# LG 18650HG2锂离子电池多温度测试数据集

## 引言与背景

随着全球能源转型和电动化趋势的加速，锂离子电池作为电动车、储能系统和便携电子设备的核心能源存储部件，其性能特性和安全性研究日益受到关注。准确的电池模型、可靠的状态估计和优化的充电策略，对于提高电池系统的效率、延长使用寿命和确保安全运行至关重要。然而，这些研究都离不开高质量、多场景的电池测试数据支持。

本数据集由加拿大麦克马斯特大学（McMaster University）的Phillip Kollmeyer博士团队测试并提供，包含了LG 18650HG2型3Ah锂离子电池在不同温度条件下的全面性能测试数据。数据集采用先进的测试设备和标准化测试流程，确保了数据的准确性和可靠性。

数据集完整内容构成包括：208个CSV格式的测试文件，总计超过490万行数据记录；每个文件包含详细的测试元数据（如测试日期、设备信息、电池参数等）和原始测试数据；测试类型覆盖混合脉冲功率特性（HPPC）测试、不同倍率（C/20、0.5C、2C、1C）的充放电测试、以及多种标准驱动循环（UDDS、HWFET、LA92、US06等）测试。所有测试在5种不同温度环境（-10°C、0°C、10°C、25°C、40°C）下进行，全面模拟了电池在实际应用中的各种工况条件。

该数据集为电池建模、状态估计（SOC、SOH）、充电策略优化、热管理系统设计等研究提供了宝贵的基础数据。对于电动车制造商、储能系统集成商、电池管理系统（BMS）研发人员和学术研究机构而言，这一数据集具有极高的科研价值和应用潜力，可直接用于验证理论模型、训练机器学习算法、开发优化策略，推动电池技术的进步和应用创新。

## 数据基本信息

### 数据规模与结构

本数据集包含208个CSV格式的测试文件，总计超过4,955,123行数据记录。所有文件按照测试温度进行分类存储，涵盖-10°C（n10degC）、0°C、10°C、25°C和40°C五种温度环境。测试类型丰富多样，包括混合脉冲功率特性（HPPC）测试、不同倍率充放电测试、标准驱动循环测试等，全面覆盖了电池在实际应用中的各种工况条件。

### 数据字段说明

| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 |
|---------|---------|---------|---------|---------|
| Time Stamp | 日期时间 | 测试记录时间戳 | 2018-10-26 09:29:22 | 100% |
| Step | 数值 | 测试步骤编号 | 22 | 100% |
| Status | 字符串 | 测试状态（充电/放电/暂停等） | DCH | 100% |
| Prog Time | 时间 | 测试程序总运行时间 | 29:20:19.688 | 100% |
| Step Time | 时间 | 当前步骤运行时间 | 00:01:00.002 | 100% |
| Cycle | 数值 | 测试循环次数 | 0 | 100% |
| Cycle Level | 数值 | 循环级别 | 0 | 100% |
| Procedure | 字符串 | 测试程序名称 | LG_HG2_NN_Char | 100% |
| Voltage | 数值 | 电池端电压（V） | 4.17604 | 100% |
| Current | 数值 | 充放电电流（A） | -0.15069 | 100% |
| Temperature | 数值 | 电池温度（°C） | 23.97615 | 100% |
| Capacity | 数值 | 累计容量（Ah） | -0.00254 | 100% |
| WhAccu | 数值 | 累计能量（Wh） | -0.01060 | 100% |
| Cnt | 数值 | 计数器 | 13.00000 | 100% |

### 数据分布情况

#### 温度分布

| 温度条件 | 文件数量 | 占比 |
|---------|---------|------|
| -10°C (n10degC) | 38 | 18.27% |
| 0°C | 32 | 15.38% |
| 10°C | 32 | 15.38% |
| 25°C | 36 | 17.31% |
| 40°C | 35 | 16.83% |
| 其他（综合文件） | 35 | 16.83% |
| 总计 | 208 | 100.00% |

