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基于企业维度的电动汽车充电桩网络异常识别数据已成功在浙江省数据知识产权登记平台进行登记,应用在电动汽车、充电桩异常识别领域

五号数据雷达数据知识产权登记2025-05-29 02:0427
2025-05-28 , 浙江小桔绿色能源科技有限公司 旗下 基于企业维度的电动汽车充电桩网络异常识别数据 数据知识产权在 浙江省数据知识产权登记平台 完成登记 , 应用于 电动汽车、充电桩异常识别 领域

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网络异常识别数据, 本数据在充电桩网络故障诊断与设备运维领域具有以下应用价值: 1.对平台的价值(自动化运维决策):支撑实时识别网络异常桩,当同一桩企-桩型设备连续多次输出“1”时,自动触发维修工单;结合场站ID维度优先调度维修资源至问题桩,提升运维效率。 2.对桩企商家的价值(设备质量改进):本数据可支撑对企业维度异常率排名,为定位硬件设计缺陷,驱动产品迭代,联动供应链追溯问题批次设备提供数据支持。 3.对场站商家的价值(故障精准归因):区分单桩硬件异常与场站级网络故障(如同一场站>30%桩异常且城市分布集中时,预警SIM卡集体欠费),缩短故障恢复时长,减少充电订单损失。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、充电桩ID、场站ID。 2.特征加工。以1小时为间隔,滚动截取每台桩前30小时数据形成滑动窗口。加工字段包括:①离线时长占比:窗口内离线总时长/30小时;②离线次数:窗口内离线事件累计次数;③单次最大离线时长:窗口内最长单次离线持续时间。 3.样本构建。按桩企-桩型维度划分正负样本:正样本为网络故障桩,负样本为同维度内随机抽取的正常桩,比例1:3。样本特征包含加工字段及桩企、桩型,输出目标为网络状态标签(0-正常,1-异常)。 4.模型训练。采用XGBoost算法构建二分类模型,输入加工后的特征字段,输出网络状态结论。训练时通过桩企维度交叉验证增强对特定桩型硬件故障的敏感性,利用SHAP值剔除场站ID等非企业维度的干扰因素。 5.异常诊断。实时滑动窗口数据输入模型,输出0/1异常结论(0-正常,1-异常)。

查看基于企业维度的电动汽车充电桩网络异常识别数据

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新能源技术研发与应用的高科技企业,致力于为用户提供绿色、环保的能源解决方案。公司业务涵盖新能源产品的研发、生产、销售及服务。

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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