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2022年中国31个省份的发电量及各类发电数据(火电、水电、核电、风电、太阳能)

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简介:
本文展示了2022年中国各省份发电总量以及火电、水电、核电、风电和太阳能等不同类型发电的数据,为能源研究提供详实信息。 2022年全国31个省市的发电量、火力发电量、水力发电量、核能发电量、风力发电量及太阳能发电量数据整理如下: **一、 发电量** 发电机通过能量转换产出电能的数量被称为“发电量”,其计量单位为千瓦时(kWh)。 **二、 火力发电量** 火力发电是利用煤炭、天然气或石油等化石燃料燃烧产生的热能转化为机械能,再由发电机将这种动能进一步转成电力的过程。火力发电量通常用于衡量一个火电厂的总输出电力量。 **三、 水力发电量** 水力发电是指通过水电站把水流的能量转换为电能的数量。此数量一般以千瓦时(kWh)或兆瓦时(MWh)来计量,受制于水流速度、水位高度及水轮机效率等多种因素的影响。在全球范围内,水力发电是重要的可再生能源之一,并且也是主要的清洁能源形式。 **四、 核能发电量** 核能发电是指通过利用原子核裂变等方式进行电力生产的电量数量,通常以千瓦时(kWh)为单位衡量。该数值可以反映一个国家或地区在总发电量中使用核电的比例以及在全球范围内与其它地区的比较和发展水平。 **五、 风力发电量** 风力发电是指通过利用风能转化为电能的总量。具体而言,就是在风电场里安装有风轮机设备,当风吹动叶片旋转时带动发电机产生电力并将其送入电网中使用。

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客服
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  • 202231
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    本文展示了2022年中国各省份发电总量以及火电、水电、核电、风电和太阳能等不同类型发电的数据,为能源研究提供详实信息。 2022年全国31个省市的发电量、火力发电量、水力发电量、核能发电量、风力发电量及太阳能发电量数据整理如下: **一、 发电量** 发电机通过能量转换产出电能的数量被称为“发电量”,其计量单位为千瓦时(kWh)。 **二、 火力发电量** 火力发电是利用煤炭、天然气或石油等化石燃料燃烧产生的热能转化为机械能,再由发电机将这种动能进一步转成电力的过程。火力发电量通常用于衡量一个火电厂的总输出电力量。 **三、 水力发电量** 水力发电是指通过水电站把水流的能量转换为电能的数量。此数量一般以千瓦时(kWh)或兆瓦时(MWh)来计量,受制于水流速度、水位高度及水轮机效率等多种因素的影响。在全球范围内,水力发电是重要的可再生能源之一,并且也是主要的清洁能源形式。 **四、 核能发电量** 核能发电是指通过利用原子核裂变等方式进行电力生产的电量数量,通常以千瓦时(kWh)为单位衡量。该数值可以反映一个国家或地区在总发电量中使用核电的比例以及在全球范围内与其它地区的比较和发展水平。 **五、 风力发电量** 风力发电是指通过利用风能转化为电能的总量。具体而言,就是在风电场里安装有风轮机设备,当风吹动叶片旋转时带动发电机产生电力并将其送入电网中使用。
  • 2000-202231面板
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    本数据库收录了中国自2000年至2022年间,全国各省份(共31个)的年度用电量、发电量以及水力发电量等详细信息,涵盖长达二十余年的电力行业关键指标。 2000年至2022年期间中国31个省份的用电量、发电量及水力发电量数据已经人工整理完毕。 用电量是指用户消耗的有效电能数量,以千瓦时(kWh)为单位计量。它是有功功率与时间乘积累积的结果,通常通过电表进行测量。 发电量则是指发电机将其他形式的能量转换成的电量总量。其计量单位同样使用“千瓦·小时”。这个数值涵盖了所有电力工业、自备电厂以及农村小型电站等产生的火力发电、水力发电、核能发电以及其他动力发电(如地热能发电、太阳能发电、风力发电和潮汐能发电)。 而水力发电量特指在一定时间段内,通过水流驱动涡轮发电机产生的电能量总量。该数据通常以兆瓦时(MWh)为单位计量,表示在一个小时内发电机连续输出1兆瓦功率的时间长度。
  • 优质
