摘要：该数据集主要用于研究电池在持续充放电和运行过程中的性能退化规律，通过电压、电流、温度和运行时间等状态参数描述不同电池的工作状态，并以剩余使用寿命（Remaining Useful Life，RUL）作为重要预测指标，可用于电池健康状态评估、寿命预测以及智能电池管理系统研究。
数据集概述
该数据集共包含 8434 条记录，覆盖 34 个不同电池样本，包括 B0005、B0006、B0007、B0018 等多个电池编号。数据记录了电池运行过程中电压、电流、温度、时间以及剩余使用寿命等关键变量，可以反映电池从正常工作状态逐渐发生性能衰减的动态过程。数据中未发现缺失值，整体结构较完整，适合直接用于机器学习和深度学习模型的数据分析、回归预测以及时间序列建模。
数据结构与关键特征
数据文件包含 7 个字段，其中 Unnamed: 0 为数据索引字段，核心有效变量包括 battery_id、voltage、current、temp、time 和 rul。battery_id 表示不同电池的唯一编号；voltage 表示电池运行电压，数据范围约为 0.226～4.207；current 表示运行电流，范围约为 -4.033～0.013；temp 表示电池温度，范围约为 4.02～69.87；time 表示对应运行过程中的时间信息；rul 表示电池当前状态下的剩余使用寿命，其数值范围为 0～6198.75。这些变量能够从电气、热状态和时间演化等多个角度描述电池退化特征。
应用价值与研究方向
该数据集适合用于电池剩余使用寿命预测、健康状态评估（SOH）、电池退化趋势分析、故障预警以及预测性维护等研究。传统机器学习方法可以采用随机森林、SVR、XGBoost、LightGBM 等模型，根据电压、电流、温度和运行时间预测 RUL；深度学习方向则可以使用 LSTM、GRU、1D-CNN、CNN-LSTM 和 Transformer 等模型学习电池退化过程中的时序特征。进一步还可以研究多变量特征融合、退化趋势预测、不同电池之间的迁移学习、不确定性估计以及在线寿命预测，并将模型应用于新能源汽车、储能系统和智能电池管理系统（BMS）。
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-755
文件大小：286K
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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