本数据集为容量数据集，数据为本人提取，其中马里兰CALCE容量为CS2型号电池的三组容量数据，各有700周期的数据，NASA为B5、B6、B7型号电池的三组容量数据，各有168周期的数据。内附说明文档，非常有使用价值。

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图3.25 动力电池循环寿命与温度关系 从试验结果可以看出，动力电池的循环寿命随着使用环境温度的升高而逐渐减少。 另外，通过文献[123]的试验结果（如图 3.25（b）所示）还可以看出，在 20℃左右时， 电池的循环寿命次数达到最大。因而通常将动力电池的温度区间定义为 20~40℃左右。 3）放电深度（DOD）和倍率，放电深度和放电倍率是电池在使用过程中的两个 关键控制参数。处于不同放电深度下即 SOC 状态时的电池活性物质以及电解液浓度等 均有所不同，由此会对电池的电化学反应过程产生影响，多次循环后产生明显不同的 容量衰减性能；而放电倍率主要会影响电池的极化程度，放电倍率越大极化现象（极 化电势）即越明显，电池系统会越偏离平衡状态，由此带来电池极板的加速老化，缩 短电池寿命。 纯电动汽车用动力电池属于能量型电池，其正常的充放电倍率一般在±3C 以内， 在这样的放电倍率下，由放电倍率对循环寿命造成的影响基本可以忽略不计。文献[123] 针对 CBP2450 型号的动力电池组进行不同倍率下的循环放电试验结果如图 3.26 所示。 而在 HEV 的应用中，放电倍率可达到 10C，此时倍率的影响则不容被忽视[124]。 图3.26 不同充放电倍率对电池寿命的影响 为了验证放电深度对循环寿命的影响，文献[125]设计了如图 3.27（a）所示的循

基于 Transformer 的锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）（Python完整源码和数据） Packages pytorch 1.8.0 pandas 0.24.2 基于 Pytorch 的 Transformer 锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）

由于新能源发电和负荷有不确定性，为保证微电网的安全可靠运行，蓄电池作为储能装置发挥了重要作用。为充分利用蓄电池，提高微电网的经济性，建立考虑蓄电池使用寿命的微电网经济调度模型，并应用混合整数线性规划算法进行求解。以一个包含风、光、储、微型燃气轮机、柴油发电机和燃料电池的微电网为算例，对微电网并网运行方式进行经济调度优化，计算结果验证了所提模型的有效性。

适用于MacOS的AirPods声音质量修复器和电池寿命增强器 修复了在Mac上使用AirPods时音质下降的问题。 它将默认音频输入强制为内置麦克风，而不是AirPods的麦克风，因此MacOS不必混合输出。 它还可以延长电池寿命，因为AirPods不必向后播放声音。 如果您有更多输入设备，则可以选择要强行通过AirPods麦克风的设备。 该应用程序在菜单栏中运行。 从我的下载已编译的应用程序。

粒子滤波算法预测电池寿命。包括电池容量数据和MATLAB程序。

利用粒子滤波进行锂离子电池的循环寿命预测

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