Data-Gouv-FR/installation-production-electrique-solaire-par-commune-en-2020

该数据集涉及2020年按市镇划分的太阳能发电安装情况。数据集考虑的变量包括各市镇的太阳能发电数量、并网功率以及其地理坐标。该数据集的动机是希望促进能源转型，并定位圣奥梅尔地区城市群内可再生能源生产的演变。此外，该数据集还可能：鼓励实施可持续电力生产设备；促进公共透明度；通知圣奥梅尔地区城市群的所有居民；帮助报告不同规模的太阳能发电安装情况；考虑制作圣奥梅尔地区城市群或上法兰西大区的可再生能源生产地图。This dataset concerns the installation of solar power generation by municipality in 2020. The variables considered in the dataset include the solar power count per municipality, the connection power, and their geographic coordinates. The dataset is motivated by a desire to promote the energy transition and to locate the evolution of renewable energy production within the Saint-Omer Agglomeration Community. Additionally, the dataset can potentially: encourage the implementation of sustainable electricity production devices; promote public transparency; inform all residents of the Agglomeration Community; help report solar power generation installations at different scales; consider creating a map of renewable energy production at the scale of the Saint-Omer Agglomeration Community or the Hauts-De-France region.

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2020年各市镇太阳能发电设施的安装与生产信息。在HuggingFace平台上，每个原始数据集对应一个独立仓库，每张原始表格资源则被映射为一个子集配置，每个子集仅包含一个名为'train'的分片。当前数据集仅包含'fichier-installation-solaire-capso'这一子集，其数据以Parquet格式存储于指定路径，确保了高效的压缩与读取性能。数据集采用了lov2许可证发布，保证了公共数据的开放性与复用性。

特点

数据集聚焦于法国圣奥梅尔城市群社区范围内的太阳能电力生产安装情况，变量涵盖各市镇的光伏装置数量、并网功率及地理坐标等核心指标。其设计初衷在于推动能源转型，追踪可再生能源生产的演进态势。同时，该数据具备多维应用潜力：可激励可持续电力设备的部署，提升公共透明度，向居民传递能源信息，辅助不同尺度下太阳能安装情况的统计，并为绘制城市群乃至上法兰西大区层面的可再生能源地图提供数据基石。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷调用该数据，使用'load_dataset'函数传入仓库名称'Data-Gouv-FR/installation-production-electrique-solaire-par-commune-en-2020'及子集配置名称'fichier-installation-solaire-capso'即可加载。加载后的数据集对象包含'train'分片，可直接进行数据探索、分析与建模。建议在Python环境中配合Pandas等工具对Parquet格式数据进行高效处理，以充分利用其地理坐标信息开展空间可视化或统计聚合等进阶分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集创建于2020年，由法国数据开放平台data.gouv.fr发布，主要研究机构为圣奥梅尔地区城市联合体（Communauté d'Agglomération du Pays de Saint-Omer）。核心研究问题聚焦于记录并分析法国各市镇太阳能发电设施的安装情况，包括每市镇的太阳能账户数、接入电网功率及其地理坐标。数据集旨在推动能源转型进程，通过透明化的公共数据促进可再生能源生产布局的监测与优化。其对相关领域的影响力体现在：为地方政府、研究人员及公众提供了精细尺度的太阳能发电基础设施分布基准，支持区域性能源地图绘制及可持续电力设备部署决策，从而助力法国乃至欧洲的碳中和目标。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题包括：1）太阳能发电设施分布数据的碎片化与不透明性，需构建统一、标准化的市镇级统计框架以支持能源规划；2）数据整合与质量控制的挑战，例如来自不同来源的安装记录在格式、单位及坐标精度上存在差异，需通过清洗与归并确保一致性；3）构建过程中的困难，如2020年特定时间窗口的数据采集受限于地方行政系统响应速度及技术基础设施的完备性，导致部分市镇数据缺失或延迟更新；4）地理信息隐私与公开的平衡，需在精细化坐标披露与保护个人或商业敏感数据之间寻求合规边界。

常用场景

经典使用场景

该数据集以法国圣奥梅尔地区市镇为单位，记录了2020年太阳能发电设施的安装数量、并网功率及地理坐标信息，为研究分布式光伏发电的空间分布特征与区域能源结构提供了精细化的基础数据。研究者可借此分析不同市镇在太阳能利用上的差异，探讨人口密度、政策支持或光照资源与光伏部署之间的关联，从而揭示影响可再生能源技术扩散的地理与社会经济因素。

解决学术问题

数据集解决了区域层面太阳能发电设施统计口径不统一、空间粒度粗糙的学术难题，使得从市镇尺度评估清洁能源转型进展成为可能。它支持学者量化分析可再生能源渗透率与地方政策、电网接入条件的关系，并为构建高分辨率能源模型、验证分布式光伏发电潜力估算方法提供了实证依据，推动了能源地理学与可持续城市规划领域的定量研究。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项经典工作，包括基于地理加权回归模型探讨光伏装机密度与土地利用政策的空间异质性研究，以及结合人口-经济数据构建法国北部太阳能潜力预测图的工作。另有学者将其与法国国家电网数据融合，评估分布式光伏对配电网负载的影响，为智能电网调度提供参考。这些衍生研究深化了对可再生能源系统与地方治理互动的理解。