AI+智慧电池数据集
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AI+智慧电池有着无限可能，AI技术可以根据电池的使用情况和性能需求，自动调整电池参数，达到最佳工作状态；可以通过实时在线学习，对电池进行精确的预测和优化，提高电池的能量密度和循环寿命；还可以实时监测电流、电压和温度等参数，对电池状态进行实时评估，及时检测与预警。因此本文整理了一份超完整的AI+智慧电池数据集清单，如下所示共包含6+电池数据集，涉及电池模组充放电、烟雾检测、隔膜检测、生产温度预测等多个研究子领域，助力AI+智慧电池的研究与创新。来吧，涨涨知识~
1. 新能源车电池模组充放数据集
2. 讯飞锂离子电池大赛数据集
3. 锂电池模组烟雾检测数据集
4. 动力电池隔膜检测数据集
5. 电池片焊点定位检测数据集
6. 氢燃料电池系统性能均值预测数据集
01
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新能源车电池模组充放数据集
【数据背景】新能源车电池模组的充放电数据是指电池在使用过程中进行充电和放电时所记录的相关信息。这些数据包含了电池的性能指标、工作状态和使用情况，可以帮助监测和评估电池的健康状况、性能表现以及寿命预测。这些数据通过车辆的电池管理系统（Battery Management System，简称BMS）进行监测和记录。基于这些数据，制造商和维护人员可以进行电池性能分析、故障诊断以及优化电池使用和充电策略。同时，这些数据也可以用于研究和改进电池技术，提高新能源车的续航里程和可靠性。
【应用领域】AI+电池充放电
【文件目录】20个#x的csv数据文件
【数据说明】共20辆新能源车的电池模组充放电数据，每个#x代表一辆新能源车电池模组的充放电数据，数据时间段为2019/07/25—2021/11/15，数据跨度约29个月，数据集大小约1.1GB。每个csv数据表包含10个数据字段，具体如下：
1. record_time：时间戳
2. soc：车辆电池剩余容量，单位为%
3. pack_voltage：电池模组电压，单位为V
4. charge_current：充电电流，单位为A
5. max_cell_voltage：电池单体最大电压，单位为V
6. min_cell_voltage：电池单体最小电压，单位为V
7. max_temperature：最高温度，单位为℃
8. min_temperature：最低温度，单位为℃
9. available_energy：可用能量，单位为kW
10. available_capacity：可用容量，单位为Ah
02
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讯飞锂离子电池大赛数据集
【数据背景】锂电池凭借重量轻、高比能量、性能稳定等特点，越来越受到市场青睐，近些年一直保持着快速增长的态势。但在锂电池日常使用的过程中，电池本身的热量与环境的高温叠加，将严重影响电池的寿命。锂离子电池材料的主要生产设备是电炉，研究烧结过程的数字化建模，通过电炉空间温度推测产品内部温度，设计烧结过程的温度场和浓度场的最优控制律，搭建产品制备过程运行平台，有望最终实现该过程的效率提升和协同优化，达到提高产品一致性，降低生产能耗的目标。
【应用领域】AI+电池生产能耗
【文件目录】train和test共2个csv数据文件
【数据说明】数据表中包含了电炉17个温区的实际生产数据，分别是电炉上部17组加热棒设定温度T1-1~T1-17，电炉下部17组加热棒设定温度T2-1~T2-17，底部17组进气口的设定进气流量V1-V17，选手需要根据提供的数据样本构建模型，预测电炉上下部空间17个测温点的测量温度值。
每份数据提供了5类数据：1）加热棒上部温度设定值、2）加热棒下部温度设定值、3）进气流量、4）上部空间测量温度、5）下部空间测量温度。出于数据安全保证的考虑，所有数据均为脱敏处理后的数据。训练集及测试集每行均含有5类数据。选手需要建立上部加热棒设定温度、下部加热棒设定温度、进气流量与上部空间测量温度、下部空间测量温度之间的模型。
采用测试集各行数据的加热棒上部温度设定值、加热棒下部温度设定值、进气流量3类数据作为输入，分别预测上部空间测量温度、下部空间测量温度。将预测的上部空间测量温度、下部空间测量温度与测试集数据的测量值进行比较，采用MAE平均绝对误差作为评价指标。
03
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锂电池模组烟雾检测数据集
【数据背景】在锂电池模组中，烟雾或火灾可能是由电池故障、过热、过充、短路或其他异常情况引起的。这些故障可能导致电池内部发生燃烧、爆炸或释放有害气体。因此，烟雾检测对于早期发现火灾风险并采取适当的措施至关重要，以避免事故的发生。锂电池模组烟雾检测可用于监测锂电池模组中是否发生烟雾或火灾，并通过数据分析和算法来确定是否存在火灾风险。这些数据可以用于烟雾检测系统的分析和决策，以提高火灾预警和安全性。
【应用领域】AI+电池烟雾检测
【文件目录】包含以下4个数据文件：
/JPEGImages：原始图像数据
