Data-Gouv-FR/infrastructures-de-recharge-pour-vehicules-electriques

该数据集包含由CNR（Move In Pure）提供100%可再生能源供电的电动汽车充电站信息。它涵盖了法国公共数据平台上的电动汽车充电基础设施数据，具体涉及使用可再生能源的充电站，旨在支持电动汽车充电网络的分析和研究。数据集以Parquet和CSV格式提供，包括结构化表格数据，适用于数据科学和开放数据应用。

This dataset contains information on electric vehicle charging stations powered by 100% renewable energy from CNR (Move In Pure). It covers electric vehicle charging infrastructure data from the French public data platform, specifically focusing on charging stations that utilize renewable energy, aiming to support the analysis and research of EV charging networks. The dataset is provided in Parquet and CSV formats, including structured tabular data, suitable for data science and open data applications.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集聚焦于法国西部地区——坎佩尔西部布列塔尼地区的电动汽车充电基础设施，覆盖布里耶克、埃代恩、埃尔盖-加贝里克等十余个市镇。数据由菲尼斯泰尔省能源协会（SDEF）负责安装与维护，并源自法国国家IRVE数据库。构建过程中严格遵循SCDL/IRVE标准数据模型，采用WGS84坐标系统中的经纬度格式（先经后纬）记录充电站位置，尽管在data.gouv地图工具中显示可能存在坐标读取偏差，但数据本身符合国家规范要求。

特点

该数据集以地域性、标准化和实用性为核心特色。它专门针对坎佩尔西部布列塔尼地区设计，提供了该区域内电动汽车充电站的详尽名录，包括公共充电网络设施的具体分布。数据严格依据法国国家IRVE数据库的官方Schema进行格式化，确保了信息的一致性与可交互性。此外，数据集持开放许可协议（Licence Ouverte 2.0），允许自由使用、复制与再分发，为智能交通系统、城市规划及绿色能源研究提供了宝贵的基础数据资源。

使用方法

该数据集在Hugging Face上以空数据集形式存在，主要用作官方数据源的便捷索引。用户应通过data.gouv.fr提供的原始数据集链接下载实际数据，而非直接从此读取。使用时可利用经度和纬度字段进行地理空间分析，例如在GIS软件中映射充电站分布、计算服务半径，或结合电动汽车保有量数据进行供需关系建模。开发者还可将其集成至智能导航应用或能源管理系统中，为电动车司机优化充电路径规划。

背景与挑战

背景概述

随着电动出行的普及，充电基础设施的布局与规划成为城市可持续发展的重要议题。该数据集由菲尼斯泰尔省能源联合会（SDEF）创建，聚焦于法国坎佩尔西布列塔尼地区14个市镇的电动汽车充电设施分布。其核心研究问题在于系统化记录并公开充电桩的地理位置与属性信息，以支持区域能源规划、交通政策制定及公共资源配置优化。作为法国国家IRVE数据库的地方性分支，该数据集为地方行政机构、研究人员及企业提供了可靠的基础数据，推动了充电网络透明化与标准化进程，对促进电动汽车推广应用具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战在于解决充电设施分布不均衡的领域问题，即如何基于数据引导公共充电网络在城乡区域间的合理部署，避免资源过度集中或空白区域的出现。此外，构建过程中面临数据格式兼容性难题，由于原数据采用经度-纬度顺序（lon,lat）且遵循SCDL/IRVE规范，与data.gouv默认的地图读取顺序（lat,lon）存在矛盾，导致地图展示出现坐标错位，影响了数据可视化与直接使用的准确性，亟需建立统一的数据解析标准以提升可用性。

常用场景

经典使用场景

在电动汽车充电基础设施领域，该数据集是研究区域充电网络布局与可达性的经典资源。研究者常基于其提供的法国西部地区各市镇充电站点经纬度坐标，结合地理信息系统进行空间分析，揭示充电桩分布的密度差异与盲区。其核心用途在于评估现有充电设施对当地居民与游客的覆盖程度，为优化城市与郊区的充电网络拓扑结构提供定量依据。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生了一系列关于充电基础设施优化选址与使用效率评估的经典工作。研究者开发了考虑用户行为与地理特征的选址模型，提升了充电网络的整体效率。同时，数据集驱动了充电需求预测算法的设计，促进了电动汽车与智能电网间的能量管理策略研究。这些工作为开放数据在可持续交通领域的深度应用奠定了方法基础。

数据集最近研究

最新研究方向

随着全球能源转型与碳中和目标的持续推进，电动汽车充电基础设施的布局优化与数据标准化成为智慧城市与可持续交通领域的研究热点。该数据集聚焦于法国布列塔尼地区西部坎佩尔区域的公共充电网络，详尽收录了各市镇充电站的地理位置与属性信息，为分析城乡结合部充电设施覆盖密度、评估区域能源分配公平性提供了宝贵基础。当前研究前沿多借助此类高精度开源数据，结合多源地理信息与交通流量模型，以强化充电站选址的算法决策与供需预测能力。此外，该数据遵循法国国家IRVE标准，其坐标格式与通用地图工具的兼容性挑战也推动了数据治理与元数据规范的深入探讨，对构建跨区域统一充电网络具有重要示范意义。