Data-Gouv-FR/bornes-de-recharge-pour-vehicules-electriques-9

该数据集包含法国SMMAG地区（格勒诺布尔大都会区、格雷西沃丹和瓦龙地区）的电动汽车充电站（也称为电动汽车充电基础设施，IRVE）的完整信息。数据集提供多个资源子集：1. IRVE（标准化Etalab）：汇集SMMAG地区的所有IRVE数据，可根据epci参数（如LaMetro、LeGresivaudan、PaysVoironnais）过滤特定区域，数据格式为CSV，遵循Etalab和transport.data.gouv.fr提出的标准。2. IRVE SMMAG：汇集SMMAG地区的电动汽车充电站数据，同样可根据epci参数过滤。3. IRVE - Le Grésivaudan：汇集格雷西沃丹地区的电动汽车充电站数据。4. IRVE - métropole de Grenoble：汇集格勒诺布尔大都会区的电动汽车充电站数据。5. IRVE - Pays Voironnais：汇集瓦龙地区的电动汽车充电站数据。所有子集均以Parquet或CSV格式提供，适用于数据分析和应用开发。

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，汇集了SMMAG（格勒诺布尔都会区、格雷西沃丹和瓦龙奈地区）辖区内电动汽车充电桩（IRVE）的全面信息。原始数据通过多种API接口获取，包括遵循Etalab标准化规范的CSV文件以及JSON格式的地理定位数据。为便于在Hugging Face平台上使用，数据被重新组织为五个独立子集，每个子集对应一个原始资源，并以Parquet格式存储于train split中，从而确保了数据的高效加载与兼容性。

特点

数据集的一大特色在于其结构化设计，将原本分散的充电桩数据整合为五个按地理区域划分的子集，分别对应normalisé Etalab、SMMAG、Le Grésivaudan、Grenoble Métropole和Pays Voironnais。这种分层架构使得研究者能够灵活地针对特定区域或全境进行分析。此外，数据遵循Etalab制定的标准化schema，确保了字段定义的统一性与互操作性，为法国电动汽车基础设施研究提供了可靠的基础。

使用方法

使用该数据集极为便捷，借助Hugging Face的datasets库，用户只需一行代码即可加载任意子集。例如，通过load_dataset函数指定配置名称如"irve_normalise_etalab"，即可获取对应的训练数据。每个子集均包含一个名为"train"的数据拆分，支持直接进行探索性分析或模型训练。对于需要全量数据的场景，也可逐一加载各子集后合并处理，从而满足多样化的研究需求。

背景与挑战

背景概述

随着全球能源转型与碳中和目标的推进，电动汽车的普及已成为交通领域减排的关键路径，而充电基础设施的合理布局与数据开放共享则是支撑这一变革的重要基石。在此背景下，法国公共数据平台data.gouv.fr于2024年发布了‘bornes-de-recharge-pour-vehicules-electriques-9’数据集，由SMMAG（涵盖格勒诺布尔都会区、格雷西沃当及瓦龙奈地区）主导构建，旨在汇集法国境内电动汽车充电桩（IRVE）的标准化位置与属性信息。该数据集遵循Etalab提出的国家数据规范，整合了来自多个API接口的表格资源，并以Parquet与CSV格式开放，为城市规划者、交通研究人员及电动汽车用户提供了高价值的基础数据。其影响力体现在：一方面，它推动了法国地方交通数据的互操作性与复用性，促进了‘数据本地化’与‘开放数据’生态的融合；另一方面，它成为研究充电设施分布均衡性、可达性及与电网协同优化等问题的核心参考集，为可持续城市交通的定量分析奠定了数据基础。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战主要聚焦于电动汽车充电基础设施数据碎片化与标准化缺失这一核心问题。在法国乃至全球范围内，不同区域与运营商常采用异构数据格式与私有接口发布充电桩信息，导致跨区域的数据整合与比较分析困难重重。通过构建统一遵循Etalab规范的IRVE数据集，研究者和政策制定者得以突破数据孤岛，系统性地评估充电设施的覆盖密度、服务半径与区域差异，进而指导均衡布局与投资决策。在构建过程中，团队面临多重技术性挑战：其一，需从多个不同来源（如SMMAG内部系统与第三方API）实时抓取动态变化的充电桩数据，并确保数据质量与一致性；其二，需将非结构化的JSON与CSV资源转化为符合HuggingFace标准的多配置格式，并明确拆分标识，以支持细粒度的查询与复用；其三，须在保持数据开放性的同时，严格遵循ODbL许可协议，平衡隐私保护与公共可访问性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了法国SMMAG区域（涵盖格勒诺布尔都会区、格雷西沃当以及瓦龙奈地区）内所有电动汽车充电桩的详尽信息，是研究区域充电基础设施分布与特性的核心资源。经典使用场景包括对充电桩地理空间分布的可视化与密度分析，通过比对不同行政区域（如都会核心区与周边城镇）的设施配置，揭示公共充电网络在空间布局上的均衡性与覆盖盲区。此外，研究者常利用该数据集中的标准化字段（如充电功率、接口类型、精准坐标）对充电设施的技术规格进行归类统计，为后续的规划评价与需求预测奠定数据基础。

衍生相关工作

基于该数据集衍生了一系列具有代表性的学术与应用工作。在学术研究中，有研究者将其作为区域案例，结合多源地理大数据（如POI兴趣点、人口普查数据）构建了充电设施选址的混合整数规划模型，用于求解在覆盖最大化与成本约束下的最优布点方案。此外，数据驱动的工作利用该数据集中的历史记录训练轻量级图神经网络，预测不同时段各充电站的使用拥堵概率，从而为动态定价策略提供决策参考。在开源社区层面，开发者基于该数据集创建了交互式仪表盘与API接口，使非技术人员也能高效查询并分析区域充电设施的演变态势，显著降低了数据复用的门槛。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国SMMAG区域（涵盖格勒诺布尔都会区、格雷西沃当及瓦龙奈地区）电动汽车充电基础设施的空间分布与标准化整合，是法国公共数据开放运动与绿色交通转型战略的重要实践。当前前沿研究方向包括：基于Etalab标准化模式对充电桩数据进行多源融合与质量校验，支持城市交通规划的微观模拟；结合实时充电负荷数据，利用机器学习算法对充电站使用模式与需求空间异质性进行预测分析；以及通过动态开放数据接口（如JSON/CSV），构建面向公众与企业的充电网络可视化与导航系统。该数据集的研究意义在于为法国地方行政区域内的电动汽车推广提供精准的空间决策支持，推动交通碳排放核查与充电设施均衡布局，其开源共享模式也为欧洲其他国家类似数据集的建设提供了可复用的技术范式。