随着电动汽车数量快速增长公共充电设施已经成为城市交通系统与电力系统之间的重要连接环节。充电站在什么时间最繁忙、快充和慢充设施如何分布、不同区域的充电需求存在什么差异都会影响充电设施布局、车辆补能效率和城市电网负荷连续的高时间分辨率充电数据因此具有重要价值。今日分享的是2022-2023年深圳市1682个充电站5分钟间隔高精度数据该数据集简称UrbanEV由Han Li、Haohao Qu、Xiaojun Tan、Linlin You、Rui Zhu和Wenqi Fan团队构建公开发布在Dryad数据平台当前下载版本于2026年2月更新。相关论文《UrbanEV: An Open Benchmark Dataset for Urban Electric Vehicle Charging Demand Prediction》于2025年3月发表在Scientific Data期刊。该数据覆盖2022年9月1日至2023年2月28日原始数据以单个公共充电站为单位时间分辨率为5分钟共包括1682个充电站和22650个具有额定功率信息的充电桩。核心指标包括忙碌桩数、空闲桩数、快充与慢充桩忙闲数量、服务费、电价、累计充电时长和估算充电量。数据同时提供经过清洗的275个交通小区5分钟及逐小时汇总结果以及站点位置、交通小区中心、距离矩阵和邻接矩阵等辅助数据文件主要为CSV表格格式。原始充电信息来自面向电动汽车用户的公共充电查询平台作者以5分钟间隔记录充电桩忙闲状态、额定功率和收费信息。数据清洗过程中删除不合理价格和桩数关系异常记录通过前向与后向填充处理缺失值并使用IQR方法识别和修正离群值最后按交通小区和小时进行汇总。充电量volume由累计充电时长乘以相应充电桩额定功率估算并不是电表实测结算电量。当前区域级occupancy文件的实际数值表现为占用桩数量而README仍保留“占用率”的描述使用时应以具体下载版本和数值范围为准不能直接按百分比解释。大家可以在公众号回复关键词1243免费获取该数据无需转发文章直接可以获取数据以下为数据的详细介绍01数据展示本数据集包括如下两个文件其中station-raw文件夹存放单个充电站原始数据zone-cleaned-aggregated文件夹存放交通小区清洗汇总数据。下面我们依次来看一下首先是单个充电站原始数据也就是station-raw文件夹打开后如下图打开后包括三个表格和一个文件夹。其中charge_5min文件夹存放1,682个充电站的5分钟级动态数据每个充电站对应一个CSV文件如1001.csv对应编号1001的充电站。字段包括忙碌与空闲桩数、快慢充桩忙闲数量、电价、服务费、累计充电时长和估算充电量时间范围为2022年9月1日至2023年2月28日。其中价格单位为元/千瓦时duration单位为小时volume单位为千瓦时。pile_rated_power.csv存放22,650个充电桩的静态额定功率信息包括充电桩编号pile_id、额定功率power、交流或直流类型pileType以及所属充电站station_id。该表主要用于区分快充、慢充并结合充电时长估算充电量。station_distance.csv存放1,682个充电站两两之间的空间距离矩阵共1,682行、1,683列首列ID为站点编号其余各列也是站点编号数值单位为米。矩阵对角线为0表示站点到自身的距离该距离属于站点间几何距离不是道路驾车距离或实际行驶距离。station_information.csv存放1,682个充电站的静态基础信息包括充电站编号、经纬度、慢充桩数量、快充桩数量、充电桩总数以及所属交通小区TAZID。该表主要用于将动态充电数据与空间位置、站点规模和交通小区进行关联。station_information.csv内容截图charge_5min文件夹截图下面我们再来看看交通小区清洗汇总数据也就是 zone-cleaned-aggregated文件夹打开后如下图其中charge_1hour存放275个交通小区的逐小时充电数据共4,344个小时记录。文件夹内包括occupancy.csv、duration.csv、volume.csv、volume-11kw.csv、e_price.csv和s_price.csv6个指标文件每张表第一列是时间后面275列对应不同TAZ。charge_5min存放275个交通小区的5分钟级充电数据共52,128个时间记录。指标类型与charge_1hour相同但时间分辨率更高适合分析短时充电需求变化和进行时空预测。adj.csv275个交通小区之间的邻接矩阵共275行、275列。数值1表示两个交通小区相邻数值0表示不相邻矩阵对角线为1行列顺序与TAZ编号列的顺序一致。distance.csv275个交通小区之间的空间距离矩阵共275行、275列单位为米。每个数值表示两个交通小区代表点之间的几何距离不是道路驾车距离或实际出行距离。station_information.csv经过清洗筛选后保留的1,362个充电站基础信息包括站点编号、经纬度、充电桩总数和所属交通小区TAZID。该文件用于将充电站与275个交通小区汇总数据对应起来。zone-information.csv275个交通小区的基础空间信息包括TAZ编号、中心点经纬度、区内充电桩总数、面积和周长。它是charge_1hour、charge_5min、adj.csv和distance.csv的交通小区代码对照表。charge_1hour文件夹数据示例02数据的其他信息数据来源网站Dryad数据平台网址为https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.np5hqc04z论文来源网站Scientific Data网址为https://www.nature.com/articles/s41597-025-04874-4数据大小Dryad压缩包约320.23MB解压后约6.12GB。数据格式CSV表格。数据时间范围2022年9月1日至2023年2月28日连续6个月。数据空间范围广东省深圳市共包括1682个原始公共充电站和275个清洗后的交通小区。数据坐标系充电站和交通小区中心坐标采用WGS-84补充的深圳行政区边界SHP采用WGS 1984 Albers空间叠加前需统一坐标系。数据引用方式Li, H., Qu, H., Tan, X., You, L., Zhu, R., Fan, W. (2026). Urbanev: An open benchmark dataset for urban electric vehicle charging demand prediction. Dryad. https://doi.org/10.5061/dryad.np5hqc04z论文引用方式Li, H., Qu, H., Tan, X., You, L., Zhu, R., Fan, W. (2025). UrbanEV: An Open Benchmark Dataset for Urban Electric Vehicle Charging Demand Prediction. Scientific Data, 12, 523. https://doi.org/10.1038/s41597-025-04874-4如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用更多数据详情可以查看官网获悉03数据获取如有数据需求欢迎点击下方名片链接关注我们并咨询获取~
