《表2 华东地区全社会用电量预测值与真值对比表》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
选取2000年至2009年华东地区全社会用电量及对应的各因素权重，得出2010年至2016年的全社会负荷预测值，如表2所示，将预测结果与历史真实数据进行对比。
| 图表编号 | XD00130510300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.01.30 |
| 作者 | 张倩、聂宇本、张延迟、解大 |
| 绘制单位 | 上海电机学院电气学院、华东电网公司、上海电机学院电气学院、上海交通大学电子信息与电气工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 全省及各地区全社会用电最高负荷预测结果》2020.10.20
- 《表1 2015、2019年河南全社会用电量构成情况》2021.03.25
- 《表4 2019—2021年北京市全社会用电量数值预测》2020.10.01
- 《表6 2030年安徽省全社会用电量分布结果单位:亿千瓦时》2018.06.01
- 《表6 2030年安徽省全社会用电量分布结果单位:亿千瓦时》2018.06.01
- 《表1 2030年安徽全社会用电预测结果单位:亿千瓦时》2018.06.01
- 《表1 2019年全年全社会用电量及全口径发电设备容量统计》2020.05.25
- 《表1 2020年宁夏全社会用电量预测结果》2020.06.28
- 《表2 2018年上海市全社会用电量预测结果》2020.05.28
- 《表1 全社会用电分类统计明细表》2019.11.01
- 《表3 2009～2018年上海市全社会用电量》2020.03.31
- 《表1 2018年我国四大地区全社会用电量结构》2020.02.28
- 《表2 预测西安市公路货运量占全社会货运量比重及运量（万吨/年）》2019.12.30
- 《表5 北京市全社会用电量预测结果》2019.08.18
- 《表3 2015年和2016年天津市全社会年用电量预测Tab.3 Annual electricity consumption forecast of Tianjin in 2015～2016》2019.01.10
- 《表4 全社会用电f (A, B) 和f (C) 模型计算曲线多项式拟合结果相关性分析》2019.01.31
- 《表1 新疆地区全社会用电量的影响因素指标与全社会用电量相关性分析》2019.03.31
- 《表2 新疆地区全社会用电量实际值与单一及组合预测模型结果对比》2019.03.31
- 《表1 2015～2017年北京地区全社会及城乡居民用电量》2019.02.15
- 《表2 2020年河南省全社会用电量预测》2018.01.15