CALCE|锂电池数据集|寿命预测数据集

马里兰大学锂电池数据集 CALCE，用于基于 Python 的锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）和（End Of Life，EOL）。

马里兰大学锂电池数据集CALCE，旨在实现基于Python语言的锂电池寿命预测（剩余使用寿命，RUL）及生命周期终止（寿命终止，EOL）的预测分析。

原始信息汇总

马里兰大学锂电池数据集 CALCE 概述

数据集描述

• 主题：基于Python的锂电池寿命预测（Remaining Useful Life, RUL）&（End Of Life, EOL）

主要库版本

• pytorch：>=1.6.0
• pandas：0.24.2

预测结果

• 预测结果图像展示，详见 figures/prediction_calce.png。

代码说明

• SOH定义：取放电电压在[3.4, 3.8]之间的容量作为电池的SOH。
• 预测数据生成：使用build_sequences函数生成序列预测数据，支持序列预测序列和序列预测下一个点两种模式，本实验采用后者。

版本更新

• 2024年5月12日：修改部分代码及添加预测图像。
• 2022年5月9日：添加高斯拟合方法。
• 2022年2月24日：修改部分变量名。
• 2022年2月6日：解决GPU与CPU张量不匹配错误。
• 2021年12月1日：添加数据读取模块，支持直接加载预提取数据NASA.npy。

数据处理参考来源

• 参考项目：BatteryLifePrediction

参考文献

• Chen, Daoquan, et al. "Transformer network for remaining useful life prediction of lithium-ion batteries." IEEE Access (2022).

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CALCE数据集的构建基于马里兰大学的锂电池实验数据，通过收集电池在不同放电电压区间内的容量数据，计算电池的健康状态（SOH）。具体而言，数据集选取了放电电压在[3.4, 3.8]之间的容量作为SOH的衡量标准，这一区间选择旨在避免满充满放的不准确性，确保数据的稳定性和可靠性。此外，数据集还通过序列生成函数build_sequences，将数据处理为序列形式，以便进行序列预测，从而支持电池寿命预测的研究。

特点

CALCE数据集的显著特点在于其专注于锂电池的健康状态评估与寿命预测，数据集通过精细的电压区间选择和序列化处理，确保了预测模型的准确性和鲁棒性。此外，数据集提供了多种预测方法的实现，包括深度神经网络和高斯拟合等，为研究者提供了丰富的工具和方法选择。数据集的更新记录显示了其持续的维护和改进，确保了数据集的时效性和适用性。

使用方法

使用CALCE数据集时，研究者可以通过加载预处理的数据文件NASA.npy，快速获取电池实验数据。数据集支持多种预测模型的训练和验证，包括但不限于RNN、LSTM、GRU和Transformer等深度学习模型。研究者可以根据需要调整模型参数，利用数据集中的序列数据进行训练，并使用提供的预测函数进行电池寿命预测。此外，数据集还提供了详细的代码说明和参考文献，帮助研究者更好地理解和应用数据集。

背景与挑战

背景概述

马里兰大学锂电池数据集CALCE，由马里兰大学CALCE中心主导开发，专注于锂电池寿命预测研究。该数据集的创建旨在解决锂电池剩余使用寿命（RUL）和寿命终点（EOL）预测的核心问题，这对于提升电池管理系统的效率和安全性具有重要意义。主要研究人员包括Tian, J., Xiong, R., Shen, W., Lu, J., 和 Yang, X. G.等，他们的研究成果发表在《Joule》等权威期刊上，显著推动了锂电池寿命预测技术的发展。该数据集的构建不仅为学术界提供了宝贵的研究资源，也为工业界提供了实用的工具，以优化电池性能和延长使用寿命。

当前挑战

CALCE数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，锂电池的健康状态（SOH）定义尚未统一，导致在数据处理和模型训练时需要灵活调整。其次，数据集的构建涉及大量实验数据，如何高效且准确地提取和处理这些数据是一个技术难题。此外，预测模型的选择和优化也是一个重要挑战，尤其是在处理时间序列数据时，如何平衡模型的复杂度和预测精度是一个持续的研究课题。最后，随着技术的进步，数据集需要不断更新以适应新的研究需求和方法，这要求研究者持续投入资源进行维护和扩展。

常用场景

经典使用场景

CALCE数据集在锂电池寿命预测领域中具有经典的使用场景，主要用于预测锂电池的剩余使用寿命（RUL）和寿命终点（EOL）。通过分析电池的放电电压和容量数据，研究人员可以构建深度神经网络模型，如LSTM、GRU等，以序列预测的方式来估计电池的健康状态（SOH）。这种预测不仅有助于优化电池的使用策略，还能在电池管理系统中提供关键的决策支持。

衍生相关工作

CALCE数据集的发布催生了一系列相关的经典工作，特别是在深度学习和电池寿命预测的交叉领域。例如，基于Transformer网络的锂电池RUL预测模型，通过引入自注意力机制，显著提高了预测精度。此外，还有研究利用高斯拟合方法对电池的时间序列数据进行处理，进一步优化了预测模型的性能。这些工作不仅丰富了电池寿命预测的理论基础，也为实际应用提供了新的技术路径。

数据集最近研究

最新研究方向

在锂电池管理与寿命预测领域，CALCE数据集的研究正逐步深入，尤其是在深度学习技术的应用上展现出显著的前沿性。近年来，研究者们通过结合PyTorch等高级框架，探索了多种神经网络模型，如Transformer、RNN、LSTM和GRU，以提升锂电池剩余使用寿命（RUL）和寿命终点（EOL）的预测精度。这些模型不仅优化了传统的序列预测方法，还引入了高斯拟合等创新技术，进一步提高了预测的准确性和稳定性。此外，随着电池健康状态（SOH）定义的不断演进，研究者们也在探索更灵活的电压区间选择策略，以适应不同电池的特性。这些研究不仅推动了锂电池管理技术的进步，也为相关行业的能源管理提供了重要的技术支持。