浙江小桔绿色能源科技有限公司 本次登记的数据知识产权 基于企业维度的电动汽车充电桩充电异常识别数据, 本数据在充电桩智能运维领域具备精准故障定位能力，具体应用场景如下： 1. 对平台的价值（运维效率提升）：可通过多订单特征分析识别机械部件故障，自动拦截天气、用户行为等临时干扰，推荐维修优先级。当同一桩企同型号设备连续多次判定为故障时，自动触发维修工单，减少人工排查成本。 2. 对桩企的价值（精准售后服务）：快速定位批次性设计缺陷（如某型号桩高温环境接触不良），指导针对性零件更换，降低售后响应时长与维修成本。 3. 对场站商家的价值（运营稳定性保障）：通过支撑故障预警降低桩群异常停机风险，减少用户投诉，提升场站服务评分与用户留存率。 4. 对城市管理的价值（设施安全监管）：识别高频故障桩型分布，辅助制定充电桩强制检修政策，规避公共安全隐患。1.数据采集：原始数据经授权合法获取并使用，采集字段包括桩企名称、桩型、订单创建时间、充电用户id、异常标签、湿度、订单id、降水量、温度、订单充电时长。 2.特征加工：基于采集数据进行近30天滚动窗口计算。加工字段包含：用户历史充电订单数（统计用户30天内总订单量）、用户历史充电枪数（累计充电枪使用次数）、用户历史充电失败订单数（过滤异常标签≥1的订单计数）、用户历史充电失败枪数（统计失败订单对应枪数）。 3.样本构建：按桩企-桩型维度抽取异常订单（异常标签≥1）与正常订单（异常标签=0）按1:3比例采样。将订单创建时间前推30天内的特征加工字段与当前订单的采集字段拼接，形成训练样本，每个样本对应唯一订单id。 4.模型训练：采用XGBoost算法构建二分类模型，以异常结论（0/1）为输出目标，使用训练样本进行模型训练，并通过桩企维度交叉验证，优化模型对同一桩型故障模式的敏感性，利用SHAP值剔除用户行为、天气等非设备因素的干扰。 5.异常诊断：部署时实时采集近20笔异常订单数据，输入模型后输出异常结论（0-正常或1-异常）。
登记内容：
关于 浙江小桔绿色能源科技有限公司 , 浙江小桔绿色能源科技有限公司是一家专注于绿色能源技术研发与推广的高新技术企业，致力于新能源的开发与应用，提供清洁能源解决方案。该公司业务涵盖新能源设备的研发、制造及销售。
关于 浙江省数据知识产权登记平台 , 浙江省数据知识产权登记平台是浙江省市场监督管理局（省知识产权局）联合多个部门开发建设的数字化应用，属于‘浙江知识产权在线’的应用场景之一。该平台旨在提供数据知识产权登记公共服务，通过区块链存证或数据保全公证，对数据知识产权进行登记，颁发登记证书，用于数据流通交易、收益分配和权益保护。
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