/Annotations：标注数据
train.txt：训练集
valid.txt：验证集
【数据说明】JPEGImages文件夹包含的是原始图像，Annotations包含的是标注信息。*.jpg表示ID为*的图像样本，对应的标注数据为*.xml。数据集共包含4593+锂电池图像样本，均带有xml标注，图像大小已统一处理为1920×1080，数据集未做数据增广。
train.txt中给定了训练集列表，每行表示一个原始图像样本jpg文件名及其对应的标注数据xml文件名；valid.txt中给定了验证集列表，每行表示一个原始图像样本jpg文件名及其对应的标注数据xml文件名，也可以自行划分训练集、验证集和测试集。
04
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动力电池隔膜检测数据集
【数据背景】动力电池隔膜缺陷检测是在电动汽车和储能系统中广泛应用的关键技术之一。隔膜是电池正负极之间的隔离层，它能够防止正负极直接接触，同时允许离子在电池中流动，起到了防止短路和提供电解质传输的作用。隔膜缺陷可能导致电池的性能下降、寿命减少、安全性降低等问题，因此在电池生产过程中需要进行隔膜缺陷的检测。数据集中的隔膜样本已经经过人工标注，对于开发和评估隔膜缺陷检测模型具有重要的参考价值。
【应用领域】AI+电池隔膜检测
【文件目录】包含Train和Test共2个数据文件夹
【数据说明】Train为训练集，Test为测试集，它们均包含JPEGImages和Annotations两个子文件夹。JPEGImages中的*.jpg表示ID为*的原始图像样本，Annotations中的*.xml表示ID为*的标注数据。数据集共包含65+动力电池隔膜图像样本（训练集59，测试集6），均带有xml标注，图像大小已统一处理为16384×6700，数据集未做数据增广。
上述动力电池隔膜检测的缺陷共3类，分别为：
qi: 气泡；
zhe: 褶皱；
qita: 其它。
05
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电池片焊点定位检测数据集
【数据背景】电池片焊点是电池片中连接电极和导线的重要部分。焊点的质量直接影响电池的性能和可靠性。通过进行焊点定位检测，可以确保焊点的位置准确无误，以及焊点的质量符合标准要求，从而提高电池的质量和一致性。随着电池产量的增加和自动化生产的推进，需要高效地实现焊点定位检测。自动化的焊点定位检测系统可以快速准确地检测焊点的位置，提高生产效率和产品质量，并减少人工操作的依赖。电池片的图像数据、标注数据、焊点位置数据和焊点特征数据可以用于开发和优化焊点定位检测算法，以提高电池片制造过程中焊点质量的检测准确性和效率。
【应用领域】AI+电池焊点检测
【文件目录】包含以下3个数据文件夹：
/labelme_imgs：训练集
/labelme_annos：训练集标注
/Test_Image：测试集
【数据说明】数据集大小约1.9GB，含有的是光伏电板电池片焊点定位图像数据，可用于电池焊点目标检测等计算机视觉技术的应用。labelme_imgs中的*.jpg表示ID为*的原始图像样本，labelme_annos中的*.json表示ID为*的标签数据。数据集共包含1509+电池片焊点定位图像样本，训练集203（有标签），测试集1306（无标签），图像大小已统一处理为3456×4098，未做数据增广。
06
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氢燃料电池系统性能均值预测数据集
【数据背景】在“碳达峰”、“碳中和”背景下，国家大力推动氢能及燃料电池产业快速健康发展。氢燃料电池的系统性能均值体现电池运行效能，是电池寿命的关键指标。氢燃料电池用于为公共汽车提供动力，其系统性能均值与运行的工况、环境因素、控制软件版本等一系列变量有相关性。通过分析各变量与系统性能均值之间的动态变化，构建以系统性能均值为核心的算法模型，可为氢燃料电池系统的性能分析、设计优化和运营改进提供数字孪生模拟手段，为氢燃料电池的设计、制造、运行及维护全生命周期提供助力。
【应用领域】AI+电池系统性能预测
【文件目录】包含以下3个数据压缩包：
M1-7.zip
M8-13.zip
M14-19.zip
【数据说明】数据集每个文件夹（Mx）包含1个氢燃料电池系统的数据。每个文件夹内有4到8个csv文件，每个csv文件约有100万行、155列数据，每1列数据都代表1个指标（变量）随时间变化的趋势，每1行数据都代表在某一历史时刻不同指标（变量）的量化记录。指标（变量）与氢燃料电池系统的关系详情如下：
训练数据集中包含7个系统：M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7，初赛数据集中包含6个系统：M8、M9、M10、M11、M12、M13，决赛数据集中包含6个系统：M14、M15、M16、M17、M18、M19。
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结束语
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