Data-Gouv-FR/production-regionale-mensuelle-delectricite-par-filiere

该数据集展示了自2014年以来，按能源类型（如光伏、风能等）和行政区域（法国行政区划）划分的月度区域电力生产数据，单位为吉瓦时（GWh）。数据包括各地区的电力生产情况，并特别指出，由于对光伏自耗的重新计算，2022年至2024年的光伏生产数据有所增加。This dataset presents the monthly regional electricity production (in GWh) by energy type and by administrative territory (region) since 2014. Following a recalculation of photovoltaic self-consumption, photovoltaic production for the years 2022 to 2024 has increased.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，是法国电力生产领域一项重要的公开数据资源。其构建过程严谨规范，将原始数据资源完整迁移至Hugging Face平台，每一份原始表格数据都被精确映射为Hugging Face的一个子集配置，并统一包含名为'train'的数据划分。数据集以高效压缩的Parquet格式存储，确保了数据读取与处理的便捷性。

特点

该数据集的核心价值在于系统性地呈现了自2014年以来法国各行政区每月的电力生产情况，数据以吉瓦时（GWh）为单位，按不同电力生产方式（即‘filière’）进行精细分类。尤为值得关注的是，数据集对2022至2024年间光伏发电的自用部分进行了重新核算，使得该时段的光伏产量数据得以修正，从而提升了数据的准确性与可比性。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的`datasets`库便捷地加载该数据集。具体方法为调用`load_dataset`函数，并指定数据集标识符'Data-Gouv-ML/production-regionale-mensuelle-delectricite-par-filiere'以及配置名称'production-regionale-mensuelle-filiere'，即可获取包含全部数据的'train'子集，随后便可在Python环境中进行深入的数据分析与模型训练工作。

背景与挑战

背景概述

随着全球能源结构转型的深入推进，区域电力生产数据的精细化管理成为优化能源政策与实现碳中和目标的重要基石。由法国官方数据平台data.gouv.fr于2021年发布的“月份区域电力生产数据集”，由法国政府统计机构负责维护，聚焦于2014年以来法国各行政区域按电力生产类型细分的月度发电量（吉瓦时）。该数据集通过系统收集太阳能、风能、核能、水电等多种电源的月度产能，揭示了区域能源结构的时空演化特征，为能源经济学、区域规划及可持续发展研究提供了高分辨率的基准数据，在法国公共数据开放运动中具有标杆意义。

当前挑战

该数据集所面临的挑战主要体现在两个层面。从领域问题来看，其核心任务是解决电力生产统计中“时间序列的长期可比性”与“区域间能源结构差异化分析”之间的张力——传统年度数据难以捕捉新能源装机量激增带来的季度性波动，而该数据集通过月度粒度实现了对季节性效应与政策干预的灵敏响应。在构建过程中，挑战集中于数据治理的复杂性：由于法国电力市场涉及公共运营商、私营企业及跨境电网交易等多源数据接口，需协调不同实体间的计量规则差异（如太阳能自消费量的回算修正），并确保2022年至2024年间因光伏自用重新计算导致的产量调整能够无偏差地整合进序列，同时保持行政区划变更后的地理连续性，这对数据清洗与溯源能力提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在能源政策研究与电力系统规划领域，该数据集被广泛用于分析法国各地区不同发电技术的月度产出动态。研究者借助其横跨2014年至今的长时间序列数据，可精准刻画核能、光伏、风电等发电方式的区域分布特征与季节性波动规律，为构建区域能源转型路径提供量化基础。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出多项标志性研究工作，例如区域电力碳足迹核算模型、光伏最优部署区位规划工具及月度负荷预测算法。这些成果进一步促进了数据驱动的能源民主化进程，使公众与小型能源合作社也能基于公开数据进行参与式治理，强化了法国能源转型的透明性与协作性。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国区域月度电力生产的精细溯源与能源结构演变分析，近年研究前沿集中在结合光伏自消费政策调整后的数据修正效应，以揭示2022至2024年间太阳能产出激增对区域电力格局的重塑。借助Open Data与Hugging Face生态的规范化存储，该资源为能源转型评估、跨区域可再生渗透率对比及机器学习驱动的生产预测提供了结构化基底，其月度粒度与行政区域分层更赋能了季节性储能规划与政策干预时滞效应的实证检验，在法国应对气候法案与欧洲绿色新政的宏观叙事下，成为连接原始统计与高阶时空建模的关键纽带。