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杭州智仝科技有限公司
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数据集列表
长兴县车辆电池温度风险分析数据
本分析数据的应用场景是长兴县车辆电池温度安全风险评估。采集了电池内6个测温点的实时温度监测数据，通过对上述数据进行均值、极差、标准差、最大温升率等描述性统计分析，可获知电池在运行中的关键温度信息，实现对电池内温度异常及潜在风险的实时监控，洞察电池系统的热行为特性、安全状态及老化轨迹，为相关用户或智能系统的电池安全、健康管理提供决策支持。1. 数据来源
采集了长兴县车辆电池内6个测温点各自的实时温度监测数据。
2. 数据处理
对采集的长兴县车辆的电池温度实时数据进行描述性统计分析，得到电池各个测量点的温度均值、极差、标准差、最大温升率实时统计结果，根据上述统计结果建立车辆电池温度安全风险监控模型，共分为低风险、中风险、高风险、极高风险四个等级。具体统计指标的意义介绍如下：
均值用于反映电池系统整体热状态；极差用于衡量电池散热均匀性，>5℃存在散热设计缺陷风险；标准差用于量化温度分布的离散程度，>3℃预示热失控风险升高；最大温升率用于捕捉热失控早期信号，>1℃/s为危险阈值。
车辆电池温度安全风险监控模型等级划分依据如下所示：
①极差<=5℃，标准差<=3℃，最大温升率<=1℃/s，全部满足为低风险；
②极差>5℃，标准差>3℃，最大温升率>1℃/s，只满足其中一个为中风险；
③极差>5℃，标准差>3℃，最大温升率>1℃/s，只满足其中两个为高风险；
④极差>5℃，标准差>3℃，最大温升率>1℃/s，全部满足为极高风险。
3. 数据应用
通过长兴县车辆电池温度实时统计分析结果建立的车辆电池温度安全风险监控模型，能够实现对电池内温度异常及潜在风险的实时监控，洞察电池系统的热行为特性、安全状态及老化轨迹，为相关用户或智能系统的电池安全、健康管理提供决策支持。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-24 更新140
长兴县车辆电池状态健康检测分析数据
本分析数据的应用场景是长兴县车辆电池状态健康检测与管理。采集了设计容量、剩余容量、充满容量等数据，通过相关计算得到长兴县车辆电池荷电状态（SOC）和健康状况（SOH）的实时结果，SOC及SOH对于相关用户或智能系统实时管理和使用电池至关重要，可以基于它们做出最优的控制决策，实现电池健康管理，延长电池使用寿命。1. 数据来源
采集了长兴县车辆电池的设计容量、剩余容量、充满容量等实时数据。
2. 数据处理
对采集的长兴县车辆电池容量实时数据进行计算，求得电池的荷电状态（SOC）和健康状况（SOH）实时结果，根据SOC判断电池的电量还剩多少，根据SOH判断电池的老化程度如何，还剩多少寿命。具体计算公式如下：
荷电状态（SOC）是一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的百分比值，即SOC = (剩余容量 / 充满容量) * 100%
健康状况（SOH）是电池当前最大可用容量与出厂标称容量的百分比值，即SOH = (充满容量 / 设计容量) * 100%
3. 数据应用
通过长兴县车辆电池荷电状态（SOC）和健康状况（SOH）的实时计算结果，相关用户或智能系统可以直观获知电池的剩余电量、老化程度等信息，支撑电池系统实现健康管理，调优控制决策，延长电池使用寿命。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-24 更新240
电动自行车电池容量预测AI训练数据
本训练数据主要应用场景是电动自行车电池未来容量变化趋势预测。通过采集和处理电动自行车电池核心历史数据，结合MLP多层感知机进行训练学习，实现对电动自行车电池容量未来变化趋势的精准预测，这对有效实现电动自行车电池健康管理具有重要作用，具备一定的决策参考价值。1. 数据来源
采集了电动自行车电池的电流、电压、荷电状态（SOC）、温度、时间等关键字段数据。
2. 数据处理
对上述电池原始数据进行数据集划分、异常值清洗、分段差值变化检测与阈值标记；对电压/电流数据进行电压分段、电压压差值计算、电流中值计算、充放电区分；通过delta soc计算模型得到电池能量数据。
