本数据通过分析绍兴市内充电桩使用情况，为充电基础设施优化提供决策支持。主要应用于：指导运营商优化充电桩布局，识别高负荷站点优先扩容，发现闲置设备可迁移区域，优化运维资源分配，合理配置公共资源，提升整体运营效率。同时可为城市规划部门提供充电设施使用热力图参考，助力实现充电资源的高效利用。
"1.数据采集 采集企业自有充电桩设备管理数据，包括城市名称、充电站编号、统计周期、近30天充电总时长、充电桩数量等数据。 2.数据处理与加工计算 通过数据清洗剔除不足5分钟的充电记录等其他异常值与无效记录，计算需求指数=近30天充电总时长/充电桩数量，使用Python scipy.spatial.ConvexHull包（一种Python中用于计算覆盖范围的工具）计算服务半径R，得出服务面积=πR^2。计算密度指数=充电桩数量/服务面积。计算匹配度=需求指数/密度指数。 3.优化策略 进行匹配度分类并给出优化策略： 匹配度＞200：匹配度分类为""供给不足""，优化策略为""建议新建""。 80≤匹配度≤200：匹配度分类为""供需平衡""，优化策略为""建议保持现状""。 匹配度＜80：匹配度分类为""供给过剩""，优化策略为""建议迁移""。"
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
城市名称 |
-- | -- |
充电站编号 |
-- | -- |
统计周期 |
-- | -- |
近30天充电总时长(h) |
-- | -- |
充电桩数量(台) |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 城市名称 | 绍兴市 |
| 充电站编号 | S_CN330600_***4 |
| 统计周期 | 2025/01 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/8420525