Data-Gouv-FR/bornes-de-recharge-pour-vehicules-hydrogene-1

该数据集包括SMMAG区域内所有氢燃料汽车充电站的完整集合。URL: https://data.mobilites-m.fr/api/points/json?types=hydrogene 氢燃料供应基础设施。有关M API的更完整文档，特别是用于过滤数据的部分，可在以下地址找到：https://data.mobilites-m.fr/donnees#referentiel。

This dataset contains the complete collection of all hydrogen fuel vehicle charging stations within the SMMAG region. The URL for hydrogen fuel supply infrastructure data is: https://data.mobilites-m.fr/api/points/json?types=hydrogene. More comprehensive documentation for the M API, particularly the section on data filtering, can be found at: https://data.mobilites-m.fr/donnees#referentiel.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国开放数据平台data.gouv.fr，原始数据集标识符为`65c2cdc69eeec72d0158ddc8`，采用odc-odbl许可协议。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集被转化为一个独立的仓库，原始表格资源则对应为Hugging Face的配置子集。本数据集仅包含一个名为`hydrogene`的配置，其训练数据存储于`data/hydrogene.parquet`文件中，采用Parquet格式以提升存储与读取效率。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载数据，代码示例为`load_dataset("Data-Gouv-ML/bornes-de-recharge-pour-vehicules-hydrogene-1", "hydrogene")`，加载后将获得一个包含`train`切片的Dataset对象。该数据集适用于地理信息系统分析、氢燃料基础设施规划、交通网络研究等场景。如需更精细的数据过滤，可参考SMMAG提供的API文档（https://data.mobilites-m.fr/donnees#referentiel）以扩展数据获取逻辑。

背景与挑战

背景概述

随着全球对清洁能源的迫切需求，氢能作为零排放的能源载体，在交通运输领域展现出巨大潜力。然而，氢能基础设施的匮乏成为制约氢燃料电池汽车普及的关键瓶颈。在此背景下，法国公共数据平台data.gouv.fr于2024年发布了“bornes-de-recharge-pour-vehicules-hydrogene-1”数据集，由SMMAG（ Syndicat Mixte des Mobilités de l’Aire Grenobloise）等机构提供。该数据集聚焦于法国境内（尤其是SMMAG辖区）的氢能汽车充电站分布，旨在解决氢能基础设施数据碎片化与不可访问的问题。通过收录充电站的地理位置、类型及运营信息，该数据集为研究者提供了系统化的数据基础，对推动氢能交通规划、基础设施优化布局及政策制定具有重要参考价值，也为全球氢能出行研究贡献了法国范式的开放数据实践。

当前挑战

该数据集主要面临两大挑战。在领域问题层面，氢能汽车充电站作为新兴基础设施，其数据标准化程度低，不同运营商的数据格式、字段定义及更新频率不一，导致数据整合困难；同时，充电站的实际运营状态（如可用性、维护进度）动态变化，静态数据集难以捕捉实时信息，影响实际应用中的导航与调度效率。在数据集构建层面，挑战源于数据源的异构性：原始数据源自多个API接口（如SMMAG的M API），需进行格式统一与字段映射，但部分元数据缺失（如充电枪数量、加氢速率），降低了数据集的完整性与可用性。此外，许可证采用ODbL协议，虽促进了开放共享，但要求衍生作品同样开放，可能限制商业主体对数据的二次利用。

常用场景

经典使用场景

在氢能交通与智慧城市研究领域，该数据集作为法国SMMAG区域加氢站基础设施的标准化地理信息库，常被用于训练空间分布预测模型与可达性分析。研究者通过加载其结构化Parquet文件中的站点坐标、运营状态等字段，能够精准刻画氢燃料补给网络的拓扑特征，从而评估现有布局对城市通勤路线的服务半径。这一经典场景为后续燃料电池车辆推广的选址优化奠定了数据基础。

解决学术问题

该数据集的核心学术贡献在于填补了氢燃料补给设施公开地理信息匮乏的空白，解决了长期以来对加氢站空间分布规律与区域交通需求匹配度缺乏实证支撑的问题。利用这一高精度数据，学者可量化分析氢能基础设施在混合交通流中的覆盖率瓶颈，并验证排队论与空间网络理论在清洁能源补给场景下的适用性，推动可持续交通规划从定性推演走向定量建模。

实际应用

在实际应用中，该数据集被集成到法国公共数据平台（data.gouv.fr）的开放数据体系中，直接服务于氢能车辆路线规划导航系统与市政能源补给站维护调度平台。例如，运输企业可调用其坐标与接口文档中的API过滤规则，动态计算跨城货运的最优加氢节点；地方政府则依托站点密度统计来审批新建加氢站的预算申请，从而高效降低绿氢交通的运营门槛。

数据集最近研究

最新研究方向

随着氢能交通基础设施在全球范围内的加速部署，该数据集聚焦于法国SMMAG区域内氢能源汽车加氢站的精细化地理分布与运营数据，为氢能出行网络的空间优化、供需匹配及政策评估提供了关键支撑。当前研究前沿正围绕该数据集展开多项探讨，包括基于站点覆盖密度与交通流量的氢能补给站布局规划模型，以及结合实时充电状态数据对加氢服务的可靠性进行动态监测。特别是在欧洲推进零排放交通和法国国家氢能战略的背景下，该开放数据集为学术机构与政策制定者验证区域氢能基础设施的可达性与公平性提供了实证基础，对于促进氢能交通的规模化应用与碳排放削减具有重要实践意义。