quincy918/electricity-reliability-outages-africa

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license: cc-by-4.0
task_categories:
- tabular-classification
- tabular-regression
language:
- en
tags:
- energy
- africa
- synthetic-data
- sub-saharan-africa
- electricity-reliability
size_categories:
- 10K<n<100K
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# Electricity Reliability and Outages - Sub-Saharan Africa

Synthetic dataset capturing electricity reliability metrics, outage patterns, system losses, and service quality across Sub-Saharan African utilities, including SAIDI/SAIFI indicators and economic impacts.

## Key Statistics

- **Total records**: 15,000 reliability records across 3 scenarios
- **Countries covered**: Kenya, Uganda, Nigeria, Ghana, Tanzania, Ethiopia, Malawi, Zambia, Senegal, Rwanda, Niger, Mali
- **Years**: 2018-2025
- **Scenarios**: low_burden (4,000), moderate_burden (5,000), high_burden (6,000)
- **Average outage hours monthly**: 5-32 hours (varies by country)
- **Average system losses**: 15-30% (varies by country)

## Column Descriptions

| Column | Description |
|--------|-------------|
| `record_id` | Unique record identifier |
| `country` | Country name |
| `year` | Survey year (2018-2025) |
| `is_urban` | Urban/rural classification |
| `utility_name` | Name of electricity utility |
| `outage_hours_monthly` | Monthly outage hours |
| `outage_frequency_monthly` | Number of outages per month |
| `avg_outage_duration_hours` | Average outage duration |
| `planned_outages_monthly` | Planned outages per month |
| `unplanned_outages_monthly` | Unplanned outages per month |
| `saidi_annual_hours` | SAIDI - System Average Interruption Duration Index |
| `saifi_annual_events` | SAIFI - System Average Interruption Frequency Index |
| `avg_restoration_time_hours` | Average restoration time |
| `supply_hours_daily` | Daily hours of supply |
| `system_losses_pct` | Total system losses percentage |
| `technical_losses_pct` | Technical losses percentage |
| `commercial_losses_pct` | Commercial losses percentage |
| `voltage_quality` | Voltage quality rating |
| `frequency_stability` | Frequency stability rating |
| `has_backup_power` | Has backup power source |
| `backup_type` | Type of backup power |
| `backup_hours_available` | Backup hours available |
| `economic_loss_monthly_usd` | Monthly economic loss in USD |
| `services_affected` | Services affected by outages |
| `primary_outage_causes` | Primary causes of outages |
| `reliability_rating` | Reliability rating (1-10) |
| `transformer_failures_monthly` | Monthly transformer failures |
| `line_faults_monthly` | Monthly line faults |
| `maintenance_events_monthly` | Monthly maintenance events |
| `customer_complaints_monthly` | Monthly customer complaints |
| `utility_response_time_hours` | Utility response time |
| `notification_before_outage` | Notification provided before outage |
| `compensation_available` | Compensation available |
| `smart_meter_installed` | Smart meter installed |
| `scenario` | Dataset scenario |

## Usage

```python
import pandas as pd

# Load dataset
df = pd.read_csv("electricity_reliability_outages_moderate_burden.csv")

# Analyze reliability by country
reliability = df.groupby('country').agg({
'outage_hours_monthly': 'mean',
'system_losses_pct': 'mean',
'reliability_rating': 'mean'
})
print(reliability)

# Filter high-outage locations
high_outage = df[df['outage_hours_monthly'] > 20]
```

## Research Sources

| Parameter | Value | Source | Year |
|-----------|-------|--------|------|
| Average outages per month | 5-12 hours | World Bank Enterprise Survey | 2023 |
| Nigeria outage hours | 32 hours/month | World Bank | 2023 |
| Kenya outage hours | 6 hours/month | KPLC | 2023 |
| Ghana outage hours | 8 hours/month | ECG | 2023 |
| System losses average | 17-25% | World Bank | 2023 |
| Technical losses | 10-15% | Various utilities | 2023 |
| Commercial losses | 8-15% | Various utilities | 2023 |
| SAIDI average SSA | 50-100 hrs/yr | IEEE | 2023 |
| SAIFI average SSA | 50-100 events | IEEE | 2023 |
| Average restoration time | 2-8 hours | Utility reports | 2023 |

**Author**: Electric Sheep Africa

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许可证：CC BY 4.0（知识共享署名4.0协议）
任务类别：
- 表格分类
- 表格回归
语言：
- 英语
标签：
- 能源
- 非洲
- 合成数据集
- 撒哈拉以南非洲
- 电力可靠性
数据规模：10000条 < 样本量 < 100000条
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# 电力可靠性与停电数据集——撒哈拉以南非洲