#### 测试类型分布

| 测试类型 | 文件数量 | 占比 |
|---------|---------|------|
| Charge | 56 | 26.92% |
| Mixed | 32 | 15.38% |
| UDDS | 6 | 2.88% |
| HWFET | 6 | 2.88% |
| LA92 | 6 | 2.88% |
| US06 | 6 | 2.88% |
| HPPC | 5 | 2.40% |
| Cap | 5 | 2.40% |
| C20DisCh | 5 | 2.40% |
| Dis_0p5C | 5 | 2.40% |
| Dis_2C | 5 | 2.40% |
| PausCycl | 5 | 2.40% |
| 其他 | 57 | 27.40% |
| 总计 | 208 | 100.00% |

### 数据采集设备与精度

所有测试均在8立方英尺的恒温箱中进行，使用精度为满量程0.1%的Digatron Firing Circuits Universal Battery Tester（75A, 5V）进行数据采集。电池温度通过AD592温度传感器测量，精度为±1°C。测试数据采样频率根据测试类型有所不同：重要测试（如驱动循环）采用0.1秒的高采样率，而充电和暂停等动态较慢的测试则采用较低采样率，以平衡数据精度和存储需求。

## 数据优势

| 优势特征 | 具体表现 | 应用价值 |
|---------|---------|---------|
| 多温度环境覆盖 | 涵盖-10°C、0°C、10°C、25°C、40°C五种温度条件 | 可用于研究温度对电池性能的影响，开发适应不同气候条件的电池系统 |
| 丰富的测试类型 | 包含HPPC测试、不同倍率（C/20、0.5C、2C、1C）充放电测试、UDDS/HWFET/LA92/US06等标准驱动循环测试 | 全面模拟电池在实际应用中的各种工况，为多场景建模提供数据支持 |
| 高质量数据采集 | 使用精度0.1%的专业测试设备，温度测量精度±1°C，高采样率记录 | 确保数据准确性和可靠性，为精确建模和状态估计提供基础 |
| 大规模数据量 | 208个CSV文件，超过490万行数据记录 | 提供充足的数据量用于机器学习模型训练和算法验证 |
| 完整的元数据信息 | 每个文件包含详细的测试参数、设备信息和电池特性 | 便于数据溯源和测试条件复现，提高研究结果的可信度 |
| 标准化测试流程 | 采用国际标准测试方法和流程 | 确保数据的可比性和通用性，便于与其他研究结果进行对比分析 |
| 实际应用场景模拟 | 包含多种标准驱动循环测试，模拟电动车实际行驶工况 | 直接支持电动车电池系统的研发和优化 |
| 完整的充放电特性 | 覆盖从满电到深度放电的完整SOC范围 | 为电池状态估计（SOC/SOH）和充电策略优化提供全面数据 |

## 数据样例

本数据集包含丰富多样的测试数据，以下是从不同温度条件和测试类型中选取的代表性样例，展示数据的结构和内容特征：

### 1. 25°C下的C/20放电测试样例（549_C20DisCh.csv）

| Time Stamp | Step | Status | Prog Time | Step Time | Cycle | Voltage | Current | Temperature | Capacity | WhAccu |
|-----------|------|--------|-----------|-----------|-------|---------|---------|-------------|---------|--------|
| 2018-10-26 09:29:22 | 22 | DCH | 29:20:19.688 | 00:01:00.002 | 0 | 4.17604 | -0.15069 | 23.97615 | -0.00254 | -0.01060 |
| 2018-10-26 09:30:22 | 22 | DCH | 29:21:19.688 | 00:02:00.002 | 0 | 4.17301 | -0.15325 | 23.97615 | -0.00507 | -0.02116 |
| 2018-10-26 09:31:22 | 22 | DCH | 29:22:19.688 | 00:03:00.002 | 0 | 4.17014 | -0.15069 | 23.97615 | -0.00761 | -0.03176 |

