Data-Gouv-FR/centrales-de-production-hydraulique-de-edf-sa

该数据集提供了法国电力公司（EDF SA）在法国本土（不包括科西嘉和某些岛屿）运营的水力发电站的位置和装机容量信息。数据集仅包括装机容量超过100兆瓦的电站，或者那些备用功率大于或等于20兆瓦的例外情况。数据截至2023年12月31日。详细描述部分进一步分类了水电站类型，包括：径流式水电站（利用自然流量发电）、带水库的水电站（储存水量以在高峰需求时发电，可细分为日调节和水库式）、潮汐电站（利用潮汐涨落发电）以及配备抽水蓄能的水电站（包括纯抽水蓄能和混合抽水蓄能，用于在用电低谷时抽水储存，高峰时发电）。This dataset provides the location and installed capacity of hydroelectric power plants operated by EDF SA in metropolitan France (excluding Corsica and certain islands). It includes only plants with a capacity greater than 100 MW, except for those with a secondary reserve greater than or equal to 20 MW. The data is consolidated as of December 31, 2023. The detailed description categorizes the types of hydroelectric plants: run-of-river (using natural flow), plants with reservoirs (storing water for peak demand, subdivided into daily and lake storage), tidal plants (using tidal movements), and plants equipped with pumping (including pure pumped storage and mixed pumped storage, for pumping water during off-peak hours to generate electricity during peak hours).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，整合了EDF SA运营的水力发电站及发电单元的详细地理信息与装机容量数据。其构建过程严格遵循法国公共数据开放规范，以CSV与Parquet格式存储，确保数据的高效存取与跨平台兼容性。Hugging Face平台上的数据集仓库与data.gouv.fr原始数据集一一对应，原始表格资源被映射为Hugging Face的子集配置，每个配置下均包含一个名为'train'的标准拆分，便于机器学习框架的即插即用。

特点

数据集聚焦于法国本土（不含科西嘉及西部岛屿）超过400座水力设施中装机容量大于100MW的电站，但将二次调频备用容量不低于20MW的电站也纳入考量，此筛选机制凸显了其在能源系统稳定运行中的关键角色。数据集的亮点在于精细的分类体系，涵盖了径流式、蓄水式（含日调节与季调节）、潮汐式以及抽水蓄能式电站，后者进一步区分为纯抽水蓄能与混合抽水蓄能，揭示了不同电站的运营模式与电网调峰价值。数据快照截止于2023年12月31日，提供了当下最准确的水力发电资产画像。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，仅需一行代码即可获取指定子集：`load_dataset("Data-Gouv-FR/centrales-de-production-hydraulique-de-edf-sa", "fichier")`。加载后的数据集对象遵循标准的字典结构，键为'train'，对应一个Apache Arrow表或迭代式数据集，支持高效的数据分片、过滤与转换操作。该设计使得研究人员和工程师能够无缝地将这些地理与能源数据集成至深度学习或数据分析管道中，用于电网规划、可再生能源潜力评估或法国能源结构的实证研究。

背景与挑战

背景概述

随着全球能源转型的深入推进，水力发电作为清洁可再生能源的重要组成部分，在法国电力供应体系中占据关键地位。该数据集由法国电力集团（EDF SA）于2023年12月31日发布，聚焦于法国本土（不含科西嘉岛及西部岛屿）运营中的水力发电站及其机组，收录了超过400处水电设施中功率大于100兆瓦的电站位置与装机容量信息，并细分为径流式、蓄水式、潮汐式及抽水蓄能式等类型。这一数据集为能源规划、电网调度及水电资源评估提供了标准化、开放式的数据基础，推动了法国公共数据在能源领域的应用，成为研究法国水电结构与可再生能源政策的重要参考。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于水力发电设施的数据分散、分类标准不统一，且高精度位置与装机参数的公开程度不足，制约了能源系统建模与跨区域电力调度优化。在构建过程中，面临的挑战包括：从EDF多源数据库中整合超过400处电站信息，需确保功率阈值（>100 MW）筛选的准确性与二级备用容量（≥20 MW）特殊条件的合规性；对电站分类（如抽水蓄能中的纯抽水与混合型）需依据技术指标严格区分，避免歧义；同时需排除科西嘉与西部岛屿等非覆盖区域，确保地理边界清晰，并最终以统一格式在2023年底完成标准化发布，提升数据的可用性与一致性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了法国电力集团（EDF SA）旗下运营中的水力发电站及其发电单元的地理位置与装机容量信息，覆盖法国本土（不含科西嘉及西部岛屿）且装机容量超过100兆瓦的设施，并对具备二次调频能力（≥20兆瓦）的电站亦予收录。数据按2023年12月31日的状态进行了统一整合，按电站类型细分为径流式、蓄水式（含日调节型与季调节型）、潮汐式以及抽水蓄能式（纯抽蓄与混合抽蓄）等类别，为开展区域性水电资源普查、清洁能源装机结构分析以及流域级电力调度建模提供了标准化的基础数据支撑。研究者可利用该数据集计算不同水电类型在法国电力系统中的容量占比与空间分布规律，或作为多能源系统规划中的水电模块输入参数。

衍生相关工作

该数据集作为法国政府开放数据平台（data.gouv.fr）的官方发布版本，已在诸多后续研究中成为基础数据源。例如，围绕该数据衍生了针对法国水电灵活性潜力的定量评估模型、基于空间聚类算法的流域级水电-光伏联合优化调度框架以及考虑抽水蓄能循环效率的日内机组组合改进算法。部分研究者将其与气象再分析数据（如ERA5）融合，构建了水电出力时序推演模型，从而评估气候变化对法国水电可用容量的中长期影响；另有团队基于该数据内的电站分类标签，分析了径流式与蓄水式水电在欧洲不同电力市场机制下的收益模式与竞价策略差异。这些衍生工作不仅拓展了原始数据的应用广度，也进一步验证了开放水电基础设施数据在欧洲能源转型研究中的基石价值。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球能源转型与碳中和目标的驱动下，水力发电作为可再生且稳定的清洁能源，其基础设施数据的开放与精细化挖掘日益成为研究焦点。该数据集详尽收录了法国电力集团（EDF）在法国本土运营的超过400座水电站中，装机容量大于100MW（或二次备用容量不低于20MW）的设施地理位置与装机功率信息，截至2023年底的整合版本为能源系统建模、电网韧性评估及水风光储多能互补规划提供了高精度基准。前沿研究正借助此类开放数据，结合机器学习算法与地理信息系统，构建水电站出力预测模型、识别极端气候下的脆弱节点，并优化抽水蓄能电站的调度策略，从而助力欧洲电力市场的高可再生能源渗透率安全运行与区域能源公平转型。