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化推送服务。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。
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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化推送服务。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。
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建筑模型可按以下四点分类:1.制造技术（手工制造、计算机辅助制造、机械制造等）2.材料（纸张、塑料、木材、吹塑、复合材料等）3.对象时间（古代、现代、未来）4.用途功能 (本篇介绍)C 3.1：按用途功能分类的建筑模型C 3.1.1：概念模型概念模型是在初的建筑设计阶段制作的，以发现所需的形状、草图。它是早的设计方法之一。概念模型用于分析项目的特征以及空间布局，比例和周围环境。通常，这些建筑模型是由便宜的材料制成的，例如泡沫芯和纸板，它们可以快速，简单地使用和修改。因此，使用概念模型检查设计，更具成本效益。概念模型的一个例子C3.1.2：工作模型工作模型是可以帮助显示完成度高的建筑设计项目，在开发过程后段落实方案。与概念模型不同，工作模型由金属，有机玻璃等较坚固的材料制成。这些模型旨在描述详细的形状，材料和其他元素，例如建筑立面。
锅炉模型高度从台面到顶棚高约1.6m左右，占地面积应控制在3.2m×1.2m左右。采用5台磨煤机直吹式制粉系统（2台钢球磨，3台中速磨），燃烧方式的仿真显示应能够通过控制，在四角切圆、对冲燃烧和“W”型火焰三种燃烧式间切换。单炉膛倒Π型露天布置，全钢架悬吊结构及栅格平台，度螺栓连接，摆动喷嘴调温，平衡通风，固态排渣。炉前布置有汽水分离器、膨胀水箱等，炉后尾部布置有两台三分仓转子回转式空气预热器。锅炉系统模型由输煤系统、制粉系统、锅炉本体、风烟系统、除尘除灰系统组成。整台锅炉模型包括：锅炉外观及钢架、回转式空气预热器（2个）、原煤斗（5座）、中速碗式磨煤机（3台）、双进双出钢球磨（2台）、给煤机（5台）、煤斗与给煤机磨煤机的连接管（5条）、磨煤机与炉膛连接管（20条）、汽水分离器1个、集中下降管、下联箱、主蒸汽母管、冷再热汽母管、热再热汽母管、一次风机（2台）、二次风机（2台）、引风机（2台）、烟风道及锅炉内部各级受热面管道。以上设备模型需用不同颜色的有机玻璃压制成形，炉墙透明，可见内部结构。轮机、皮带运输机可仿真模拟转动；各种水、汽管道有灯光流动演示；炉膛火焰灯光显示。