在项目模型定标之前，建议前置打样周期、制作周期以此配合项目营销进度，配合营销选择符合中梁产品理念的营销沙盘模型。营销招采类目繁多，涉及面广泛，营销招采工作需要涉猎更深更广，不断学习提升，充分了解各类材料价格的浮动，技术的更迭，降本增效，更快更好的完成营销招采工作，助推营销招采工作最大价值化。 流网络规划中的场景构建，以及用变量、决策变量、约束条件等数学语言将其抽象为数学问题，建立规划模型，并求解得到最优的规划方案。构建场景可以将案例A的场景简化为工厂（生产端）到仓库（DC层）、以及仓库到客户（需求端）的物流网络。这一网络，大致可以分为生产端，DC层和需求端，如下图。DC层所涉及的仓库选址、库存布局、运输路线的优化非常重要，不仅能优化企业的成本，在客户服务水平、订单响应时间等方面也能得到很大的提升。该物流网络的场景结构及特征可以从层级节点、仓库备选点、供需分布、运输、库存、仓储等六个维度来构建和描述。一、层级、节点 在网络中，首层共有j个工厂，末层有k个客户，其他层级为DC层。DC层共有s个层级，包含i个节点（仓库），网络规划就是通过模型来确定DC层的层级以及各层级中的仓库数量。1、构建变量可以用工厂点集合、仓库点集合、客户点集合、仓库层级、仓库数量等变量来描述网络的层级、节点。2、变量输入下图是案例A的DC层的现状分布情况，包括一级配送中心布局、二级配送中心布局。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）3、 优化对比下图是案例A的优化后的网络结构。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）二、仓库备选点 仓库备选点是一个离散的备选位置的集合，数量通常非常有限，而该备选方案集中的任何一个节点都是可行解，是事先经过合理分析的，包括分析经济因素、自然因素、社会因素等等。 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。