1
|
新陈代谢GM(1,1)模型在全社会用电量预测中的应用 |
李峰
刘静延
蒋录全
|
《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》
|
2005 |
5
|
|
2
|
基于ARIMA模型的北京市全社会用电量短期预测 |
郭松亮
闫鹏君
鄂浩坤
|
《北京信息科技大学学报(自然科学版)》
|
2020 |
12
|
|
3
|
国家能源局发布2013年全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2014 |
1
|
|
4
|
WZ.2.462009年全社会用电量稳定增长,清洁能源快速发展 |
|
《水力发电》
北大核心
|
2010 |
0 |
|
5
|
2012年我国全社会用电量49591亿kWh |
|
《可再生能源》
CAS
北大核心
|
2013 |
0 |
|
6
|
国家能源局发布4月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2010 |
0 |
|
7
|
国家能源局发布2014年全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2015 |
0 |
|
8
|
国家能源局发布11月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2015 |
0 |
|
9
|
国家能源局发布11月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2014 |
0 |
|
10
|
国家能源局发布6月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2015 |
0 |
|
11
|
国家能源局发布3月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2013 |
0 |
|
12
|
国家能源局发布6月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2011 |
0 |
|
13
|
6月份全社会用电量同比增长8.0% |
|
《中国能源》
|
2018 |
0 |
|
14
|
国家能源局发布9月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2013 |
0 |
|
15
|
国家能源局发布4月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2019 |
0 |
|
16
|
2017年全社会用电量同比增长6.6% |
|
《中国能源》
|
2018 |
0 |
|
17
|
11月份全社会用电量同比增长9.4% |
|
《中国能源》
|
2020 |
0 |
|
18
|
4月份全社会用电量同比增长7.8% |
|
《中国能源》
|
2018 |
0 |
|
19
|
国家能源局发布10月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2019 |
0 |
|
20
|
国家能源局发布8月份全社会用电量 |
|
《中国能源》
|
2010 |
0 |
|