检索结果-南通市图书馆

日照日报

作者：宋庆艳崔凯

本报讯2022年以来，国网莒县供电公司全力建设“最好的电网”，聚力提供“最好的服务”，保安全、保电网、保民生、保服务，为全县经济社会发展提供了坚强的电力保障。截至2022年12月30日，国网莒县供电公司供电量完成37.73亿千瓦时，... 详细信息

本报讯2022年以来，国网莒县供电公司全力建设“最好的电网”，聚力提供“最好的服务”，保安全、保电网、保民生、保服务，为全县经济社会发展提供了坚强的电力保障。截至2022年12月30日，国网莒县供电公司供电量完成37.73亿千瓦时，供电量再创新高，历史首次突破37亿千瓦时大

关键词：供电公司供电量国网公司

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玉林用电负荷、日供电量均创新高 A01

玉林用电负荷、日供电量均创新高

玉林日报

作者：曾昶佘晟凌远林

本报讯（记者曾昶通讯员佘晟凌远林）随着玉林市经济形势企稳向好，叠加持续高温天气，玉林电网负荷快速攀升。7月25日，玉林用电负荷和日供电量双双首次创历史新高，最高负荷达225.8万千瓦，较去年最高负荷增长5.22%，日供电量达4... 详细信息

本报讯（记者曾昶通讯员佘晟凌远林）随着玉林市经济形势企稳向好，叠加持续高温天气，玉林电网负荷快速攀升。7月25日，玉林用电负荷和日供电量双双首次创历史新高，最高负荷达225.8万千瓦，较去年最高负荷增长5.22%，日供电量达4419万千瓦时，较去年最高日供电量增长2.98

关键词：用电负荷玉林供电局供电量有序供应迎峰度夏

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城市供电量与气象条件的关系

气象 2000年第7期26卷 27-31页

作者：张立祥陈力强王明华沈阳中心气象台沈阳110015

通过对沈阳市 1988～ 1998年供电量与气象要素的相关性分析 ,得出供电量与气象条件显著相关的时段。在提取气象电量的基础上采用非线性曲线拟合法得出各时段月供电量与月气温距平、月降水距平百分率的定量关系以及日供电量与气温、降水... 详细信息

通过对沈阳市 1988～ 1998年供电量与气象要素的相关性分析 ,得出供电量与气象条件显著相关的时段。在提取气象电量的基础上采用非线性曲线拟合法得出各时段月供电量与月气温距平、月降水距平百分率的定量关系以及日供电量与气温、降水等定量关系 ,进而根据日常天气预报建立了月、日供电量的预测系统 ,为电力部门提供专业化的服务产品。

关键词：供电量气象条件气象电量城市供电

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浅谈供电量的管理

华北电力技术 1990年第2期 42-44页

作者：翟世隆唐山供电局

本文包括供电量的含义、重要意义及其管理。重点介绍了做好供电管理的措施。

关键词：电力系统供电量管理

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供电量与线损率的关系

湖北电力 2007年第2期31卷 1-3页

作者：王涛忻俊惠湖北省电力试验研究院湖北武汉430077

准确分析线损率的升降,对线损理论计算、防止偷漏电量、提高线损管理水平十分重要。列出供电量与线损率的数学关系,通过极限求导,得到线损率最低的条件,分析了线损率最低时对应的网络运行状态。

关键词：供电量线损率线损理论计算

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基于灰色系统理论的供电量预测方法与分析

南通大学学报（自然科学版） 2005年第3期4卷 32-36页

作者：朱晓峰朱晓锦上海大学机电工程与自动化学院上海200072

基于应用灰色系统理论的基本方法与建模思想,在论述方法分析、模型改进和误差校验的基础上,通过采取分段建模方法和模拟阶段发展趋势的思路,以南通供电公司1993年～2003年供电量的实际历史数据为样本,建立了供电量的短期预测GM(1,1)模... 详细信息

基于应用灰色系统理论的基本方法与建模思想,在论述方法分析、模型改进和误差校验的基础上,通过采取分段建模方法和模拟阶段发展趋势的思路,以南通供电公司1993年～2003年供电量的实际历史数据为样本,建立了供电量的短期预测GM(1,1)模型并进行了预测分析,同时利用相对误差检验指标检验所建模型的准确性.分析预测的结果表明,运用该模型对企业供电量进行短期定量预测在方法上可行,且具有较高的精度和可信度,从而为供电公司加强电力需求预测和供电负荷管理等工作,提供了有益的方法支撑和必要的决策手段.

关键词：供电量灰色系统理论预测模型

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季节型趋势模型在供电量预测中的应用

五邑大学学报（自然科学版） 2003年第1期17卷 69-74页

作者：陈景鹏广电集团公司江门新会供电分公司广东新会529100

应用季节型趋势模型,采用先定线性趋势和先定季节指数两种预测方法,对某市2002年供电量进行预测,其预测结果为电网发展规划和电力生产计划提供了重要的依据.

关键词：季节型趋势模型预测供电量

惠州城区供电量与气象要素的关系及其预测模型

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广东气象 2019年第4期41卷 51-53,57页

作者：吕锟姜帅沈瑾何振文郭琳晶陈捷雄马泽义惠州市气象台广东惠州516001 惠州市突发事件预警信息发布中心广东惠州516001

基于惠州城区2015年11月—2018年10月逐日供电量、日最高负荷和同期气象观测资料,采用相关分析和回归分析等方法,分析了城区供电量变化特征及其与气象要素的关系,建立了基于气象要素的供电量预测模型。结果表明:惠州城区夏季平均供电量... 详细信息

基于惠州城区2015年11月—2018年10月逐日供电量、日最高负荷和同期气象观测资料,采用相关分析和回归分析等方法,分析了城区供电量变化特征及其与气象要素的关系,建立了基于气象要素的供电量预测模型。结果表明:惠州城区夏季平均供电量和日最高负荷最多、冬季最少,4个季节供电量有显著性差异(P供电量有显著的相关关系,但不同月份相关性不同。12月—次年3月日平均气温、日最高气温和日最低气温与供电量呈显著的负相关,4—9月气温与供电量呈显著的正相关。3—4月相对湿度和供电量呈显著的正相关,而5—8月呈显著的负相关。日照时数与供电量的关系和相对湿度与供电量呈相反的相关。最后建立了3—9月和12月—次年2月气象电量和总供电量预测模型。

关键词：应用气象供电量最高负荷气象要素预测模型惠州城区

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城市供电量与气象条件的关系研究

城市供电量与气象条件的关系研究