Data-Gouv-FR/liste-des-bornes-de-recharge-ouvertes-au-public

这是一个来自法国公开数据平台data.gouv.fr的数据集，标题为向公众开放的充电桩列表，主要包含法国境内向公众开放的电动汽车充电桩的相关信息。数据集以parquet格式存储，具体配置为260512-irve-driveco，涵盖充电桩的详细信息，如位置、类型等，用于支持电动汽车基础设施的分析和研究。原始描述为充电桩，强调其核心内容是关于充电点的数据。This is a dataset sourced from the French public data platform data.gouv.fr, titled 'List of Publicly Accessible Electric Vehicle (EV) Charging Points'. It primarily contains relevant information about publicly accessible EV charging stations within France. The dataset is stored in Parquet format, with the specific configuration identifier being 260512-irve-driveco, and covers detailed attributes of charging points such as location, type, and other relevant details. It is intended to support analysis and research related to EV infrastructure. The original accompanying description uses the term 'charging points', emphasizing that the core content of this dataset is data related to EV charging facilities.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集名为“liste-des-bornes-de-recharge-ouvertes-au-public”，专注于收录法国境内面向公众开放的电动汽车充电桩信息。构建方式依托于法国开放数据平台data.gouv.fr，通过整合地方政府、充电设施运营商及公共机构提交的实时数据，形成标准化清单。数据集虽在Hugging Face平台以空白占位形式存在，但核心数据源指向官方门户，确保信息的权威性与可追溯性。

特点

数据集以法语为唯一语言，标签涵盖充电桩、电动汽车、安装商及公共设施等核心领域，凸显其服务于法国本土电动汽车基础设施管理的专精特性。其最大特点在于强调数据的公共属性与开放获取原则，虽未明确许可协议，但通过政府数据平台发布，天然具备透明性与非商业限制，适用于政策分析、充电网络规划及移动应用开发等场景。

使用方法

使用者需直接访问data.gouv.fr上该数据集的原始资源链接以获取完整数据，而非通过Hugging Face仓库直接下载。数据通常以CSV或JSON等结构化格式提供，便于接入GIS系统或编写解析脚本。建议结合地理编码技术进行充电站分布密度分析，或与交通流量数据联动，优化电动出行路线规划。因数据集维护于政府平台，定期更新迭代，用户应关注版本变更以保持分析时效性。

背景与挑战

背景概述

在电动汽车快速普及的当下，公共充电基础设施的规划与运营成为城市交通与能源管理的关键议题。该数据集由法国政府数据平台data.gouv.fr发布，创建于2021年左右，旨在系统化收录法国境内面向公众开放的充电站点信息。其核心研究问题在于为政府决策、运营商布局以及用户导航提供标准化、结构化的充电桩数据支持，进而推动法国乃至欧洲区域电动汽车生态的协同发展。作为公共数据开放的重要实践，该数据集对优化充电网络覆盖率、提升用户充电体验以及促进绿色能源转型具有基础性贡献。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上，即公共充电桩分布不均且类型多样，如何从海量异构原始信息中提炼出统一、完整且实时更新的数据标准，是解决充电基础设施透明度与可用性的核心难点。其次，在构建过程中，数据集需要整合来自不同运营商、不同行政区划及不同协议格式的元数据，确保位置准确性、充电功率规格以及运营状态的一致性，同时还需处理数据采集频率与维护成本之间的平衡，以保障数据的实时性与可靠性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了法国境内向公众开放的电动汽车充电桩的详尽名录，涵盖充电桩的地理位置、接口类型、功率等级及运营状态等核心信息。在智能交通与可持续能源研究领域，它常被用于构建充电基础设施的可视化地图，支持空间可达性分析，并作为智能充电调度算法的基准数据源，助力优化电动汽车用户的出行规划。

解决学术问题

此数据集有效回应了电动出行领域的两大核心学术难题：一是充电基础设施的空间分布不均与用户可达性评估问题，通过揭示充电盲区与供需失衡，为政策制定者提供了数据驱动的规划依据；二是充电资源的动态分配与预测问题，为研究充电桩使用模式、高峰负荷管理及电网协同机制奠定了实证基础，推动了低碳交通转型的理论进展。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界衍生了一系列经典工作，包括基于图神经网络的充电桩使用率预测模型，通过时空特征挖掘实现供需动态匹配；还有研究利用地理信息系统（GIS）工具进行的充电设施公平性评价，量化不同社会群体间的充电服务差异。此外，强化学习驱动的路径规划算法也以此为数据输入，模拟用户充电行为，优化整体出行效率，推动了智能交通系统领域的持续创新。