3. 模型训练
将电池能量数据与温度数据通过MLP多层感知机（神经网络）进行模型训练。不断优化MLP模型结构，减少训练过程中的损失值，直到损失值不再有明显改善。
4. 模型评估
使用训练精确度、 最终损失值、每步损失值对电动自行车电池容量变化预测结果进行评估，全面量化模型的预测效果。
5. 数据应用
上述AI模型训练数据可以应用到电动自行车电池健康管理场景下，通过对电池历史数据的训练，实现对电池未来容量下降趋势的精准预测。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-24 更新460
软包电芯电池回收价格指导分析数据
本分析数据的应用场景是软包电芯电池回收市场交易。采集了软包电芯电池的电芯形状、电芯电压、电芯容量、电芯数量、回收单价等数据，揭示了电池电量与电池回收价格之间的对应关系，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了软包电芯电池回收指导价格，促进了软包电芯电池回收市场交易效率。1. 数据来源
采集了软包电芯电池的ID、动力类型、电芯型号、电芯形状、电芯电压（V）、电芯容量（ah）、电芯数量（个）、回收单价（元/kWh）等数据。
2. 数据处理
首先，对上述软包电芯电池回收价格数据中每个电池的电芯电压（V）与电芯容量（ah）进行乘积运算，得到电芯电量（Wh），再对电芯电量（Wh）与电芯数量（个）数据进行乘积运算，得到电池电量（kWh）；其次，对每个软包电芯电池的回收单价（元/kWh）与电池电量（kWh）进行乘积运算，得到单笔订单总价（元）；再次，对所有软包电芯电池电量（kWh）进行加和计算，得到全部电池电量（kWh），对所有软包电芯电池单笔订单总价（元）进行加和计算，得到全部订单总价（元）；最后，软包电芯电池全部订单总价（元）除以全部电池电量（kWh），得到每kWh电量软包电芯电池回收指导价格。
3. 数据应用
上述数据处理步骤得到的软包电芯电池回收指导价格可以应用到软包电芯电池回收市场交易场景下，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了软包电芯电池回收价格指导，只需要知道软包电芯电池电量就可以估算出大致的单笔订单总价，促进了软包电芯电池回收市场的交易效率。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-10 更新120
钛酸锂电池回收价格指导分析数据
本分析数据的应用场景是钛酸锂电池回收市场交易。采集了钛酸锂电池的电芯类型、回收单价、电池电量等数据，揭示了电池电量与电池回收价格的对应关系，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了钛酸锂电池回收指导价格，促进了钛酸锂电池回收市场交易效率。1. 数据来源
采集了钛酸锂电池的ID、动力类型、电芯类型、电芯型号、回收单价（元/kWh）、电池电量（kWh）等数据。
2. 数据处理
首先，对上述钛酸锂电池回收价格数据中每个电池的回收单价（元/kWh）与电池电量（kWh）进行乘积运算，得到单笔订单总价（元）；其次，对所有钛酸锂电池电量（kWh）进行加和计算，得到全部电池电量（kWh），对所有钛酸锂电池单笔订单总价（元）进行加和计算，得到全部订单总价（元）；最后，钛酸锂电池全部订单总价（元）除以全部电池电量（kWh），得到每kWh电量钛酸锂电池回收指导价格。
3. 数据应用
上述数据处理步骤得到的钛酸锂电池回收指导价格可以应用到钛酸锂电池回收市场交易场景下，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了钛酸锂电池回收价格指导，只需要知道钛酸锂电池电量就可以估算出大致的单笔订单总价，促进了钛酸锂电池回收市场的交易效率。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-10 更新260
长兴县车辆电池电芯电压预警分析数据
本分析数据的应用场景是长兴县车辆电池电压安全风险预警。采集了电池内15个电芯的实时电压监测数据，通过对上述数据进行均值、极差、标准差、偏度等描述性统计分析，可获取电池电芯运行时的关键电压信息，实现对电池电芯电压异常的实时预警，为相关用户或智能系统的电池安全、寿命和性能管理提供决策依据。1. 数据来源
