Data-Gouv-FR/facteurs-de-charge-et-taux-de-couverture-regionaux-mensuels-des-energies-renouvelables

该数据集提供可再生能源的月度区域负载因子（%）和覆盖率（%）数据。负载因子衡量实际发电量与理论最大发电量之间的比率；覆盖率表示该能源生产覆盖消费的比例。特别说明：太阳能覆盖率数据基于部分光伏自消耗的估计计算；生物能源的负载因子未发布，因其不具代表性。Monthly regional load factors (%) and coverage rates (%) for renewable energies. Load factor is the ratio between electricity actually produced by the sector and what it could have produced if operating at maximum theoretical power during the same period; coverage rate is the share of consumption covered by the sectors production. Note: Solar coverage rates are based on a calculation that includes a partial estimate of photovoltaic self-consumption; load factor for bioenergy is not published as it is not significant.

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，致力于提供可再生能源领域的月度区域性能效指标。其构建严格遵循原始数据资源的结构，将唯一的表格资源映射为Hugging Face仓库中的一个子集配置，名为`fc-tc-regionaux-mensuels-enr`。该配置包含一个名为`train`的数据拆分，所有数据以Parquet格式存储于`data/`目录下，确保了高效的数据存取与兼容性。数据集的元数据保留了原始许可证信息（lov2），并标注了法语语言标签，方便特定语种用户检索。

特点

数据集的核心特点是聚焦于法国各区域可再生能源的月度负载因子（facteur de charge）与覆盖率（taux de couverture）两项关键绩效指标。负载因子反映了实际发电量与理论最大发电量的比值，而覆盖率则衡量了可再生能源发电量在区域电力消费中的占比。数据涵盖了光伏、风电等多种可再生能源类型，并特别注明太阳能覆盖率的计算中包含了部分自用电估算，且生物能源的负载因子因缺乏统计意义而未予发布。这些细节使数据集在能源政策分析与区域对比研究中具有高度的专业性与实用性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷地加载该数据集，示例代码为`load_dataset("Data-Gouv-FR/facteurs-de-charge-et-taux-de-couverture-regionaux-mensuels-des-energies-renouvelables", "fc-tc-regionaux-mensuels-enr")`，随后即可调用`ds["train"]`获取完整的训练拆分数据。数据集以Parquet列式存储格式提供，支持高效的数据筛选与聚合操作，非常适合在Python环境中进行时序分析、可视化或机器学习建模。由于数据源自官方开放平台，建议在学术引用或商业应用时注明原始出处及许可证条款。

背景与挑战

背景概述

在全球能源转型与碳中和目标的推动下，可再生能源的精细化监测与区域化管理成为能源政策制定的关键环节。该数据集由法国数据开放平台data.gouv.fr发布，依托法国官方统计机构与能源管理部门协作，创建于2021年，旨在提供法国各大区每月可再生能源的负荷因子（即实际发电量与理论最大发电量之比）及覆盖率（即可再生能源发电量占区域消费量的比例）。数据涵盖太阳能、风能、水能、生物质能等多种能源类型，为剖析区域能源结构、评估发电效率及优化电网调度提供了基础性量化工具。作为法国公共数据开放战略的重要成果，该数据集对推动能源数据分析、政策评估及学术研究具有显著影响力。

当前挑战

该数据集主要解决的领域问题在于实现可再生能源发电效率与区域消费覆盖率的精细化量化，以支撑能源转型政策制定与分布式能源规划。然而，构建过程面临多重挑战：首先，太阳能覆盖率计算需部分依赖对光伏自发自用量的估算，这一估算方法本身存在不确定性；其次，生物质能的负荷因子因缺乏显著统计意义而未被发布，导致数据集在能源种类覆盖上存在缺陷；此外，数据采集需协调多个区域电网运营商与统计机构，确保月度数据的时效性与空间粒度的一致性，这对数据治理体系和标准化流程提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集名为“法国可再生能源月度区域负荷因子与覆盖率”，是法国官方开放数据平台data.gouv.fr的核心资源之一。其经典使用场景聚焦于可再生能源领域的精细时空分析，研究者可借此探索风能、太阳能等不同可再生能源在法国各大行政区域内的月度负荷因子与覆盖率变化规律。通过剖析负荷因子（即实际发电量与理论最大发电量之比）与覆盖率（即可再生能源发电量占区域总消费量的比例）之间的动态关系，该数据为能源系统建模、区域能源转型策略评估以及可再生能源并网优化提供了不可或缺的量化基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为法国公共政策制定者、电网运营商及清洁能源企业提供了决策支持。政府机构可依据月度覆盖率数据动态调整可再生能源补贴政策与区域能源发展规划；电网运营商则能利用负荷因子分布优化电力调度方案，降低弃风弃光率。此外，新能源投资企业可通过分析历史负荷因子预测项目经济回报，评估不同区域的投资风险。该数据还赋能了能源咨询公司开发区域能效诊断工具，助力地方社区制定可再生能源自消费策略，从而推动法国能源结构的去碳化进程。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列影响力深远的经典工作，包括基于时空统计模型的法国可再生能源出力预测研究、区域能源自给率聚类分析以及负荷因子与气象因素的因果推断研究。部分学者进一步将其与气候数据耦合，构建了面向未来气候情景的可再生能源发电潜力评估框架。此外，该数据还被整合进法国国家能源转型模型的输入层，支撑了多项关于2050年碳中和路径下的电力系统模拟研究。这些衍生成果不仅丰富了可再生能源数据科学的方法论工具箱，也为全球其他地区开展类似的区域性能源分析提供了可复制的范式。