电池老化

NASA 电池老化数据了一组重要的电池性能数据，适合用来电池健康状况和老化过程。它包含了电池在不同充放电状态下的电压、电流、温度和阻抗谱数据。通过这些数据，可以更好地理解电池如何随着使用时间的推移而退化，也可以用来优化电池管理系统的算法，比如预测电池的剩余电量（SOC）和健康状态（SOH）。如果你对电池技术和性能感兴趣，这份数据集绝对值得一看哦！ 这个数据集的好处在于，它不仅能你理解电池的工作原理，还能让你用机器学习来预测电池的老化进程。比如，通过电池的电压和电流波动，你可以推测电池内部出现的问题，提前发现潜在的故障。这对电池管理系统（BMS）来说，尤其重要，能提高电池系统的安全性和效率。 ，

牛津大学出的这个电池退化数据集还挺实用的，是你要做锂电老化建模、预测相关的研究或者项目。数据是 40℃恒温下测的，8 个袋装小电池，电压、电流、温度、容量全都有，格式是.mat，用 MATLAB 起来贼方便。 文件名是Oxford_Battery_Degradation_Dataset_1.mat，老化过程中的细节数据记录得全，你要是搞机器学习建模那种寿命预测，它就像一个训练宝库。需要跑模型的话直接拿数据喂就行，不用再清洗太多，挺省心。 要注意的一点，数据看起来简单，其实每组电池的变化还是蛮有差异的，建议你先做下数据可视化。比如温度和容量的关系，画个图容易看出趋势，后面训练模型的时候会轻松不少

这份数据集源自NASA艾姆斯卓越预测中心（PCoE）的定制电池预测测试台，记录了锂离子电池在不同温度下通过充电、放电和电化学阻抗谱三种操作曲线的运行情况。在不同电流负载水平下进行放电，直至电池电压降至预设的电压阈值。一些电池甚至低于OEM建议的2.7V阈值，引发深层放电老化效应。通过重复的充电和放电循环，电池加速老化，直至达到使用寿命（EOL）标准，即额定容量降低30%（从2 Ah降至1.4 Ah），实验终止。

利用SC电流和OC电压对PV电池进行建模是一种常见的方法。

关于电池模型PMSM的信息，可以参考相关书籍资源。

利用MATLAB对光伏电池进行建模

该资源提供工程用光伏电池的Matlab Simulink仿真模型，可用于模拟和分析光伏电池的特性和性能。

Matlab应用-电池模型开发。用于电池类型的连接。

分析了三个光伏电池仿真模型：pvmodule.mdl、MSX60.m 和 untitl.mdl，并对模型结构、参数和应用场景进行了比较研究。

matlab/simulink中的电池模型，已集成于matlab/simulink库，为用户提供了完整的电池模拟工具，方便学习和应用。