株洲电力规划模型_水轮泵模型

房地产项目营销沙盘作为营销的个展示点，是楼盘规划的缩影和模型，项目营销楼盘的环节可以说是营销展示核心，许多项目不惜以花费几十乃至上百万的制作费用足见其重要性。某种程度上来说，沙盘就是项目的缩略图和微型展示，除了后期建设中的小范围变动外，未来成型的社区基本就是沙盘的模样。沙盘，是楼盘全面的张脸，也是项目品质的重要展示。 ^fen^沙盘模型制作工序沙盘模型制作工序主要为：绘图（CAD绘图编辑精雕文件）——雕刻——木工（底盘底座制作）——建筑制作（拼接、打磨、上色、装灯）——环境制作（底板、地形、绿化、上色、装灯）——灯光控制编程——组装（建筑、环境、灯光成整体）——运输（验收后送货）——现场安装——成品沙盘的不同部位也会使用不同的材料 ^fen^沙盘模型的主要材料建筑材料：主材料采用加力板、有机玻璃、金属及PVC作模型墙体的主要材料，软质材料将采用ABS板互相衔接制作，搭配；针对建筑或设备不同的变化形态分别制作。

运输线路对规划目标的经济性产生直接影响，运输成本主要由运输路线、运输方式决定的。 1、构建变量规划配送路线涉及的因素很多，主要因素有运输距离、运输环节、运输方式/工具、运输时间、运输费用等。2、变量输入下图是案例A中对重庆某一仓库的变量【分中心数量、运输费用、订单量、各二级配送中心运输距离】的现状的统计分析。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 下图是案例A对服务水平/运输周期的变量【各月份到工厂提货延误程度、各月份车辆运输延误程度、各月份车辆运输延误次数、各月份车辆运输准点次数、各月份到货延误程度】的现状分析统计结果。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 3、决策变量运输决策变量不仅影响运输成本，还影响着网络的服务水平（运输周期/订单响应时间）。可通过指标【各月份到工厂提货延误程度、各月份车辆运输延误程度、各月份车辆运输延误次数、各月份车辆运输准点次数、各月份到货延误程度】来评估网络的服务水平。下图是案例A对运输的决策变量的优化结果。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 4、目标函数运输成本主要包括了三个部分，一部分为工厂到仓库，一部分为仓库之间的运输，另外一部分为仓库到客户，不同部分的运输方式可能不一样。5、优化对比下图是案例A中的【到二级的配送路线】的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）五、库存  库存规划对规划目标的经济性产生直接影响，包括库存的分布、库存策略、库存水平的规划等等。库存的规划是以网络结构和供需分布的特征为基础。1、决策变量库存的决策变量主要包括【配送中心安全库存水平(SS)、订货周期内的周转库存、配送中心再订货点、经济订货批量（EOQ）】。2、目标函数3、优化对比下图是案例A中库存决策变量【配送中心安全库存水平(SS)、订货周期内的周转库存、配送中心再订货点、经济订货批量（EOQ）】的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）六、仓储 仓储成本主要指与仓库建设/租赁、管理运营相关的成本，如人员成本、仓库租金、设备成本、能耗成本。1、构建变量仓储成本的计算是建立在费用函数与费率的基础上的，如租赁成本、库存持有成本、产品成本等。2、变量输入下图是案例A中，对变量【各配送中心人员成本、各配送中心仓库租金、各配送中心设备成本、各配送中心能耗成本】的现状情况的统计分析。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 3、决策变量在备选仓库集合中确定出被选中仓库。这将影响前述的各项变量，包括【各配送中心人员成本、各配送中心仓库租金、各配送中心设备成本、各配送中心能耗成本】。4、目标函数仓储中心的成本主要由固有建设成本，人员成本以及其他设备或能耗成本够成。相对来说比较固定。其中可以通过人员数量和人员的平均成本计算出其中的人员成本。5、 模型求解 由于货物品种多、网络层次结构复杂、可供选择的节点数目大，其中任何一个环节或因素发生变动都会对模型求解结果造成影响。在不同的约束条件下，对同一问题求解，可能得出不同的结果，包括仓库的类型、位置、数量和处理能力等等。因此，此处增加一些约束和假设条件。 假设条件：1）系统总成本只考虑主要的成本费用，细节或小费用成本暂不考虑。2）不考虑缺货成本。3）库存策略采用不允许缺货的批量订货策略。根据上面的各个部分的结果,得到总的目标:在备选点均已知，在每个物流中心都无能力限制，需求点和需求量以及所需设置的物流设施（仓库）的数目均确定的情况下，规划总费用小的多个物流中心构建的物流系统。 对上述模型可以采用逐次逼近法求解,给出一个的初始解,然后进行迭代计算来逐步改善所得解,后使其接近费用小。它的优点是计算过程比较简单，能评价网络中的各项主要费用,能通过求解物流中心的流通量来确定物流中心的规模，同时可以根据物流中心需求的特点，采取不同的备货策略。6、 成本优化对比 下图是案例A的各项成本决策变量的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 给出优化前的目标函数（成本）计算结果，以及优化后的网络结构、成本结果。在模型输出结果的基础上，我们可以结合企业的运作特点，建立方案的评价指标体系，从客户、物流、成本等多个维度的进行整体评估，从而得到定性和定量优的方案。

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仿真计算能力。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挑战，传统方法难以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，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。

1、 规格尺寸：模型整体1500*1000×1200其他系统设备按比例加工。

2、 参数说明：立体仓库的原理、数据、结构等全面解析系统。系统的设备：（包括设备主要部件），全部按照原尺寸进行缩放建模。

3、模型功能及原理展示

（1）模型整体采取微缩、结构分色、系统全面、内容准确反映由货架、巷道堆垛起重机、货车、皮带输送机、存储托盘等模块系统组成；整体比例、色彩、内容、功能模拟使人具有“身临其境”的震撼感觉；

4、模型材质：采用亚克力、珠光玻璃、工程塑料、ABS板材、不锈钢、铝合金等模型材料。

5、模型组成部分：货架、巷道堆垛起重机、货车、皮带输送机、存储托盘等组成。