本合成数据集涵盖撒哈拉以南非洲各国电力公司的电力可靠性指标、停电模式、系统损耗与服务质量相关数据，包含系统平均停电持续时间指数（SAIDI, System Average Interruption Duration Index）、系统平均停电频率指数（SAIFI, System Average Interruption Frequency Index）以及经济影响类指标。

## 关键统计数据

- **总记录数**：3种场景下共计15000条可靠性记录
- **覆盖国家**：肯尼亚、乌干达、尼日利亚、加纳、坦桑尼亚、埃塞俄比亚、马拉维、赞比亚、塞内加尔、卢旺达、尼日尔、马里
- **时间跨度**：2018年至2025年
- **场景分类**：低负担场景（4000条）、中等负担场景（5000条）、高负担场景（6000条）
- **月均停电时长**：5至32小时（因国家不同存在差异）
- **系统平均损耗率**：15%至30%（因国家不同存在差异）

## 字段说明

| 字段名 | 字段说明 |
|--------|----------|
| `record_id` | 唯一记录标识符 |
| `country` | 国家名称 |
| `year` | 调研年份（2018-2025） |
| `is_urban` | 城乡分类标识 |
| `utility_name` | 电力公司名称 |
| `outage_hours_monthly` | 月均停电时长 |
| `outage_frequency_monthly` | 月均停电次数 |
| `avg_outage_duration_hours` | 单次停电平均时长 |
| `planned_outages_monthly` | 月均计划停电次数 |
| `unplanned_outages_monthly` | 月均非计划停电次数 |
| `saidi_annual_hours` | 年度系统平均停电持续时间指数（SAIDI, System Average Interruption Duration Index） |
| `saifi_annual_events` | 年度系统平均停电频率指数（SAIFI, System Average Interruption Frequency Index） |
| `avg_restoration_time_hours` | 平均故障恢复时长 |
| `supply_hours_daily` | 每日供电时长 |
| `system_losses_pct` | 总系统损耗率 |
| `technical_losses_pct` | 技术损耗率 |
| `commercial_losses_pct` | 商业损耗率 |
| `voltage_quality` | 电压质量评级 |
| `frequency_stability` | 频率稳定性评级 |
| `has_backup_power` | 是否配备备用电源 |
| `backup_type` | 备用电源类型 |
| `backup_hours_available` | 备用电源可续航时长 |
| `economic_loss_monthly_usd` | 月度经济损失（单位：美元） |
| `services_affected` | 受停电影响的服务类型 |
| `primary_outage_causes` | 停电主要诱因 |
| `reliability_rating` | 可靠性评级（1-10分） |
| `transformer_failures_monthly` | 月度变压器故障次数 |
| `line_faults_monthly` | 月度线路故障次数 |
| `maintenance_events_monthly` | 月度维护事件次数 |
| `customer_complaints_monthly` | 月度客户投诉量 |
| `utility_response_time_hours` | 电力公司响应时长 |
| `notification_before_outage` | 停电前是否提前通知 |
| `compensation_available` | 是否提供停电补偿 |
| `smart_meter_installed` | 是否安装智能电表 |
| `scenario` | 数据集场景标签 |

## 使用方法

python
import pandas as pd

# Load dataset
df = pd.read_csv("electricity_reliability_outages_moderate_burden.csv")

# Analyze reliability by country
reliability = df.groupby('country').agg({
'outage_hours_monthly': 'mean',
'system_losses_pct': 'mean',
'reliability_rating': 'mean'
})
print(reliability)

# Filter high-outage locations
high_outage = df[df['outage_hours_monthly'] > 20]

## 研究数据来源

| 参数 | 数值范围 | 来源 | 年份 |
|-----------|-------|--------|------|
| 月均停电次数 | 5-12次 | 世界银行企业调查 | 2023 |
| 尼日利亚月均停电时长 | 32小时/月 | 世界银行 | 2023 |
| 肯尼亚月均停电时长 | 6小时/月 | 肯尼亚电力与照明公司（KPLC） | 2023 |
| 加纳月均停电时长 | 8小时/月 | 加纳电力公司（ECG） | 2023 |
| 系统平均损耗率 | 17%-25% | 世界银行 | 2023 |
| 技术损耗率 | 10%-15% | 多家电力企业 | 2023 |
| 商业损耗率 | 8%-15% | 多家电力企业 | 2023 |
| 撒哈拉以南非洲地区SAIDI年均值 | 50-100小时 | 电气和电子工程师协会（IEEE） | 2023 |
| 撒哈拉以南非洲地区SAIFI年均值 | 50-100次 | 电气和电子工程师协会（IEEE） | 2023 |
| 平均故障恢复时长 | 2-8小时 | 电力公司报告 | 2023 |

