请问您说的这个数据来源是什么？有这个标准的表格吗？

软件 2024-09-15

任泽平：中国居民资产户均134万元，这一数据的来源是什么？

中国居民平均资产约为134.4万元，这意味着经过几十年的发展，中国居民的生活水平有了很大的提高，同时中国居民的财富也有了很大的增加。这得益于中国居民在改革开放的大背景下，这几十年的艰苦奋斗。同时也反映了中国经济的快速发展和经济总量的快速扩张。因此，整个社会的财富也相应增加，平均每个居民有一百万美元。可能个别居民被平均了，并不是每家每户都有134.4万元的财产。

但毫无疑问，近年来中国居民的生活水平有了很大提高，幸福指数和消费能力都有所增强，人民过上了幸福的生活。这个数据是用中国居民总财富除以中国居民人数得出的。中国居民总财富的计算分为实物资产和非实物资产，包括多年的房地产溢价。公布这样的数据，说明主办方新湖财富是在刻意炒作。居民的“平均”财富没有价值。在数据统计时，我国每户家庭的资产水平已达134.4万元。

如果从2020年开始比较，我们过去20年的年均复合增长率达到了14%，是世界第一水平。如果以纯粹的资产规模来比较，我们的家庭资产规模仅次于美国。在世界所有国家和地区中，人均家庭资产超过130万元的国家不多，中国一直排在世界第二。如果单纯看这个数字，中国的居民资产和收入确实很高。

但如果从两位数的概念来看，我国居民的素质水平其实还有很大的提升空间。我们不能用平均数据来看大多数人的资产，因为平均数据可能会有一些失真。如果真的要比较居民的资产水平，至少需要拿出中位数的数据，同时也需要更加关注大多数人。因为平均数据本身就有很大的误差，如果我们只满足于平均数据，这个数据不利于我们的经济发展，也不利于我们的配送成本。

请问行程查询结果的数据来源/依据是什么？

行程查询结果的数据来源/依据其实就是您手机号的漫游记录查询方法是用户编写“CXMYD”发送至10001、10086或者10010并按运营商相应短信提示操作回复即可实现到访地查询。了解更多服务优惠，请关注安徽电信微信公众号，不换卡不换套餐，轻松升5G。

请问这个程序里面的T是什么数据类型，C++固定的数据类型有表格可以查吗？

这个代码使用了模板，你可以搜索c++的泛型编程深入了解这方面的内容。T前面虽然有一个class，但只是表示了一种类型，比如整型，浮点，字符串等，甚至自定义类型。编译器在编译阶段就会把这个T用实际使用的类型予以展开。基本数据类型在任何一本基础书都会涉及到，如果连这都没印象说明基础得补一下。现在比较经典，但带一点难度的应该是《c++ primer plus》，讲不到位的可以直接查阅c++的iso标准

电网对风电的消纳能力和消纳容量有什么区别？各自的数据来源是什么？

电网对风电的消纳分为分散式和集中式。

与集中式的风电开发模式相比，分散式风电开发在利用分散的风能资源、促进区域电力供需平衡方面具有优势；但大量分散式风电的接入也会给配电网带来较大的运行压力，超过区域负荷还会出现配电网电力反送，与配电网操作规程和设备运行条件不符，在增加电力传输损耗的同时还会影响到配电网的安全运行和可靠供电，从而产生弃风限电问题。

根据国家能源局发布的分散式风电管理办法（[2018]30号文），分散式风电场接入等级提高到110kV（东北66kV），并规定在110（东北66kV）千伏及以下电压等级内消纳，不向110（东北66kV）千伏的上一级电压等级电网反送电。

根据《关于开展分布式发电市场化交易试点的补充通知（发改办能源[2017]2150号）》，分散式风电可以参与市场化交易试点。这给分散式风电项目开发提供了更多选择模式，包括直接交易、电网企业代售、电网企业标杆电价收购，以及“过网费”的标准。

a、最小负荷法：分散式风电场发送的最大负荷小于区域配电网最小的用电负荷。现场需收集拟接入的变电站最小负荷与最大负荷，调查区域配电网负荷的性质，了解当地经济的发展状况；以发送的电量完全消纳为原则，来规划风电场的装机容量。

b、负荷曲线匹配法：分析风资源数据，模拟风力发电的逐月典型日负荷曲线，并将风力发电负荷曲线与区域配电网用电负荷曲线相匹配。

经对变电站最大用电负荷和最小用电负荷初步判断后，根据现场实测的风资源数据，优选风机参数，建模。模拟出风力发电的逐月典型日的发电负荷曲线，再进一步针对变电站逐月典型日负荷曲线进行分析比较。按照区域配电网内消纳的原则，充分利用开发当地的风资源，提升风电场装机容量。负荷曲线匹配如下图所示网页链接。