Data-Gouv-FR/nombre-de-points-de-recharge-pour-vehicules-electriques-ouverts-au-public-selon-le-type-dimplant

该指标表示根据站点部署类型划分的领土上可用的电动汽车充电点数量：道路、公共停车场、公共使用的私人停车场、仅供客户使用的私人停车场、专用于快速充电的站点。The indicator represents the number of electric vehicle charging points available in the territory, according to the type of station deployment: Road, Public parking, Private parking for public use, Private parking reserved for customers, Station dedicated to fast charging.

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门户data.gouv.fr，旨在统计法国境内按充电站安装类型划分的公共电动汽车充电点数量。构建方式严格遵循原始数据资源的一对一映射原则：每个来自data.gouv.fr的表格资源被转换为Hugging Face仓库中的一个子集配置，且每个子集仅包含一个名为train的分割。数据集包含了描述字段的元数据子集以及四个按时间或地域划分的具体数据子集，所有数据均以Parquet列式存储格式提供，确保了高效压缩与快速读取。

特点

数据集的一大特色在于其精细的分类维度，充电点依据站点安装类型被划分为五类：公共道路、公共停车场、对公众开放的私人停车场、预留客户使用的私人停车场以及快速充电专用站。这种分类方式为分析充电基础设施的布局密度与可达性提供了结构化视角。此外，数据集保留了原始官方许可协议fr-lo，适用于公共部门数据分析，且完整的元数据（包括字段描述子集）随附其中，便于用户理解每个变量的含义。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷调用该数据集。加载时需指定子集配置名称，例如使用'description-des-champs'获取字段描述信息，或选择带有完整充电点数据的四个子集之一。加载完成后即可获得一个包含训练数据分割的Dataset对象，支持常见的Pandas或NumPy操作。由于数据格式为Parquet，用户亦可直接使用PyArrow或pandas读取本地文件，实现灵活的数据整合与建模任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国数据平台data.gouv.fr于2025年3月发布，源自法国官方公共数据门户，旨在系统性地统计法国境内根据充电站安装类型（如道路、公共停车场、私人对公众开放的停车场、客户专用私人停车场及快速充电专用站）划分的电动汽车公共充电桩数量。随着全球电动汽车普及率持续攀升，充电基础设施的均衡部署成为推动交通能源转型的关键瓶颈。该数据集通过精细化的分类粒度，为研究充电站空间分布与使用效率提供了标准化数据基础，助力政策制定者与规划机构识别充电盲区、优化资源配置，对法国乃至欧洲的零排放交通战略具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上：充电桩数量与安装类型的分类统计虽能揭示基础设施密度，但未能覆盖充电桩的实际可用性、故障率、充电功率及用户等待时间等动态指标，难以全面评估充电网络的真实服务能力。其次，构建过程中面临数据整合难题，数据来源分散于各地市、运营商及私营设施报告，需统一异构数据格式并确保时空一致性，而原始元数据标注的许可证fr-lo可能限制跨地域比较与二次衍生产品的合规分发，增加了大规模应用时的法律与协作障碍。

常用场景

经典使用场景

在推进绿色交通与碳中和目标的宏大背景下，电动汽车充电基础设施的布局与可及性成为关键议题。该数据集以法国公共充电桩为对象，系统收录了不同站点类型——包括路边停车位、公共停车场、面向公众的私用停车场、客户专属停车场以及快速充电站——所配备的充电点数量。研究者可据此分析充电网络的分布格局，揭示各类型站点在城乡区域供给密度上的差异，为优化充电设施的空间配置与提升用户充电便利性提供可靠的数据基石。

实际应用

在实际应用层面，该数据直接服务于法国政府、市政规划部门及充电网络运营商的工作流程。例如，规划者可根据其中按站点类型划分的充电点明细，识别快速充电站覆盖不足的盲区，并优先在高速路沿线或商业区增补设施。运营商则可以结合区域客流与停车时长数据，动态调整不同站点类型的充电点配比，从而提升设备使用率与用户满意率。这样的数据驱动模式有效降低了充电网络盲目扩张带来的资源浪费。

衍生相关工作

基于该数据集，已有研究衍生了多项开创性工作。经典案例包括构建充电站站址选择优化的多目标决策模型，将不同类型站点的充电点数量与土地成本、电网容量及用户行为模式纳入同一分析框架；亦有工作利用它训练时空预测算法，推演城市充电需求的热力变迁。此外，该数据还催生了针对充电公平性的社会空间分析，揭示低收入社区在快速充电站供给上的弱势地位，为制定包容性的充电基础设施政策提供了坚实的量化依据。