    太阳能热电发电站是一种利用太阳辐射能产生电力的设施,通过聚集太阳光加热工质(如水、油或熔盐)至高温状态,驱动涡轮发电机进行发电。这是一种清洁且可再生的能源解决方案。 倪华良和朱铁军探讨了建设太阳能温差电发电站的成本与收益问题,并估算了温差电材料的用量、导线用量、管线总长以及冷却能耗等成本因素。
  • 1990至2020间每月用
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    该数据集收录了自1990年至2020年期间,中国各省份逐月的用电量和发电量信息,详尽展示了三十年间电力行业的变化趋势。 一、分省份发电量累计值(月)数据:1990-2020年 二、分省份用电量累计值(月)数据:2003.5-2020年 发电量是指发电机转换能量产出的电能数量,计量单位为“千瓦时”。它包括全部电力工业、自备电厂和农村小型电厂产生的火力发电、水力发电、核能发电及其他动力形式的发电(如地热能发电、太阳能发电、风力发电、潮汐发电以及生物能源)。统计范围涵盖厂用电量,新建设备投产前的电量及大修或改造后试运行期间生产的电量。只要被本单位或其他用户使用,则计入发电量;未使用的则不计。 用电量是指用电对象消耗的有效电能数量,计量单位为“千瓦时”。它反映的是有功功率与时间乘积之和,通常通过电表进行测量。根据不同的用电主体,可以分为单台设备的耗电量、产品生产过程中的耗电量以及企业(车间、工序等)内的耗电量(包括内部输变电损耗)。用电量主要用于衡量能源消耗情况。
  • 子商务指(1990-2022).rar
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    该资料包含自1990年至2022年中国各省份的电子商务发展指数数据,涵盖交易规模、用户数量及行业分布等关键指标,适合研究中国电商发展历程和趋势。 中国各省的电商指数数据基于阿里研究院从阿里巴巴平台获取的大规模数据进行分析,涵盖了网商指数与网购指数两个方面,全面直观地反映了各省份电子商务的发展水平。这些数据分析采用的是熵值法。 具体来说: 1. 一级指标包括:网商指数(权重0.5)和网购指数(权重0.5) 2. 二级指标进一步细分为: - 网商指数下的两个子项,即网商密度指数(权重0.3)、网商交易水平指数(权重0.2) - 网购指数下的两个子项,即网购密度指数(权重0.3)和网购消费水平指数(权重0.2) 计算方法如下: - **网商密度指数**:取B2B网商密度与零售网商密度的平均值。其中,B2B网商密度等于该省内的B2B网站数量除以人口总数;零售网商密度则为零售型网络商家的数量除以总人口数。 - **网商交易水平指数**:计算全年成交额超过人民币24万元的零售商占所有零售商的比例。 - **网购密度指数**:指一个地区内进行网上购物的人口比例,即该省内的网购消费者数量除以其总人口数所得的结果。 - **网购消费水平指数**:衡量每年在阿里巴巴平台上花费超过1万元人民币的消费者的占比。 以上数据经过标准化处理后,使得不同省份之间的比较成为可能,并且可以观察到这些指标随时间的变化趋势。此外,这项研究的数据来源权威、详实可靠,由中国经济研究资料室精心整理和发布。
  • 利用机器学习预测:基于气象预报
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    本研究运用机器学习技术,分析气象数据以精准预测太阳能电站发电量,旨在优化可再生能源管理与调度。 太阳能预测的机器学习项目由斯坦福大学CS229课程(2017年)的学生Adele Kuzmiakova、Gael Colas 和 Alex McKeehan完成。该项目的目标是根据一组天气特征来预测光伏电站每小时发电量。 项目的三个主要部分包括: 数据预处理:我们对来自国家海洋和大气管理局的原始天气数据文件(输入)以及来自Urbana-Champaign太阳能农场的电力生产数据文件进行了处理,以获取有意义的数值,这些值反映了每个小时的数据情况; 特征选择:我们在天气特征与能量输出之间建立了联系。
  • 子商务指(1990-2022).xlsx
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    该文件包含了自1990年至2022年中国各省份电子商务发展的详细数据和分析指标,旨在全面展示电商行业的地域发展差异与趋势。 资源内容为今年全新整理的手工数据,可放心引用且来自权威渠道,并已明确标注《数据来源》。相较于其他控制变量的数据,这些数据更为准确,适合用于撰写论文进行实证分析,不会出现数据造假问题。 该资源适用于大学生、本科生和研究生初学者使用,易于上手操作。 此资源可用于经济学、地理学、城市规划与研究、公共政策与管理以及社会学等课程中引用。