PulseBat Dataset

PulseBat数据集是由清华大学深圳国际研究生院与厦门立景新能源科技有限公司合作创建的，包含464个退役锂电池的多维度脉冲测试数据。该数据集覆盖了3种正极材料类型、6种使用历史、3种物理形态和6种容量设计。通过10种脉冲宽度和幅值，以及多个荷电状态和健康状况条件下进行脉冲测试，记录了测试条件和电压响应以及温度信号。该数据集可应用于电池的健康状态评估、荷电状态估计、正极材料类型识别、开路电压重构、热管理等关键诊断任务。The PulseBat dataset was collaboratively created by Tsinghua University Shenzhen International Graduate School and Xiamen Lijing New Energy Technology Co., Ltd., and contains multi-dimensional pulse test data from 464 retired lithium-ion batteries. This dataset covers 3 types of cathode materials, 6 usage histories, 3 physical forms, and 6 capacity designs. Pulse tests were conducted under 10 pulse widths and amplitudes, as well as multiple state-of-charge (SOC) and state-of-health (SOH) conditions, with test conditions, voltage responses and temperature signals recorded. This dataset can be applied to key diagnostic tasks including battery state-of-health assessment, state-of-charge estimation, cathode material type identification, open-circuit voltage reconstruction and thermal management.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

PulseBat Dataset是由清华大学深圳国际研究生院与厦门立景新能源科技有限公司合作构建的一个针对二手电池诊断的多维度脉冲测试数据集。该数据集通过加速老化、混合动力车辆（HEV）、电池动力车辆（BEV）和插电式混合动力车辆（PHEV）等不同历史使用场景，对464块退役锂离子电池进行了脉冲测试实验。实验涉及10种脉冲宽度和幅值，多个充放电状态，以及不同的电池健康状况，从而记录了电池的电压响应和温度信号。

特点

PulseBat Dataset的特点在于其全面性和实用性。数据集涵盖了三种阴极材料类型（NMC、LMO、LFP），六种历史使用场景，三种物理格式，以及六种容量设计。脉冲测试在多个SOC和SOH条件下重复进行，确保了数据的多样性和可靠性。此外，数据集还提供了用于诊断任务的关键参数，如充放电容量、开路电压重建和热管理等。

使用方法

使用PulseBat Dataset时，研究人员可以依据脉冲测试实验得到的数据，进行电池的健康状况评估、充放电状态估计、阴极材料类型识别等研究。数据集的使用需遵循相应的数据引用规范，并且在使用数据时需注意SOC偏差问题，以避免引入不必要的误差。原始数据及操作代码可通过指定的链接获取。

背景与挑战

背景概述

PulseBat Dataset是由清华大学深圳国际研究生院与厦门立景新能源科技有限公司的研究人员共同创建的，旨在为二手电池诊断提供一组实地可访问的数据集。该数据集于近期发布，包含464块退役的锂离子电池，涵盖了3种阴极材料类型、6种使用历史、3种物理格式以及6种容量设计。这些电池经过多维快速脉冲测试，记录了脉冲测试条件、电压响应以及受脉冲电流影响的温度信号，为电池状态估计、健康状态评估、阴极材料类型识别、开路电压重构、热管理等关键诊断任务提供了宝贵的数据资源。该数据集的部分成果已发表于《Nature Communications》，解决了健康状态估计问题，尤其是在随机分布的电池状态条件下。

当前挑战

PulseBat Dataset在构建过程中遇到了多项挑战：首先，如何准确校准电池容量并确保测试条件的一致性；其次，脉冲测试中电压保护范围的设定及SOC偏差的控制是保证数据质量的关键；最后，数据集的高维度特性和复杂性对后续的数据处理和分析提出了更高的要求。此外，在所解决的领域问题方面，如何准确评估二手电池的技术性能、安全性和再认证，以及减少估计性能与实际性能之间的不匹配，是该数据集面临的挑战。

常用场景

经典使用场景

PulseBat Dataset是一款针对退役锂电池进行多维度快速脉冲测试的实用型数据集，其经典使用场景主要集中于电池状态的诊断与评估，如电池健康状态（State-of-Health, SOH）的估算、电池剩余容量（State-of-Charge, SOC）的估计、正极材料类型的识别、开路电压的重建、热管理等关键任务。该数据集通过采集不同类型、容量、格式和使用历史的电池在多种脉冲宽度、脉冲幅度、不同SOC和SOH条件下的电压响应和温度信号，为电池二次利用提供了重要的数据支撑。

实际应用

在实际应用场景中，PulseBat Dataset的数据被广泛应用于电动汽车电池的二次利用领域，例如在电网储能、不间断电源（UPS）、移动电源和其他可移动能源存储系统中。通过对电池进行准确的诊断，可以显著提升电池的利用效率和安全性，降低维护成本，推动退役电池在资源循环再利用中的价值最大化。

衍生相关工作

基于PulseBat Dataset的研究成果已经衍生出一系列相关工作，包括但不限于利用数据驱动的电池健康状态估算方法、电池老化机理分析、以及电池管理系统（BMS）的优化。这些工作不仅推动了电池相关领域的技术进步，也为电动汽车和可持续能源技术的发展提供了重要的数据支持。