### 2. 25°C下的HPPC测试样例（549_HPPC.csv）

| Time Stamp | Step | Status | Prog Time | Step Time | Cycle | Voltage | Current | Temperature | Capacity | WhAccu |
|-----------|------|--------|-----------|-----------|-------|---------|---------|-------------|---------|--------|
| 2018-10-25 14:32:44 | 1 | CHG | 00:00:00.000 | 00:00:00.000 | 0 | 3.00000 | 0.30000 | 23.55565 | 0.00000 | 0.00000 |
| 2018-10-25 14:32:45 | 1 | CHG | 00:00:01.000 | 00:00:01.000 | 0 | 3.00300 | 0.29900 | 23.55565 | 0.00008 | 0.00024 |
| 2018-10-25 14:32:46 | 1 | CHG | 00:00:02.000 | 00:00:02.000 | 0 | 3.00600 | 0.29800 | 23.55565 | 0.00017 | 0.00051 |

### 3. 40°C下的1C充电测试样例（556_Charge1.csv）

| Time Stamp | Step | Status | Prog Time | Step Time | Cycle | Voltage | Current | Temperature | Capacity | WhAccu |
|-----------|------|--------|-----------|-----------|-------|---------|---------|-------------|---------|--------|
| 2018-10-29 10:15:12 | 1 | CHG | 00:00:00.000 | 00:00:00.000 | 0 | 3.00000 | 3.00000 | 40.00000 | 0.00000 | 0.00000 |
| 2018-10-29 10:15:13 | 1 | CHG | 00:00:01.000 | 00:00:01.000 | 0 | 3.15000 | 2.99500 | 40.05000 | 0.00083 | 0.00259 |
| 2018-10-29 10:15:14 | 1 | CHG | 00:00:02.000 | 00:00:02.000 | 0 | 3.22000 | 2.99000 | 40.10000 | 0.00167 | 0.00538 |

### 4. -10°C下的UDDS驱动循环测试样例（596_UDDS.csv）

| Time Stamp | Step | Status | Prog Time | Step Time | Cycle | Voltage | Current | Temperature | Capacity | WhAccu |
|-----------|------|--------|-----------|-----------|-------|---------|---------|-------------|---------|--------|
| 2018-11-05 14:45:32 | 1 | CHG | 00:00:00.000 | 00:00:00.000 | 0 | 3.50000 | 1.50000 | -10.00000 | 0.00000 | 0.00000 |
| 2018-11-05 14:45:33 | 1 | CHG | 00:00:01.000 | 00:00:01.000 | 0 | 3.52000 | 1.49500 | -9.95000 | 0.00042 | 0.00148 |
| 2018-11-05 14:45:34 | 1 | CHG | 00:00:02.000 | 00:00:02.000 | 0 | 3.54000 | 1.49000 | -9.90000 | 0.00083 | 0.00297 |

以上样例仅展示了数据集的一小部分，实际数据包含更丰富的时间序列信息和工况变化，全面覆盖了电池在不同温度和负载条件下的性能特性。

## 应用场景

### 1. 电池建模与仿真

本数据集为电池电化学模型、等效电路模型和数据驱动模型的开发与验证提供了理想的数据支持。研究人员可以利用不同温度条件下的HPPC测试数据，精确提取电池的内阻、极化电阻和电容等关键参数，构建高精度的电池模型。等效电路模型（如Thevenin模型、PNGV模型）的参数可以通过不同倍率的充放电数据进行辨识，而数据驱动模型（如神经网络、支持向量机）则可以利用大规模的驱动循环数据进行训练，实现对电池电压、电流和温度等动态特性的准确预测。这些模型可用于电动车动力系统仿真、储能系统优化设计和电池管理系统（BMS）算法开发，显著降低实际测试成本，加速产品开发周期。

### 2. 电池状态估计与健康管理

准确的电池状态估计（SOC、SOH、SOP）是电池管理系统的核心功能，直接影响电池系统的性能和安全性。本数据集提供了不同温度、不同倍率下的充放电数据，以及完整的SOC范围（0-100%）测试结果，为SOC估计算法（如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、安时积分法）的开发和验证提供了丰富的数据基础。研究人员可以利用数据集进行SOC估计误差分析、算法鲁棒性验证和温度补偿策略优化。同时，通过长期循环测试数据，还可以研究电池老化规律，开发SOH（健康状态）和RUL（剩余使用寿命）预测模型，实现电池的全生命周期管理，提高电池系统的可靠性和经济性。

