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电池剩余使用寿命预测数据|电池管理数据集|预测分析数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-09-25 更新2024-09-26 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/65146
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基于收集的锂电池充放电数据，包括放电时间(min)、温度波动(°C)、SOH(%)、容量(Ah)等关键指标，我们进行了全面的统计分析。通过这些数据，计算并深入研究了容量衰减率(%)和预测RUL(循环)等重要参数，为锂电池的健康管理和剩余使用寿命预测提供了科学依据。电池剩余使用寿命预测数据在电动两轮车电池的换电站运营、租赁服务、回收再利用和客户服务等多个领域都具有重要的应用价值。通过持续分析大量电池使用数据，不断提升在电池性能预测、故障诊断、使用优化和产品开发等方面的能力。电池剩余使用寿命预测数据使租赁平台能够为用户创造更大价值，推动行业技术进步，并支持可持续发展。通过电池剩余使用寿命预测数据应用，不仅提升了在锂电池全生命周期管理方面的专业能力，还为整个新能源行业的技术进步和可持续发展做出了积极贡献。1.数据采集：锂电池的运行数据，包括充放电时间(min)、温度波动(°C)、SOH(%)、容量(Ah)、容量衰减率(%)和预测RUL(循环）等。2.数据处理：通过算法计算可知，容量衰减率 (%) = [(初始容量 - 当前容量) / 初始容量] * 100；电池健康评分=0.30*(容量/满容量)+0.30*(SOH/100
)+ 0.20*(100-容量衰减率)/100 + 0.10*(1−∣放电时间−标准时间∣/标准时间)+0.10*(1-|温度波动-1|/10))，其中满容量为30，标准时间为40；预测RUL (循环) = f(电池健康评分, 历史数据)，其中f是基于支持向量机回归的函数。3.数据应用：电池剩余使用寿命预测数据，能够为客户提供更精确的电池寿命估计，优化电池资产管理，并在竞争激烈的新能源市场中保持技术领先优势。通过提高电池使用效率和延长电池寿命，为整个电池行业的可持续发展做出了重要贡献。
提供机构：
慧橙新能源发展（杭州）有限公司
创建时间：
2024-09-05
AI搜集汇总
数据集介绍
特点
电池剩余使用寿命预测数据集包含507条锂电池充放电数据，关键指标包括放电时间、温度波动、SOH、容量、容量衰减率和预测RUL，应用于锂电池健康管理和剩余使用寿命预测，支持电动两轮车电池的换电站运营、租赁服务、回收再利用和客户服务等多个领域。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
PCLT20K
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www.kaggle.com 收录
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geerthofstede.com 收录