采集了长兴县车辆电池内15个电芯各自的实时电压监测数据。
2. 数据处理
对采集的长兴县车辆的电池电芯电压实时数据进行描述性统计分析，得到电池电芯的电压均值、极差、标准差、偏度实时统计结果，根据上述统计结果建立车辆电池电压安全风险预警模型，共分为蓝色预警、黄色预警、橙色预警、红色预警四个等级。具体统计指标的意义介绍如下：
均值用于反映电池电芯整体的电压水平；极差用于反映电芯间电压的差异程度，值越大说明电芯间差异越严重；标准差用于量化电芯电压的离散程度，一般大于50mV则预警；偏度用于判断电芯电压分布对称性，正偏则存在高压离群电芯，负偏则存在低压落后电芯。
车辆电池电压安全风险预警模型等级划分依据如下所示：
①极差<=150mV，标准差<=50mV，-5<=偏度<=5，全部满足为蓝色预警；
②极差>150mV，标准差>50mV，偏度>5或者<-5，只满足其中一个为黄色预警；
③极差>150mV，标准差>50mV，偏度>5或者<-5，只满足其中两个为橙色预警；
④极差>150mV，标准差>50mV，偏度>5或者<-5，全部满足为红色预警。
3. 数据应用
通过长兴县车辆电池电芯电压实时统计分析结果建立的车辆电池电压安全风险预警模型，能够实现对电池电芯电压异常的实时预警，防范潜在的电池风险，为相关用户或智能系统的电池安全、寿命和性能管理提供决策依据。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-24 更新70
拱墅区车辆电池温度风险分析数据
本分析数据的应用场景是拱墅区车辆电池温度安全风险评估。采集了电池内6个测温点的实时温度监测数据，通过对上述数据进行均值、极差、标准差、最大温升率等描述性统计分析，可获知电池在运行中的关键温度信息，实现对电池内温度异常及潜在风险的实时监控，洞察电池系统的热行为特性、安全状态及老化轨迹，为相关用户或智能系统的电池安全、健康管理提供决策支持。1. 数据来源
采集了拱墅区车辆电池内6个测温点各自的实时温度监测数据。
2. 数据处理
对采集的拱墅区车辆的电池温度实时数据进行描述性统计分析，得到电池各个测量点的温度均值、极差、标准差、最大温升率实时统计结果，根据上述统计结果建立车辆电池温度安全风险监控模型，共分为低风险、中风险、高风险、极高风险四个等级。具体统计指标的意义介绍如下：
均值用于反映电池系统整体热状态；极差用于衡量电池散热均匀性，>5℃存在散热设计缺陷风险；标准差用于量化温度分布的离散程度，>3℃预示热失控风险升高；最大温升率用于捕捉热失控早期信号，>1℃/s为危险阈值。
车辆电池温度安全风险监控模型等级划分依据如下所示：
①极差<=5℃，标准差<=3℃，最大温升率<=1℃/s，全部满足为低风险；
②极差>5℃，标准差>3℃，最大温升率>1℃/s，只满足其中一个为中风险；
③极差>5℃，标准差>3℃，最大温升率>1℃/s，只满足其中两个为高风险；
④极差>5℃，标准差>3℃，最大温升率>1℃/s，全部满足为极高风险。
3. 数据应用
通过拱墅区车辆电池温度实时统计分析结果建立的车辆电池温度安全风险监控模型，能够实现对电池内温度异常及潜在风险的实时监控，洞察电池系统的热行为特性、安全状态及老化轨迹，为相关用户或智能系统的电池安全、健康管理提供决策支持。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-24 更新240
圆柱电芯电池回收价格指导分析数据
本分析数据的应用场景是圆柱电芯电池回收市场交易。采集了圆柱电芯电池的电芯形状、电芯电压、电芯容量、电芯数量、回收单价等数据，揭示了电池电量与电池回收价格之间的对应关系，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了圆柱电芯电池回收指导价格，促进了圆柱电芯电池回收市场交易效率。1. 数据来源
采集了圆柱电芯电池的ID、动力类型、电芯型号、电芯形状、电芯电压（V）、电芯容量（ah）、电芯数量（个）、回收单价（元/kWh）等数据。
2. 数据处理
