BatteryLife

BatteryLife是一个综合性的电池寿命预测数据集和基准，通过整合16个数据集创建，提供了来自998个电池的超过九万个样本，并包含寿命标签。这是之前最大电池寿命资源BatteryML的2.4倍。BatteryLife包含8种电池格式、80种化学系统、12种操作温度和646种充放电协议，与BatteryML相比，提供了4倍的格式、16倍的化学系统、2.4倍的操作温度和3.4倍的充放电协议。

BatteryLife is a comprehensive battery lifespan prediction dataset and benchmark constructed by integrating 16 distinct datasets. It comprises over 90,000 samples sourced from 998 individual batteries, alongside lifespan labels. This dataset is 2.4 times larger than BatteryML, the previously largest battery lifespan resource. BatteryLife covers 8 battery form factors, 80 distinct chemistries, 12 operating temperatures, and 646 charge-discharge protocols. Compared with BatteryML, it provides 4 times as many form factors, 16 times as many chemistries, 2.4 times as many operating temperatures, and 3.4 times as many charge-discharge protocols.

原始信息汇总

BatteryLife 数据集概述

数据集简介

• 数据集名称：BatteryLife
• 描述：BatteryLife 是一个用于电池寿命预测的综合数据集和基准测试。

数据集特点

• 最大规模的电池寿命数据集：集成 16 个数据集，包含来自 998 个电池的超过九十万样本，是之前最大电池寿命资源 BatteryML 的 2.4 倍。
• 最多样化的电池寿命数据集：包含 8 种电池格式，80 种化学系统，12 种操作温度，以及 646 种充放电协议。相比 BatteryML，BatteryLife 提供 4 倍的格式，16 倍的化学系统，2.4 倍的操作温度，以及 3.4 倍的充放电协议。
• 全面的电池寿命预测基准测试：提供 18 种基准方法及开源代码。

数据可用性

• 处理后的数据集可通过以下方式获取：
  1. 从 Huggingface 下载。
  2. 从 Zenodo 下载。
• 原始数据集公开可用，可通过以下链接下载：
  • Zn-ion, Na-ion, 和 CALB 数据集：Zenodo 链接，Huggingface 链接。
  • CALCE: 链接。
  • MATR: 三批 和 第九批。
  • HUST: 链接。
  • RWTH: 链接。
  • ISU_ILCC: 链接。
  • XJTU: 链接。
  • Tongji: 链接。
  • Stanford: 链接。
  • HNEI, SNL, MICH, MICH_EXP 和 UL_PUR 数据集：BatteryArchive。

快速入门

• 安装：pip install -r requirements.txt，还需安装 BatteryML。
• 预处理：运行 python preprocess_scripts.py。
• 训练模型：运行 sh ./train_eval_scripts/CPTransformer.sh。
• 评估模型：运行 sh ./train_eval_scripts/evaluate.sh。

贡献指南

• 欢迎社区贡献更多标准化数据集，以提交 pull request 或通过邮箱 [e-mail] 和 [e-mail] 联系。

引用

• 如发现此工作有用，请引用 BatteryLife 论文（即将提供）。
• 请引用原始实验论文和 BatteryArchive 作为数据源。

致谢

• 本仓库基于以下仓库构建：Time-Series-Library 和 BatteryML。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

BatteryLife数据集的构建，是通过整合16个不同来源的数据集而成，涵盖了998个电池的九十万多个样本。这一数据集的构建，不仅规模宏大，而且在数据整合过程中注重保持各数据集原有的多样性和完整性，确保了数据集在后续应用中的泛化能力和准确性。

使用方法

使用BatteryLife数据集，用户可以通过Huggingface或Zenodo平台下载处理后的数据集。在安装必要的依赖后，用户可以通过运行预处理脚本将下载的数据集转换为模型可用的格式。随后，用户可以自由选择18种基准方法中的任意一种进行模型训练和评估，以预测电池寿命。

背景与挑战

背景概述

BatteryLife数据集，作为电池寿命预测领域的重要资源，由香港科技大学的研究团队创建于近年来。该数据集的构建旨在推动电池寿命预测技术的发展，通过整合16个不同来源的数据集，提供了超过九万条来自998个电池的样本。其规模之大，是之前最大的电池寿命资源BatteryML的2.4倍，展现了其在数据集构建方面的领先地位。BatteryLife的创建，不仅丰富了电池寿命研究的数据资源，也为相关领域的研究提供了强有力的支撑，对于推动电池技术的进步和相关政策的制定具有重要的参考价值。

当前挑战

尽管BatteryLife数据集在规模和多样性上具有显著优势，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，电池寿命预测领域的问题复杂性高，涉及多种电池格式、化学系统、操作温度以及充放电协议，这为模型的泛化能力和预测精度带来了挑战。其次，在数据集构建过程中，不同来源数据的一致性处理、数据清洗和预处理等步骤，都是保证数据质量的关键环节，也是数据集构建中的一大挑战。此外，如何确保数据集的持续更新和扩充，以适应不断发展的技术需求，也是当前面临的挑战之一。

常用场景

经典使用场景

在电池寿命预测研究领域，BatteryLife数据集以其庞大的规模和多样性，成为了基准测试和模型训练的经典资源。该数据集整合了16个不同的数据集，提供了超过九十万样本，涵盖了998个电池，是迄今为止最大的电池寿命数据集。研究者和开发者可以利用该数据集来训练和测试各种电池寿命预测模型，以期提升模型的泛化能力和预测精度。

解决学术问题

BatteryLife数据集解决了电池寿命预测研究中样本量不足、数据多样性不够以及缺乏统一评估标准等问题。其提供了丰富的电池类型、化学体系、操作温度以及充放电协议，极大地推动了电池寿命预测算法的研发，为学术研究提供了可靠的数据支持，加速了相关领域的科学发现和技术创新。

实际应用

在实际应用中，BatteryLife数据集可被用于优化电池管理策略，提高电池的使用效率和寿命。例如，在智能电网、电动车辆以及便携式电子设备等领域，基于该数据集开发的预测模型可以帮助用户更好地理解电池性能退化机制，实现电池的智能维护和延长使用寿命。

数据集最近研究

最新研究方向

在电池寿命预测领域，BatteryLife数据集以其庞大的规模和多样性，为研究提供了全新的视角。该数据集整合了16个数据源，包含了998个电池的超过九十万样本，是此前最大电池寿命资源BatteryML的2.4倍。其包含的电池格式、化学系统、操作温度以及充放电协议种类均远超前辈，为研究电池寿命提供了丰富的实验基础。此外，BatteryLife提供了18种基准方法及其开源代码，涵盖了电池寿命预测的流行方法、时间序列分析中的流行基线以及本研究工作提出的一系列基线，极大地推动了该领域的研究进展和标准化进程。