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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Energy Consumption

verfasst von : Aki-Hiro Sato

Erschienen in: Applied Data-Centric Social Sciences

Verlag: Springer Japan

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Abstract

The relationship between annual electric power consumption per capita and gross domestic production (GDP) per capita is investigated. In addition, the values of the annual electric power production by four international agencies that report macro data on socioeconomic systems are examined. An increasing tendency of GDP per capita was found in relation to the annual electric power consumption per capita. The results also showed that the data structure, values, and unit depended on the data on annual electrical power consumption in a sample of organisations: the U.S. Energy Information Administration (EIA), International Energy Agency (IEA), OECD Factbook (Economic, Environmental and Social Statistics), and the United Nations (UN) Energy Statistics Yearbook. Further research should establish data standards and an organisation that would oversee to collection, storage, and distribution of data on socioeconomic systems. A distributed energy management system is proposed for the accurate and rigorous collection of data on electrical power consumption.

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Fußnoten
1
In this data, annual electrical power consumption per capita of Albania, Algeria, Angola, Argentina, Armenia, Australia, Austria, Azerbaijan, Bahrain, Bangladesh, Belarus, Belgium, Benin, Bolivia, Bosnia and Herzegovina, Botswana, Brazil, Brunei Darussalam, Bulgaria, Cambodia, Cameroon, Canada, Chile, China, Colombia, Congo Dem. Rep., Congo Rep., Costa Rica, Cote d’Ivoire, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Dominican Republic, Ecuador, Egypt Arab Rep., El Salvador, Eritrea, Estonia, Ethiopia, Finland, France, Gabon, Georgia, Germany, Ghana, Greece, Guatemala, Haiti, Honduras, Hong Kong SAR China, Hungary, Iceland, India, Indonesia, Iran Islamic Rep., Iraq, Ireland, Israel, Italy, Jamaica, Japan, Jordan, Kazakhstan, Kenya, Korea Rep., Kuwait, Kyrgyz Republic, Latvia, Lebanon, Libya, Lithuania, Luxembourg, Macedonia FYR, Malaysia, Malta, Mexico, Moldova, Mongolia, Morocco, Mozambique, Namibia, Nepal, Netherlands, New Zealand, Nicaragua, Nigeria, Norway, Oman, Pakistan, Panama, Paraguay, Peru, Philippines, Poland, Portugal, Qatar, Romania, Russian Federation, Saudi Arabia, Senegal, Serbia, Singapore, Slovak Republic, Slovenia, South Africa, Spain, Sri Lanka, Sudan, Sweden, Switzerland, Syrian Arab Republic, Tajikistan, Tanzania, Thailand, Togo, Trinidad and Tobago, Tunisia, Turkey, Turkmenistan, Ukraine, United Arab Emirates, United Kingdom, United States, Uruguay, Uzbekistan, Venezuela RB, Vietnam, Yemen Rep., Zambia, and Zimbabwe are included.
 
2
Japanese Agency for Natural Resource and Energy of Ministry of Economy (http://​www.​enecho.​meti.​go.​jp).
 
3
Statistics Bureau of Ministry of International Affairs and Communications (http://​www.​stat.​go.​jp).
 
5
U.S. Energy Information Administration (EIA) (http://​www.​eia.​gov/​).
 
6
Energy Statistics Yearbook of United Nations Statistics Division (UN) (http://​unstats.​un.​org/​unsd/​energy/​yearbook/​default.​htm).
 
7
OECD Factbook 2011–2012: Economic, Environmental and Social Statistics (http://​www.​oecd-ilibrary.​org/​economics/​oecd-factbook_​18147364).
 
8
DataBank of World Bank (http://​data.​worldbank.​org).
 
Literatur
1.
Fuller, R.B.: Operating manual for spaceship earth. Lars Müller Publishers, Baden (2008)
2.
Goodchild, M.F.: Citizens as voluntary sensors: spatial data infrastructure in the world of Web 2.0. Int. J. Spat. Data Infrastruct. Res. 2, 24–32 (2007)
3.
IDC Energy Insights: Worldwide quarterly smart meter traker makes its debut; forecasts worldwide growth of 13.0 % to 2015, http://​www.​idc.​com. Accessed 4 March 2012
4.
Kraft, J., Kraft, A.: On the relationships between energy and GNP. J. Energ. Dev. 3, 401–403 (1978)
5.
Lennox, J.D.: Automated meter reading: pilot study. Electr. Power Syst. Res. 23, 47–50 (1992)CrossRef
6.
7.
McKenna, E., Richardson, I., Thomson, M.: Smart meter data—balancing consumer privacy concerns with legitimate applications. Energ. Policy 41, 807–814 (2012)CrossRef
8.
Narayan, P.K., Narayan, S., Popp, S.: Does electricity consumption panel granger cause GDP? A new global evidence. Appl. Energ. 87, 3294–3298 (2010)CrossRef
9.
Veleva, V., Ellenbecker, M.: Indicators of sustainable production: framework and methodology. J. Cleaner Prod. 9, 519–549 (2001)CrossRef
10.
Weinberger, D.: The machine that would predict the future. Sci. Am. 305(12), 52–57 (2011)CrossRef
Metadaten
Titel
Energy Consumption
verfasst von
Aki-Hiro Sato
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Japan
Buch
Applied Data-Centric Social Sciences

Print ISBN: 978-4-431-54973-4

Electronic ISBN: 978-4-431-54974-1

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-4-431-54974-1_9