Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
Polynôme
string
ase (kW-1)
string
ash (kW-1)
string
bse
string
bsh
string
cse
string
csh
string
dse (kW)
string
dsh (kW)
string
awe (kW-1)
string
awh (kW-1)
string
bwe
string
bwh
string
cwe
string
cwh
string
dwe (kW)
string
dwh (kW)
string
Variables d'application
string
P2002
8.95e-10
8.95e-10
-0.00653
-0.00653
null
null
815000
815000
6.89e-10
6.89e-10
0.0189
0.0189
null
null
374000
374000
Injection RTE
P2005
9.52e-10
9.52e-10
-0.00828
-0.00828
null
null
870000
870000
7.76e-10
7.76e-10
0.0153
0.0153
null
null
456000
456000
Injection RTE
P2007
9.72e-10
9.72e-10
-0.00438
-0.00438
null
null
810000
810000
8.22e-10
8.22e-10
0.0188
0.0188
null
null
413000
413000
Injection RTE
P2009
1.08e-9
1.08e-9
-0.0109
-0.0109
null
null
964000
964000
9.09e-10
9.09e-10
0.0148
0.0148
null
null
502000
502000
Injection RTE
P2010
1.07e-9
1.07e-9
-0.00303
-0.00303
null
null
712000
712000
7.28e-10
7.28e-10
0.0373
0.0373
null
null
58800
58800
Injection RTE
P2011
8.18e-10
8.18e-10
0.0178
0.0178
null
null
475000
475000
5.25e-10
5.25e-10
0.0525
0.0525
null
null
-51000
-51000
Injection RTE
P2012
7.72e-10
7.72e-10
0.0212
0.0212
null
null
400000
400000
4.7e-10
4.7e-10
0.0561
0.0561
null
null
-115000
-115000
Injection RTE
P2013
7.81e-10
7.81e-10
0.0213
0.0213
null
null
404000
404000
4.85e-10
4.85e-10
0.0558
0.0558
null
null
-105000
-105000
Injection RTE
P2014
7.37e-10
7.37e-10
0.0254
0.0254
null
null
339000
339000
4.2e-10
4.2e-10
0.0606
0.0606
null
null
-167000
-167000
Injection RTE
P2015
6.7e-10
6.7e-10
0.0297
0.0297
null
null
251000
251000
4.21e-10
4.21e-10
0.0581
0.0581
null
null
-111000
-111000
Injection RTE
P2016
6.23e-10
6.23e-10
0.0317
0.0317
null
null
263000
263000
3.88e-10
3.88e-10
0.059
0.059
null
null
-78300
-78300
Injection RTE
P2017
5.32e-10
5.32e-10
0.0412
0.0412
null
null
108000
108000
3.51e-10
3.51e-10
0.0642
0.0642
null
null
-148000
-148000
Injection RTE
P2018
8.41e-10
8.41e-10
0.00457
0.00457
null
null
799000
799000
6.85e-10
6.85e-10
0.0288
0.0288
null
null
383000
383000
Consommation brute
P2019
7.48e-10
6.94e-10
0.000338
0.011
null
null
1000000
813000
1.1e-9
8.82e-10
-0.00424
0.0066
null
null
907000
818000
Consommation brute + Refoulement RTE
P2020
7.35e-10
7.5e-10
-0.00104
0.0113
null
null
1040000
954000
8e-10
9.77e-10
0.0113
0.00456
null
null
682000
974000
Consommation brute + Refoulement RTE
P2021
9.33e-10
5.42e-10
0.0186
0.0562
-0.0923
-0.104
1290000
702000
1.21e-9
8.5e-10
0.0102
0.0349
-0.133
-0.137
1690000
1440000
Variable 1 : Consommation brute (coefficients a et b) Variable 2 : Consommation HTA (coefficient c)
P2022
8.591e-10
4.028e-10
0.02513
0.06861
-0.08539
-0.1021
1091000
489800
1.166e-9
5.251e-10
0.01397
0.06194
-0.09508
-0.1217
1264000
817800
Variable 1 : Consommation brute (coefficients a et b) Variable 2 : Consommation HTA (coefficient c)

Coefficients de pertes

Source

Structure Hugging Face

  • Un jeu de données data.gouv.fr = un dépôt Hugging Face
  • Une ressource tabulaire d’origine = un sous-ensemble/configuration Hugging Face
  • Chaque sous-ensemble/configuration contient un split nommé train

Sous-ensembles

  • fichierdata/fichier.parquet

Utilisation

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Data-Gouv-ML/coefficients-de-pertes", "fichier")
print(ds["train"])

Description originale

Les pertes sont calculées à partir des volumes de consommation brute et de refoulement, en appliquant un polynôme dont les coefficients sont réévalués régulièrement. Les coefficients ase, bse, cse et dse s’appliquent sur les jours de semaine pour les mois dits d’été (avril à octobre).
Les coefficients ash, bsh, csh et dsh s’appliquent sur les jours de semaine pour les mois dits d’hiver (novembre à mars).
Les coefficients awe, bwe, cwe et dwe s’appliquent sur les jours de week-end et sur les jours fériés pour les mois dits d’été (avril à octobre).
Les coefficients awh, bwh, cwh et dwh s’appliquent sur les jours de week-end et sur les jours fériés pour les mois dits d’hiver (novembre à mars).
Formule quadratique des pertes modélisées :
L(t) = a * X2(t) + b * X(t) + c * Y(t) + d
L(t) représente la CdC des pertes modélisées en Puissance (kW)
X(t) représente la CdC de la variable Consommation brute en Puissance (kW)
Y(t) représente la CdC de la variable Consommation HTA
Segmentation par type de jour et par saison :
Une distinction est faite entre les Jours ouvrés (S) et les jours de Week-End et Fériés (W) et cela par saison (hiver tarifaire/été ) ce qui donne 4 jeux globaux de 3 coefficients (a, b, c). Visualisez aussi ces données sous forme de graphiques sur notre site internet. Une question sur ces données ? N'hésitez pas à utiliser notre formulaire de contact pour nous écrire.

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