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。 污水处理厂模型 污水处理厂沙盘 城市污水处理沙盘模型 工业污水处理沙盘模型 一、概述 1、本实训装置系统主要包括: 建设一座主体规格为:长6.5米、宽3.5米、总高约1米的大型城市给排水工程及防洪系统仿真展示沙盘1套。 防洪系统仿真展示沙盘1套。长2米、宽2米。 根据具体的目标要求本展示沙盘分为①城市自来水输水系统与排水系统；②城市污水处理系统；③排涝系统等三个部分。 2、剖面展示。在本模拟装置中必不可少，采用多层的、纵横阶梯剖等综合剖形式布置，在剖面的设计和制作中，必须体现各构筑物的结构、原理、功能布置；必须与平面布置的各区域各装置紧密配合、相互补充等，阶梯式剖开。 3、装备目标要求中实际通水演示的全部设施设备；实际操作的执行机构和调节机构。 4、计一套PLC控制系统，根据需要，专门对本装置的主要设备进行操控。 二、展示目标 1. 从了解到熟悉并掌握城市给水水厂处理流程、设施设备、工作原理； 2. 从了解到熟悉并掌握城市给水管网的选择和布置、建筑给排水系统等； 3. 从了解到熟悉并掌握城市排水管沟的安排与布置、污水厂水处理流程、设施设备、工作原理等。 4.从了解到熟悉并掌握水闸的防潮、排涝、暴雨期洪水期间，泵站排水、水位升降等。 三、主要功能 1、本展示沙盘，主要要求具备两大功能: ★场景及原理演示区。以贵方提供的图纸为原型，进行缩小制作，要求场景逼真，工艺流程原理演示清晰，突出展示城市给排水及污水处理等相关要素和关键原理。 如自来水工程的原水处理工艺流程、增压输送、污水处理系统，以及水闸防潮、排涝等场景与设施设备原理演示。 2、根据具体内容和具体目标要求，本展示沙盘分成①城市自来水输水系统与排水系统；②城市污水处理系统；③排涝系统等三个区域。各个区域都有各自的具体功能目标 1、构建变量通过备选仓库的经纬度来描述仓库的位置、仓库点集合。对于企业来说，可以是在已有的物流网络设施的基础上进行修改，也可以是拓展新的仓库。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加约束条件，1）每个层级中至少有一个仓库被选中。2）同一个城市的仓库视为同一个仓库。3）仓库数量为已知。如下图是案例Y的RDC备选城市集合，此处主要考虑了各种定性的因素。2、变量输入下图是案例A的仓库备选点（示例）。3、决策变量由于备选地点已经确定，设施之间的实际距离可以获得，最终目的是要找出备选方案中最优的选址组合，确定在哪些备选点建立仓库，以保证系统总成本最小，作为最终的决策方案。决策变量确定每个层级里的仓库是否能被选中，以及连接的上下游仓库和覆盖范围，被选中仓库的面积。下图是案例Y的初始备选仓库方案，即在RDC数量分别为1~4时，使网络总成本最小的选址方案，包括选中的仓库数量、地点、下游的覆盖范围。可以看出，当被选中的RDC数量变化时，选中的仓库地点及下游覆盖范围也发生变化。下图是案例Y中，当RDC数量=2的方案中，在不同周转率下的RDC的规划面积。三、供需分布 网络的首末两端为最终的供需方，工厂对DC层仓库、DC层仓库对客户存在着一定的供应关系。规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。