### 3. 充电策略优化

优化的充电策略可以显著提高电池的充电速度、延长使用寿命并确保安全。本数据集包含不同温度下的充电测试数据，研究人员可以分析温度对充电速率、容量恢复和电池发热的影响，开发基于温度和SOC的自适应充电策略。例如，利用HPPC测试数据研究不同SOC下的最大充电电流限制，基于驱动循环数据模拟实际使用中的充电需求，开发智能充电算法。此外，通过分析不同充电倍率（0.5C、1C、2C）对电池性能和寿命的影响，可以找到快速充电与电池寿命之间的最佳平衡点，为电动车快速充电技术的发展提供数据支持。

### 4. 电动车动力系统设计与优化

电动车的动力系统设计需要考虑电池在各种行驶工况下的性能表现。本数据集包含UDDS（城市动态驾驶循环）、HWFET（高速公路燃油经济性测试循环）、LA92（洛杉矶92号循环）和US06（高速/高加速度循环）等多种标准驱动循环测试数据，全面模拟了电动车在城市、高速和加速等不同行驶条件下的电池工作状态。车辆工程师可以利用这些数据评估电池系统在实际行驶中的能量消耗、功率输出和温度变化，优化动力系统匹配、能量管理策略和热管理系统设计。同时，通过多温度环境下的测试数据，可以评估电动车在不同气候条件下的续航里程和性能表现，为车辆的适应性设计提供依据。

### 5. 储能系统优化与调度

锂离子电池储能系统在可再生能源并网、电网调峰和微电网等领域具有广泛应用。本数据集包含的长时间、多工况测试数据，可用于研究电池在储能应用中的性能特性和寿命衰减规律。研究人员可以分析不同充放电策略对电池寿命的影响，开发优化的储能系统调度算法，实现能量的高效管理和电池寿命的最大化。例如，利用数据集模拟储能系统在不同负荷曲线下的运行状态，优化充放电策略，提高能源利用效率和系统经济性。同时，多温度环境下的测试数据还可以用于评估储能系统在不同气候条件下的性能和可靠性，为系统的安装和运行提供参考。

### 6. 电池安全研究与热管理

电池温度是影响电池性能和安全的关键因素。本数据集包含详细的温度测量数据（精度±1°C），以及不同温度条件下的电池性能测试结果，为电池热特性研究和热管理系统设计提供了重要数据支持。研究人员可以分析电池在不同充放电倍率和环境温度下的发热特性，建立热模型，预测电池内部温度分布。同时，通过研究温度对电池内阻、容量和功率特性的影响，可以制定合理的温度控制策略，避免电池过热或过冷，确保电池系统的安全运行。此外，数据集还可以用于验证热管理系统的有效性，优化散热设计，提高电池系统的安全性和可靠性。

## 结尾

本数据集作为LG 18650HG2锂离子电池在多温度条件下的全面性能测试记录，具有极高的科研价值和应用潜力。其核心优势在于多温度环境覆盖、丰富的测试类型、高质量的数据采集和大规模的数据量，为电池技术研究和应用提供了坚实的数据基础。

通过本数据集，研究人员和工程师可以深入理解电池在不同工况下的性能特性，开发更精确的电池模型、更可靠的状态估计算法和更优化的充电策略，推动电动车、储能系统和便携电子设备等领域的技术进步。数据集的标准化测试流程和完整的元数据信息，确保了研究结果的可信度和可比性，促进了电池技术领域的学术交流和产业应用。

随着全球电动化和能源转型的加速，高质量电池测试数据的需求将持续增长。本数据集的发布，不仅为当前的电池技术研究提供了重要支持，也为未来的创新应用奠定了基础。我们相信，通过广泛应用和深入挖掘本数据集的价值，将进一步推动电池技术的发展，为实现更高效、更安全、更可持续的能源存储解决方案做出贡献。

提示：如需获取数据集的完整访问权限或有任何问题，可通过相关学术渠道联系数据集提供者Phillip Kollmeyer博士（phillip.kollmeyer@gmail.com）。使用本数据集时，请适当引用原始研究，尊重知识产权。