Cette statistique donne une évaluation de la production des centrales électriques moins les pertes occasionnées par la transmission, la distribution, la transformation ainsi que l'énergie utilisée par les centrales elles-mêmes. Un kilowattheure est l'équivalent du «travail accompli en une heure par un moteur d'une puissance de 1 000 watts». Par exemple, une ampoule de 60 watts utilise 60 wattheures d'énergie à chaque heure. De même, une ampoule de 100 watts utilise 50 wattheures en 30 minutes. À cause de la demande générée par leur climat, les pays nordiques figurent parmi les plus importants consommateurs d'électricité par habitant au monde.
Source :Banque mondiale
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Données
Années
Valeurs
Variations (%) **
1971
131,833
1972
145,623
10.5
1973
158,885
9.11
1974
164,158
3.32
1975
169,380
3.18
1976
185,158
9.32
1977
198,948
7.45
1978
212,584
6.85
1979
229,167
7.80
1980
243,320
6.17
1981
254,886
4.76
1982
268,124
5.19
1983
286,268
6.77
1984
288,324
0.716
1985
299,675
3.94
1986
312,378
4.24
1987
316,512
1.32
1988
346,758
9.56
1989
341,445
-1.53
1990
365,530
7.05
1991
378,442
3.53
1992
410,075
8.36
1993
410,586
0.127
1994
430,833
4.93
1995
440,843
2.32
1996
443,112
0.515
1997
460,142
3.84
1998
488,349
6.13
1999
460,268
-5.75
2000
496,421
7.85
2001
530,598
6.89
2002
540,719
1.91
2003
585,802
8.34
2004
615,597
5.09
2005
636,501
3.40
2006
688,924
8.24
2007
716,753
4.04
2008
731,900
2.11
2009
743,348
1.56
2010
773,000
3.99
2011
822,542
6.41
2012
873,866
6.24
2013
879,554
0.650
2014
904,113
2.79
Faits saillants
Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région:
Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives.
Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur
les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).
Statistiques avec R et Python
Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.