故的根本原因是存在危险物质和能量。危险物质和能量是可能发生事故的固有危险有害因素，物质和能量可控在可控状态下就安全，失控就危险。具体说就是存在易燃、易爆、有毒、高温、低温、辐射、粉尘等物质，以及振动、运动、压缩、位于高处等物体具有的动能或势能。系统安全观点的事故因果连锁在确定某个场所后，要全面分析该场所所具有的物质和能量，找出可能产生危险有害因素的根本原因。（1）易燃易爆。石油化工生产，从原料到产品，包括工艺过程中的半成品、中间体、各种溶剂、添加剂、催化剂、试剂等，绝大多数属于易燃、可燃性物质，还有爆炸性物质。它们又多以气体和液体状态存在，极易发生泄漏和挥发。 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。 抽水蓄能仿真模型实训平台能总体反映工程蓄水、泄水、发电、抽水等建筑物的布置与结构；实训平台配循环水箱，过水动态演示；主要由上水库、输水发电系统和下水库三大建筑设施组成，地层剖面可显示上水库、下水库、电站主厂房、副厂房、主变洞、尾水闸门洞、母线洞、压力输水钢管、中控室、开关站、通风竖井、电缆竖井、上下库闸门启闭设备及其设备等 1、输水系统模型包括、压力钢管、球阀、水轮机蜗壳、尾水管、拦污栅、下水库。输水系统采用上游输水主洞、下游输水洞、尾水洞和进水口等；引水主洞，上平段纵坡后接倾角为50°的斜井段，垂直高差。 2、抽水蓄能电站机组模型采用一台1/4剖面、机组蜗壳使用透明有机玻璃，进行立体全包围，能看到内部的水轮机的形状；模型清楚地表达了厂房的总体结构和水电厂的各部分组成。机组厂房展示的主要内容有:厂房屋面、排架、楼板、梁柱、吊车架、行车及轨道、水轮机蜗壳、导叶机构、活动导叶、固定导叶、座环、展轮、蝴蝶阀、发电机、励磁机、上下机架、尾水管、进水口、调速装置等；