不同城市充电桩基于网络连接稳定性因素的健康度评估数据

本数据集综合多时段离线行为与智能识别结论，评估充电桩在通信网络层的连接稳定性。构建了分时段（6h/24h/72h）评分体系与智能识别校正机制，系统性反映设备“在线可达能力”。具体应用场景如下：
1.对平台（即申请人）而言：可用于智能调度算法中，提前剔除网络不稳定设备，确保实时控制与数据回传链路畅通，支撑OTA升级和远程控制任务；
2.对场站商家而言：可识别站点内存在长期或高频离线的设备，优先排查弱覆盖、SIM卡故障、模块损坏等通信问题，减少用户投诉与计费异常；
3.对政府而言：作为充电网络基础设施可用性评估的重要补充指标，强化对城市公共能源基础设施数字化运维能力的监管。1.数据采集：原始数据经授权合法获取，按城市维度采集充电桩网络连接状态相关字段，包括：城市名称、设备编号、分析时间、近6小时离线总时长、近6小时离线次数、近6小时单次最大离线时长、近24小时离线总时长、近24小时离线次数、近24小时单次最大离线时长、近72小时离线总时长、近72小时离线次数、近72小时单次最大离线时长、充电桩网络异常识别模型识别结论。
2.指标得分计算：依据不同指标的数值在历史数据中的分布情况和业务经验，采用分段函数进行归一化得分计算，得到近6小时、近24小时及近72小时的离线总时长得分、离线次数得分及单次最大离线时长得分。
3.计算不同时限的网络连接健康度评分：（1）对近6小时、近24小时、近72小时的离线累计时长得分、单次最大离线时长得分和离线次数得分进行加权计算；（2）计算公式为：近6h网络连接健康度评分=0.466*近6小时离线总时长得分+0.068*近6小时离线次数得分+0.466*近6小时单次最大离线时长得分；近24h网络连接健康度评分=0.466*近24小时离线总时长得分+0.068*近24小时离线次数得分+0.466*近24小时单次最大离线时长得分；近72h网络连接健康度评分=0.466*近72小时离线总时长得分+0.068*近72小时离线次数得分+0.466*近72小时单次最大离线时长得分；具体权重系数通过层次分析法（AHP）评估确定。
4.计算网络连接健康度综合评分：（1）网络连接健康度初始综合评分=0.644*近6h网络连接健康度评分+0.283*近24h网络连接健康度评分+0.073*近72h网络连接健康度评分；具体权重系数通过层次分析法（AHP）评估确定；（2）结合充电桩网络异常识别模型识别结论对初始综合评分进行调整：若识别结论为异常，则最终综合评分=0.6*网络连接健康度初始综合评分，若识别结论为正常，则最终综合评分=0.4*网络连接健康度初始综合评分+60。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于不同城市充电桩的网络连接稳定性评估，包含7254条记录，通过分析近6小时、24小时和72小时的离线时长、次数及最大离线时长等指标，结合加权评分和异常识别模型，计算网络连接健康度综合评分。数据集旨在系统性反映充电桩的在线可达能力，应用于智能调度算法优化、设备故障排查和城市基础设施监管，提升充电网络的可靠性和运维效率。