商业综合体充电桩的流量检测需结合时空分布特征与用户行为模式，构建多维度分析体系。基础数据采集通过智能电表与车位传感器实现，每 15 分钟记录一次充电状态(空闲、充电中、已充满)，每日统计总充电次数、平均充电时长(需剔除占位未充电时间)、高峰时段分布(通常为 10:00-12:00、16:00-20:00)。对于大型综合体(车位≥50 个)，需按区域划分检测子单元，分析各区域的流量差异，为车位规划提供依据。
用户停留行为分析是流量检测的核心。通过车牌识别系统关联充电数据，计算 “充电时长 - 购物消费” 关联度，例如：充电 1-2 小时的用户中，80% 会产生餐饮消费;充电 2 小时以上的用户，60% 会进入零售区消费。同时，检测不同日期的流量波动，工作日流量高峰集中在晚间(18:00-21:00)，周末则呈现 “午间 + 晚间” 双高峰，单日最大流量可达工作日的 1.8 倍。
充电桩的负载均衡性检测同样重要。连续记录各充电桩的月均充电次数，计算负载均衡系数(最大值 / 最小值)，理想状态应≤1.5;当某台设备的故障停机率超过 5% 时，需触发预警机制。此外，结合商业综合体的促销活动，检测流量突变响应：如在店庆期间，充电桩流量可能激增 2-3 倍，需评估设备的短时承载能力(同时充电率≤80% 为安全阈值)，避免因过载导致的供电故障。这些检测数据可为充电桩的扩容、调度优化及商业运营策略调整提供量化依据。
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