在当前能源存储技术的发展进程中,电池作为关键组件之一,其性能和寿命受到了广泛关注。电池充放电特性研究是推动电池技术进步的重要内容。奥维耶多大学电池充放数据集是研究电池充放电特性的重要资源,该数据集为研究人员提供了详尽的电池充放电过程中的实验数据。 该数据集可能包含了各种电池在不同充放电条件下的性能参数,如电流、电压、温度、容量以及充放电周期等。通过分析这些数据,研究人员能够深入理解电池在充放电循环中的行为,从而对电池的容量衰减、热效应、内阻变化等关键性能指标进行评估。 在数据集的具体内容方面,它可能按照不同的电池类型(如锂离子电池、铅酸电池等)、充放电模式(恒流充放、恒压充放、脉冲充放等)、温度条件等进行分类和整理,以便于不同应用场景下的分析和研究。电池充放数据集不仅对于电池材料研究者极具价值,同样为电池管理系统(BMS)设计者提供了重要的参考依据。 此外,该数据集可能还包括一些实验背景信息,如实验设备参数、实验环境条件等,这些信息对于实验结果的复现和验证非常关键。这些数据的公开,有望促进电池技术领域的国际合作与学术交流,加快电池技术的创新和优化。 对于工程师和研究人员而言,理解电池的充放电特性是进行电池系统设计和优化的基础。因此,这类数据集通常被用于机器学习模型的训练,以预测电池在实际应用中的性能表现。同时,通过对数据集的深入分析,可以发现电池运行中的潜在问题,为电池设计的改进提供科学依据。 由于电池充放数据集覆盖了广泛的实验条件和电池状态,因此对于评估新型电池材料、优化充电策略、提高电池安全性和可靠性等方面都具有重要意义。在学术界和工业界,此类数据集的共享和应用将有助于推动电池技术向更高效、更安全、更环保的方向发展。 分析和处理这些数据集需要具备电池化学、电子工程、数据科学等多学科知识。随着计算能力的提升和数据分析技术的进步,对这类数据集的挖掘将变得越来越深入,为电池科技的突破提供更加强大的动力。未来,随着电池技术的不断进步和大数据分析技术的进一步发展,电池充放数据集将会在研究和应用中发挥更加重要的作用。
2025-11-25 14:05:46 401KB 数据集 电池数据集
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共有144节锂离子电池,包含三种不同的SOC(0%SOC,50%SOC和100%SOC),在4种不同的温度(-40℃,-5℃,25℃,50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃,-5℃,25℃,50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中,0%SOC,50%SOC和100%SOC,每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组,每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如:电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后,在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中,通过将累积容量计算到最大容量的一半,将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后,取出电池进行容量和阻抗测试。
2024-06-08 18:05:28 249.48MB 数据集 Deeplearning
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IEEE_2014_Data_Challenge_Data
2022-05-10 11:42:33 8.79MB 标准数据集 燃料电池 PEMFC
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该数据集是从NASA艾姆斯卓越预测中心(PCoE)的定制电池预测测试台收集的。锂离子电池在不同温度下通过3种不同的操作曲线(充电,放电和电化学阻抗谱)运行。在不同的电流负载水平下进行放电,直到电池电压降至预设的电压阈值为止。其中一些阈值低于OEM建议的阈值(2.7 V),以引起深层放电老化效应。重复的充电和放电循环会导致电池加速老化。当电池达到使用寿命(EOL)标准,即额定容量下降30%(从2 Ah降至1.4 Ah)时,实验停止。
2021-07-24 21:03:30 200.01MB 锂离子电池 电池数据集
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质子交换膜(PEM)燃料电池数据集 概述 该数据集是关于在各种操作条件下对PEM燃料电池进行的Nafion 112膜标准测试和MEA活化测试。 数据集包括两种通用的电化学分析方法:极化和阻抗曲线。 在该数据集中,考虑了H2 / O2气体的不同压力,不同的电压和不同的湿度条件在几个步骤中的影响。 可以从数据中得出PEM燃料电池在不同运行条件测试,激活程序以及激活分析前后不同运行条件期间的行为。 在极化曲线中,电压和功率密度随H2 / O2流量和相对湿度的变化而变化。 燃料电池使用的等效电路的电阻可以根据阻抗数据来计算。 因此,在给出的数据中该电池的实验响应是显而易见的,这对于PEM燃料电池研究中的深度分析,模拟和材料性能研究很有用。 有关MEA(膜电极组件)激活程序的更多信息,请访问 测验 笔记本电脑 我们提供了一些Jupyter笔记本来可视化数据,请访问此处 引用 如果您在研究中使用此
2021-07-01 10:34:50 3.24MB open-source science data-science data
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电池是连续循环与随机产生的电流剖面。参考充放电循环也在随机使用的固定间隔后进行,以提供电池健康状态的参考基准。NASA电池随机电池使用数据集。适合做电池健康管理和故障预测。
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li电池数据集,可直接pandas处理,csv格式
2021-03-05 09:05:01 1.76MB Li电池数据集 CSV格式 pandas直接处理
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NASA的锂电池数据集,适合做健康管理与故障预测。Battery Data Set(电池数据集)Description: Experiments on Li-Ion batteries. Charging and discharging at different temperatures. Records the impedance as the damage criterion. The data set was provided by the Prognostics CoE at NASA Ames. (不同温度下下充放电试验数据,以内阻破坏标准,由the Prognostics CoE提供。)
2021-03-01 21:13:58 199.94MB NASA 电池数据集 锂电池 健康管理
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PDF文档。使用NASA电池数据集时,按照英文说明文档和自己理解给出的数据集内容说明,仅供参考,欢迎批评指正。【希望并欢迎评论交流谢谢。】
2020-11-18 22:25:15 426KB NASA 电池数据
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NASA PCoE实验室锂电池数据集:BatteryAgingARC_25_26_27_28_P1。 数据集主要用来做剩余寿命预测。
2019-12-21 18:48:40 10.61MB NASA数据集
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