**数据集作者**：Electric Sheep Africa

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

撒哈拉以南非洲地区的电力可靠性问题长期制约着社会经济发展，而该数据集的构建正是为了填补该区域电力中断数据的空白。通过综合世界银行企业调查、各国电力公司报告及IEEE等权威机构的数据基准，该数据集采用合成数据技术模拟生成，涵盖12个非洲国家在2018至2025年间的电力可靠性记录。数据按负担水平划分为低、中、高三种场景，分别对应4000、5000和6000条记录，总计15000条，确保了不同发展水平下的代表性。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度的电力可靠性指标体系，不仅包含月度停电时长、频率等基础指标，还纳入了SAIDI和SAIFI两项国际通用系统平均中断指数，以及技术性损耗、商业性损耗等细粒度系统损失数据。此外，数据集涵盖了经济影响（如月度经济损失金额）、服务受影响的类别、恢复时间、赔偿机制等社会维度指标，并区分了计划内与计划外停电，为深入分析电力系统的脆弱性提供了全面的数据支撑。

使用方法

该数据集以CSV格式提供，用户可通过Python的Pandas库直接读取并进行分析。以中等负担场景为例，使用者可加载“electricity_reliability_outages_moderate_burden.csv”文件，通过分组聚合按国家计算平均停电小时数、系统损耗比例及可靠性评分，快速识别区域差异。亦可通过条件筛选聚焦高停电频率地区，或利用SAIDI与SAIFI指标评估整体供电服务质量，适用于进行分类与回归等机器学习任务建模。

背景与挑战

背景概述

电气可靠性是衡量能源基础设施效能的核心指标，尤其在撒哈拉以南非洲地区，电力短缺与频繁断电严重制约经济社会发展。该数据集由Electric Sheep Africa机构于2024年创建，聚焦2018至2025年间肯尼亚、尼日利亚等12个非洲国家的电力可靠性指标、停电模式及系统损失情况。基于世界银行企业调查、IEEE等权威来源，数据集系统收录了SAIDI/SAIFI指数、停电时长、恢复时间及经济影响等35个维度共1.5万条记录，涵盖低、中、高三种负荷场景。作为首个专门针对撒哈拉以南非洲电力可靠性的综合性合成数据集，它为分析该区域电力服务不均、量化经济损失及优化能源政策提供了关键数据基础，推动了非洲能源韧性研究与可持续发展目标的量化评估。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于：撒哈拉以南非洲长期面临电力供应不稳定、系统损耗高及服务数据匮乏的困境，传统研究受限于零星统计和不可靠的实地调查，难以精准刻画区域断电规律与经济影响。构建过程中主要挑战有三：其一，数据稀缺且质量参差不齐，多国电力公司披露信息不完整，需依赖世界银行等有限公开资料进行校准与插补；其二，合成数据的真实性验证困难，需平衡统计合理性与实际分布特征，避免引入系统性偏差；其三，多国跨年度数据存在度量标准差异，如SAIDI/SAIFI指数的计算口径不一，需通过场景化假设与归一化处理实现可比性。这些挑战促使数据集在设计时采用低中高负荷场景分层策略，以增强对不同可靠性水平的覆盖，但合成性质仍限制其直接用于高精度预测与政策制定，后续需结合实地测量持续迭代优化。

常用场景

经典使用场景

该数据集为撒哈拉以南非洲地区的电力可靠性研究提供了宝贵资源，涵盖了从2018年至2025年间十二个国家的电力供应质量与中断情况。经典应用场景包括基于SAIDI和SAIFI等国际通用指标的电力可靠性评估，以及通过统计分析探究月度停电时长、频率与系统性损失之间的内在关联。研究者可利用该数据集构建分类或回归模型，预测不同场景下的电力中断模式，从而深入理解低、中、高负荷情境下的电力系统表现差异。

实际应用

实际应用方面，该数据集可支撑非洲电力公用事业公司的运营优化，帮助管理者识别高停电风险区域并制定针对性投资计划。它亦可用于政策制定者评估电力补贴效果、设计补偿机制以及推广智能电表等现代化基础设施。能源初创企业与投资者可基于这些数据洞察不同国家的电力供应质量差异，从而做出更明智的市场进入决策，推动离网太阳能等分布式能源解决方案的部署。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列衍生研究工作，例如基于机器学习的停电预测模型开发，利用随机森林或时间序列算法提前预警潜在故障点。研究者还构建了电力可靠性指数与人均GDP增长之间的计量经济学分析框架，揭示能源供应稳定性对经济发展的长期影响。此外，多目标优化方法被用于平衡计划性停电与用户满意度之间的关系，而基于图神经网络的电网脆弱性分析则进一步拓展了对复杂电力系统恢复力的认知边界。