Data-Gouv-FR/courbes-de-charge-fictives-experimentales-profil-ent1-plage-36-50-kva

该数据集是实验性的，提供了与虚构标识符相关联的虚构负载曲线，适用于ENT1配置文件 – 范围]36-50 kVA]。用户承诺遵守通用使用条件，可访问https://opendata.enedis.fr/terms-of-service（CGU）。数据和信息不具有合同价值。数据在没有任何明示或暗示的保证下提供给用户，包括准确性、完整性和更新性。Enedis对使用这些数据和信息所产生的任何后果不承担责任。此外，用户可以在开放服务[负载曲线模拟器]中以图表形式可视化这些数据。如有问题，请通过联系表格联系我们。Ce jeu de données est expérimental. Il présente des courbes de charges fictives associées à des identifiants fictifs pour le Profil ENT1 – Plage ]36-50 kVA]. Lutilisateur s’engage à respecter les Conditions Générales d’Utilisation, accessibles à l’adresse https://opendata.enedis.fr/terms-of-service (CGU). Les données et informations n’ont pas de valeur contractuelle. Les données sont mises à disposition des utilisateurs sans aucune garantie particulière, expresse ou tacite quant à l’exactitude, la complétude et la mise à jour de ces données. Enedis décline toute responsabilité quant à l’utilisation qui sera faite de ces données et informations. Visualisez aussi ces données sous forme de graphiques dans lOpen service [Simulateur de courbes de charge](https://openservices.enedis.fr/service/simulateur-courbes-de-charge/). Une question sur ces données ? Nhésitez pas à utiliser notre [formulaire de contact](https://opendata.enedis.fr/contact) pour nous écrire.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，由电力公司Enedis提供，属于实验性开放数据资源。数据集以Hugging Face仓库结构组织，将原始tabular资源映射为单一子集配置，命名为'fichier'，并统一使用'train'划分。数据存储采用高效的Parquet格式，文件路径为'data/fichier.parquet'，便于大规模数据处理与加载。

特点

数据集呈现了ENT1型剖面下、功率范围在36至50 kVA之间的虚构负荷曲线，每条曲线关联虚构标识符。其独特性在于既是实验性产品，又遵循法国电力开放数据的通用使用条款（CGU），虽不具备合同价值，但为能源领域研究者提供了理想的模拟数据样例。数据以法国公开许可证（lov2）发布，确保了再利用的法律合规性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷调用，仅需一行代码即可加载指定配置：`load_dataset('Data-Gouv-ML/courbes-de-charge-fictives-experimentales-profil-ent1-plage-36-50-kva', 'fichier')`。返回的Dataset对象包含'train'划分，支持直接用于机器学习模型的训练或仿真分析。此外，数据也可通过Enedis的在线负荷曲线模拟器进行可视化探索，或通过官方联系表单获取技术支持。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Courbes de charge fictives expérimentales Profil ENT1 – Plage 36-50 kVA”，由法国电力公司Enedis于公开数据平台data.gouv.fr发布，旨在提供虚构的实验性负荷曲线数据。其核心研究问题围绕电力负荷建模与预测，尤其是在企业型用户（ENT1）且功率范围在36至50千伏安（kVA）的场景下。作为法国公共开放数据项目的一部分，该数据集对智能电网分析、能源需求管理及配电系统优化具有重要参考价值，推动了电力行业数据驱动方法的应用。

当前挑战

领域层面，该数据集应对的是电力负荷曲线模拟与预测中的挑战，即在缺少真实用户隐私数据的情况下，生成具有代表性的虚构负荷模式以支持算法开发。构建过程中，难点包括确保虚构数据在统计学上与真实用电行为一致，同时避免泄露敏感信息。此外，数据使用受限于Enedis的服务条款，且不提供合同价值或准确性保证，这要求研究者在使用时需谨慎验证数据适用性，并处理潜在的噪声与不完整性对模型效能的负面影响。

常用场景

经典使用场景

在电力负荷预测与能源管理领域，该数据集被广泛用于训练与评估基于机器学习的短期负荷预测模型。由于数据集提供了特定功率区间（36-50 kVA）下ENT1型商业用户的虚构负荷曲线，研究者可借此探索时序预测算法（如LSTM、Transformer或 Prophet）在捕捉商业用电模式方面的性能。其标准化的数据结构与明确的配置文件设计，使得研究者能够快速开展交叉验证与超参数调优实验，成为对比不同预测方法鲁棒性的基准平台。

解决学术问题

该数据集有效解决了针对中小型商业用户用电行为建模时数据稀缺、隐私受限的学术难题。通过生成与真实统计数据高度一致的虚构负荷曲线，研究得以在保护用户隐私的前提下探讨负荷聚合、需求响应策略优化与异常用电检测等核心问题。它为验证非侵入式负荷监测算法的泛化能力提供了实验基础，同时推动了关于合成数据在电力系统研究中可信度与迁移性的理论讨论，具有显著的学术方法论意义。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列聚焦于生成式模型与隐私保护的研究工作。例如，研究者结合生成对抗网络（GAN）与变分自编码器（VAE）提出了能够保留真实负荷统计特征的隐私保护数据生成框架，并在此数据集上验证了生成数据的效用与隐私风险之间的平衡。此外，基于该数据集构建的联邦学习基准，推动了面向多用户场景的分布式负荷预测算法的演进，相关成果已被多篇发表于IEEE Transactions on Smart Grid的研究所引用，成为智能电网数据驱动方法的重要测试床。