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引言

锂离子电池(Lithium-ion Batteries,LiBs）已经作为电动汽车核心动力源，其性能直接关系到系统的性能和使用安全。为确保锂电池的安全使用，需要对锂电池的状态进行精确的估计，包括荷电状态(State of Charge, soC)、健康状态(State ofHealth, SOH）以及剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL）等。

数据驱动的算法主要包括传统机器学习算法以及深度学习模型算法。这两类算法不需要对电路模型进行建模，仅依赖大量数据用于模型训练，通过深度模型强大的非线性建模能力从海量数据中学到电池特征(如电压、电流、内阻等）和需要预测的电池状态之间的映射关系。基于迅速发展的深度学习算法和足量的数据支撑，数据驱动的方法能取得较基于模型的方法更高的估计精度和更强的泛化能力。在数据驱动方法中，以深度学习为代表的一系列方法取得了较好的效果。

描述

本数据集所有数据均来源于真实环境下实车运行的锂电池数据，数据集可用于锂电池健康状态估计、剩余寿命预测、故障诊断等领域。本数据集仅限学术研究使用。以下是本数据集的详细信息： 

(1)数据来源：数据来源于运营车辆（已停产），共计300辆，里程范围0-50万公里，运行周期范围0.5-4年，涵盖车辆充电、放电、静置等所有行车工况信息。

(2)数据字段：包括终端时间(terminaltime)、电量(soc)、车速(speed)、累计行驶里程(totalodo meter)、充放电状态(chargestatus)、总电压(totalvoltage)、电流(totalcurrent)、最小单体电压(minvoltagebattery)、最大单体电压(maxvoltagebattery)、最小传感器温度(mintemperaturevalue)、最大传感器温度(maxtemperaturevalue)、单体电压列表(batteryvoltage)、传感器温度列表(probetemperatures)字段。

(3)数据统计：数据采样频率为10秒/帧，数据样本共计约8.5亿帧，数据体量：压缩前约581GB，压缩后约72GB。

数据集下载（Download）

数据以CSV格式文件存储。提供样例数据集（100MB）下载链接和全量数据集（72GB）下载链接。 

欢迎您在CC BY-NC-SA 4.0许可下分享此数据集。

如果数据集有助于您的研究工作，请在您出版物的适当位置作引用。参考示例如下：[1]. 智能汽车安全技术全国重点实验室（IVST），新能源汽车大规模锂离子电池数据集，2024-10-12，http://ivstskl.changan.com.cn/?p=2697

其他

类别（Categories）

三元锂离子电池（Ternary Lithium Battery）

全生命周期（Full Life Cycle） 

健康状态估计（State of Health Estimation，SOH）

荷电量估计（State of Charge Estimation，SOC）

发布单位（Institutions）

智能汽车安全技术全国重点实验室（State Key Laboratory of Intelligent Vehicle Safety Technology (IVST)）

许可协议（Licence）

CC BY-NC-SA 4.0（Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International）

扩展阅读

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03. 数据集下载

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参考文献

[1]. 智能汽车安全技术全国重点实验室（IVST），新能源汽车大规模锂离子电池数据集，2024-10-12，http://ivstskl.changan.com.cn/?p=2697

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新能源汽车大规模锂离子电池数据集

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