电动汽车电池剩余寿命与健康状态数据集

摘要：电动汽车电池剩余寿命与健康状态数据集是一个面向锂离子电池健康监测、退化分析与剩余使用寿命（RUL）预测的综合型结构化数据集。

数据集概述

电动汽车电池剩余寿命与健康状态数据集是一个面向锂离子电池健康监测、退化分析与剩余使用寿命（RUL）预测的综合型结构化数据集。数据覆盖电动汽车电池在不同运行工况下的电气、热学、循环老化、能量传输、环境条件及退化状态等信息，可系统描述电池从健康到劣化直至临界状态的性能变化。数据集既包含连续型健康与寿命指标，也提供分类健康标签，其中 Battery_Health_Class 将电池划分为 Healthy、Moderate、Degraded、Critical 四种状态，适用于电池状态评估和预测性维护研究。

数据结构与关键特征

该数据集特征可划分为基础属性、电气性能、热管理、老化退化、车辆工况和寿命风险等多个维度。基础信息包括 Battery_ID、车辆类型、电池化学体系、制造商和电芯配置；电气特征包括电压、电流、功率、充放电容量、内阻和库仑效率；健康与退化指标包括 SOH、容量衰减率、阻抗增长、老化速率、退化指数和电化学稳定性；热学特征包含电池温度、环境温度、热失控指数、冷却效率和发热速率；车辆与环境变量包括驾驶负载、道路条件、车速、加速度、湿度和天气状况。此外，还包含频率响应指数、频谱退化评分、谐波响应等高级状态特征。关键预测变量包括 Remaining_Useful_Life_Cycles 和 Failure_Risk_Score，分别用于估计剩余可用循环次数和潜在失效风险。

应用价值与研究方向

该数据集适用于电池RUL预测、SOH估计、故障风险识别、热安全监测和电动汽车预测性维护等研究。研究人员可以采用 XGBoost、LightGBM、随机森林等方法分析关键退化因素，也可以利用 LSTM、GRU、TCN、Transformer 等时序模型建立电池寿命预测模型。进一步可研究多工况下的电池退化机理、温度与驾驶负载对寿命的影响、频域特征与健康状态关联、热失控早期预警、跨车型与跨电池体系泛化，以及面向电池管理系统（BMS）的在线健康评估与寿命预测，从而提高电动汽车电池的安全性、可靠性和使用效率。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

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作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-465
文件大小：800K
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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