基于品牌维度的充电桩充电过程异常原因识别数据

本数据集基于充电桩设备品牌（生产厂家）维度，结合设备近期异常记录，识别充电过程中的典型故障场景与潜在根因。具体应用场景如下：
1.对平台（即申请人）而言：可基于不同厂家设备的故障归因特征，建立品牌级充电过程异常知识库，辅助智能运维模型训练与品牌性能评估，提升平台对接设备商的技术管理能力；
2.对场站商家而言：可借助品牌维度的异常原因归类结果，识别当前场站中高频故障品牌与对应问题模式，指导站点层面的设备替换决策和保修策略，降低维护成本与停机风险；
3.对政府而言：可用于监测市场主流品牌充电设备的运行稳定性，评估不同厂家设备在公共设施中的适配度和可靠性，为政府集中采购目录优化和产品准入制定提供数据依据。1.数据采集：原始数据经授权合法获取，实时采集充电过程异常信息，包括设备生产厂家名称、设备编号、订单编号、异常码、异常时间点、异常码得分、异常码对应故障场景等字段。
2.订单回溯取值：以异常时间点为基准，向前获取该充电设备的最近15笔订单（包含本单），提取每笔订单对应的异常码、该次异常码得分、该次异常码对应故障场景等信息（以[订单编号,异常码,异常码得分,故障场景]格式聚合形成待归类数据集）。
3.异常码归类：依据异常码与故障场景的映射规则，将15笔订单中的异常码分别归入不同的故障场景，并对每个场景下的异常码得分进行累加（以{"场景名称":["订单号_异常码_该次异常码得分",...,"总得分_分值"]}格式输出归类后的待诊断信息）；
4.故障诊断判定：若某一故障场景下累计异常码得分大于等于1，则输出该场景的故障结论。若无场景满足阈值，则不输出结论。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由浙江小桔绿色能源科技有限公司登记，包含501条企业数据，以xlsx格式存储充电桩充电过程的异常记录，关键字段包括设备生产厂家名称、异常码和故障场景。其特点在于基于品牌维度识别异常原因，通过算法规则进行故障诊断，适用于平台运维优化、场站设备管理和政府监管评估等多场景应用。