本数据通过分析蚌埠市冬季低温环境下不同类型动力电池的充电衰减特性，为充电运营管理提供决策支持提供充电量数据预测。主要应用于：指导运营商根据温度、湿度和风速等气象参数，结合三元锂电池和磷酸铁锂电池的衰减率特征，预测低温条件下的充电需求；在极端天气条件下保障充电服务稳定性；为电力调度部门提供负荷预测参考，确保电网在低温时段的稳定运行。同时可为新能源汽车用户提供准确的充电时长预估，提升低温环境下的充电体验。
"1.数据采集与处理 采集企业自有充电桩设备管理数据，包括充电站编号、城市名称、预测日期、温度T、湿度H、风速W、近30天日均充电量Q、近30天三元锂电池车辆订单占比P（三元）、近30天磷酸铁锂电池车辆订单占比P（铁锂）等数据。对采集的数据进行清洗，剔除温度＞8℃的非低温场景记录。 2.核心计算 通过特征工程计算衰减率： ①三元锂电池衰减率α： 当T＜5℃ 时：α=0.018×(5-T)+0.015H 当T≥5℃ 时：α=0（不衰减） ②磷酸铁锂电池衰减率β： 当T＜3℃ 时：β=0.022×(3−T)+0.012H 当T≥3℃ 时：β=0（不衰减） ③综合衰减率γ： γ=[P（三元）×α+P（铁锂）×β]/（1+0.25H） 3.建立充电量预测模型 建立充电量预测模型：预测充电量Q（预测）=Q×(1+γ)×ε。其中ε为天气影响系数，根据风速W取值（当W≥6级时，ε=0.88；否则ε=1.0）。"
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
充电站编号 |
-- | -- |
城市名称 |
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预测日期 |
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温度T（℃） |
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湿度H |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 充电站编号 | S_CN340300_***0 |
| 城市名称 | 蚌埠市 |
| 预测日期 | 2024/02/13 |
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