首先，对上述圆柱电芯电池回收价格数据中每个电池的电芯电压（V）与电芯容量（ah）进行乘积运算，得到电芯电量（Wh），再对电芯电量（Wh）与电芯数量（个）数据进行乘积运算，得到电池电量（kWh）；其次，对每个圆柱电芯电池的回收单价（元/kWh）与电池电量（kWh）进行乘积运算，得到单笔订单总价（元）；再次，对所有圆柱电芯电池电量（kWh）进行加和计算，得到全部电池电量（kWh），对所有圆柱电芯电池单笔订单总价（元）进行加和计算，得到全部订单总价（元）；最后，圆柱电芯电池全部订单总价（元）除以全部电池电量（kWh），得到每kWh电量圆柱电芯电池回收指导价格。
3. 数据应用
上述数据处理步骤得到的圆柱电芯电池回收指导价格可以应用到圆柱电芯电池回收市场交易场景下，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了圆柱电芯电池回收价格指导，只需要知道圆柱电芯电池电量就可以估算出大致的单笔订单总价，促进了圆柱电芯电池回收市场的交易效率。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-10 更新210
方形电芯电池回收价格指导分析数据
本分析数据的应用场景是方形电芯电池回收市场交易。采集了方形电芯电池的电芯形状、电芯电压、电芯容量、电芯数量、回收单价等数据，揭示了电池电量与电池回收价格之间的对应关系，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了方形电芯电池回收指导价格，促进了方形电芯电池回收市场交易效率。1. 数据来源
采集了方形电芯电池的ID、动力类型、电芯型号、电芯形状、电芯电压（V）、电芯容量（ah）、电芯数量（个）、回收单价（元/kWh）等数据。
2. 数据处理
首先，对上述方形电芯电池回收价格数据中每个电池的电芯电压（V）与电芯容量（ah）进行乘积运算，得到电芯电量（Wh），再对电芯电量（Wh）与电芯数量（个）数据进行乘积运算，得到电池电量（kWh）；其次，对每个方形电芯电池的回收单价（元/kWh）与电池电量（kWh）进行乘积运算，得到单笔订单总价（元）；再次，对所有方形电芯电池电量（kWh）进行加和计算，得到全部电池电量（kWh），对所有方形电芯电池单笔订单总价（元）进行加和计算，得到全部订单总价（元）；最后，方形电芯电池全部订单总价（元）除以全部电池电量（kWh），得到每kWh电量方形电芯电池回收指导价格。
3. 数据应用
上述数据处理步骤得到的方形电芯电池回收指导价格可以应用到方形电芯电池回收市场交易场景下，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了方形电芯电池回收价格指导，只需要知道方形电芯电池电量就可以估算出大致的单笔订单总价，促进了方形电芯电池回收市场的交易效率。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-10 更新250
锰酸锂电池回收价格指导分析数据
本分析数据的应用场景是锰酸锂电池回收市场交易。采集了锰酸锂电池的电芯类型、回收单价、电池电量等数据，揭示了电池电量与电池回收价格的对应关系，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了锰酸锂电池回收指导价格，促进了锰酸锂电池回收市场交易效率。1. 数据来源
采集了锰酸锂电池的ID、动力类型、电芯类型、电芯型号、回收单价（元/kWh）、电池电量（kWh）等数据。
2. 数据处理
首先，对上述锰酸锂电池回收价格数据中每个电池的回收单价（元/kWh）与电池电量（kWh）进行乘积运算，得到单笔订单总价（元）；其次，对所有锰酸锂电池电量（kWh）进行加和计算，得到全部电池电量（kWh），对所有锰酸锂电池单笔订单总价（元）进行加和计算，得到全部订单总价（元）；最后，锰酸锂电池全部订单总价（元）除以全部电池电量（kWh），得到每kWh电量锰酸锂电池回收指导价格。
3. 数据应用
上述数据处理步骤得到的锰酸锂电池回收指导价格可以应用到锰酸锂电池回收市场交易场景下，为公司（电池制造回收商）及外部市场相关方主体提供了锰酸锂电池回收价格指导，只需要知道锰酸锂电池电量就可以估算出大致的单笔订单总价，促进了锰酸锂电池回收市场的交易效率。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-10 更新210