BatteryLife

BatteryLife数据集是由香港科技大学（广州）等机构提出的一个全面电池寿命预测数据集。该数据集整合了16个数据集，包含超过90,000个样本，是迄今为止最大的电池寿命数据集。它提供了包括锂离子、锌离子和钠离子电池在内的多种类型电池，覆盖了8种格式、80种化学系统、12种操作温度和646种充放电协议，具有前所未有的多样性。该数据集既包括实验室测试数据，也包括工业测试数据，为电池寿命预测研究提供了丰富的资源。The BatteryLife Dataset is a comprehensive battery lifespan prediction dataset proposed by institutions including The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) and other relevant organizations. It integrates 16 datasets containing over 90,000 samples, making it the largest battery lifespan dataset to date. It covers multiple battery types including lithium-ion, zinc-ion and sodium-ion batteries, spanning 8 formats, 80 chemical systems, 12 operating temperatures and 646 charge-discharge protocols, boasting unprecedented diversity. The dataset includes both laboratory test data and industrial test data, providing a rich resource for battery lifespan prediction research.

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个数据集完成的，这些数据集包含了实验室测试和工业测试的数据。该数据集的规模是之前最大数据集的2.4倍，提供了超过90,000个样本，覆盖了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。此外，BatteryLife 是第一个发布锌离子电池、钠离子电池和工业测试的大容量锂离子电池寿命数据集。

特点

BatteryLife 数据集的特点是规模大、多样性高。它提供了前所未有的多样性，包括4倍的格式、16倍的化学系统、2.4倍的运行温度和3.4倍的充放电协议，相比于之前的最大数据集 BatteryML [50]。此外，BatteryLife 还包含了实验室测试的锂离子、钠离子和锌离子电池寿命数据，以及工业测试的大容量锂离子电池寿命数据。

使用方法

BatteryLife 数据集的使用方法包括以下步骤：首先，将数据集分为训练集、验证集和测试集。然后，对原始循环数据进行线性插值和归一化处理。接下来，使用机器学习模型对处理后的数据进行训练，并使用平均绝对百分比误差 (MAPE) 和 15% 准确率 (15%-Acc) 两个指标来评估模型性能。此外，BatteryLife 还提供了一个 CyclePatch 插件技术，可以应用于一系列神经网络中，以改进模型性能。

背景与挑战

背景概述

在当前社会，可充电电池广泛应用于电动汽车、电网和便携式设备等领域。然而，由于电池内部的电化学反应机制，电池在循环使用过程中会不可避免地发生退化，导致可用时间缩短，并可能引发安全问题。为了确保电池的安全和可持续运行，电池工程师和科学家需要进行退化测试以测量电池寿命。然而，这些测试通常耗时较长，因为电池寿命的下降是非线性的，需要数月甚至数年才能达到电池寿命的终点。因此，电池寿命预测（BLP）变得至关重要。BLP研究依赖于电池退化测试产生的时间序列数据，对于电池的利用、优化和生产具有重要意义。BatteryLife数据集的创建旨在解决现有数据集规模有限、数据多样性不足和基准不一致的问题，从而为电池寿命预测提供更全面、更准确的数据支持。

当前挑战

BatteryLife数据集面临的主要挑战包括：1)数据集规模有限，难以深入了解现代电池寿命数据；2)数据多样性不足，大多数数据集仅限于实验室测试的小型锂离子电池，且测试条件单一，难以推广；3)基准不一致，现有研究采用不同的数据集和实验设置，难以评估基准的有效性。为了解决这些挑战，BatteryLife数据集整合了16个数据集，样本量是之前最大数据集的2.4倍，并提供了最多样化的电池寿命资源，包括8种电池格式、80种化学体系、12种工作温度和646种充放电协议。BatteryLife数据集还首次发布了锌离子电池、钠离子电池和工业测试的大型锂离子电池的电池寿命数据集。此外，BatteryLife数据集还提供了一个统一的实验设置，支持从1到100个循环的电池寿命预测，覆盖了广泛的应用场景。

常用场景

经典使用场景

BatteryLife数据集是电池寿命预测领域的重要资源，它通过整合16个数据集，提供了超过90,000个样本，是迄今为止最大的电池寿命数据集。这使得研究人员能够深入了解现代电池寿命数据，并推动电池寿命预测模型的研发。此外，BatteryLife数据集提供了最多样化的电池寿命资源，涵盖了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，包括实验室和工业测试。这使得模型能够在不同的测试条件下学习电池寿命的基本模式，并提高其泛化能力。

衍生相关工作

BatteryLife数据集的提出，为电池寿命预测领域的研究提供了新的思路和方向。基于BatteryLife数据集，研究人员可以开发更精确、更有效的电池寿命预测模型，并探索新的研究问题。此外，BatteryLife数据集还可以与其他数据集结合，构建更全面的电池寿命预测模型，推动电池寿命预测领域的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

BatteryLife数据集为电池寿命预测领域带来了突破性的进展，它不仅提供了迄今为止最大规模的电池寿命数据集，还涵盖了多种电池类型和测试条件，极大地丰富了数据多样性。该数据集的发布解决了现有数据集规模有限、数据多样性不足以及缺乏统一基准的问题，为电池寿命预测研究提供了强有力的支持。基于BatteryLife数据集的研究表明，传统的时序分析方法并不适用于电池寿命预测，而CyclePatch等新型插接技术能够显著提高模型性能，为该领域的研究提供了新的思路和方法。此外，BatteryLife数据集还揭示了模型在不同老化条件和领域中的可迁移性，为未来研究指明了方向。

相关研究论文

• BatteryLife: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Battery Life Prediction

  香港科技大学(广州) · 2025年