XJTU电池数据集详细分析（附代码）—— XJTU battery dataset analysis ...

电池和实验先容

本实验的实验对象为“力神”制造的18650型镍钴锰酸锂电池，其化学成分为                                             LiNi                            0.5                                            Co                            0.2                                            Mn                            0.3                                            O                            2                                       \text{LiNi}_{0.5}\text{Co}_{0.2}\text{Mn}_{0.3}\text{O}_2                  LiNi0.5​Co0.2​Mn0.3​O2​。
电池的标称容量为2000 mAh，标称电压为3.6 V，充电截止电压和放电截止电压分别为4.2 V和2.5 V。整个实验在室温下举行。
一共包括55只电池，分成6个批次。
充放电装备为ACTS-5V10A-GGS-D，所有数据的采样频率为1Hz。
数据集链接：XJTU battery dataset
论文链接：Physics-informed neural network for lithium-ion battery degradation stable modeling and prognosis
GitHub 链接：Battery-dataset-preprocessing-code-library
SOH估计的Benchmark：Benchmark
所有batch的图片总览

每一行分别是1个batch中的第一个电池的数据，从左到右分别是电压、电流、温度和容量。

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代码

1. import numpy as np
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. from scipy.io import loadmat
4. from scipy import interpolate
5. import os
6. import functools

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插值重采样装饰器

1. def interpolate_resample(resample=True, num_points=128):
2.     '''
3.     插值重采样装饰器,如果resample为True，那么就进行插值重采样，点数为num_points,默认为128；
4.     否则就不进行重采样
5.     :param resample: bool: 是否进行重采样
6.     :param num_points: int: 重采样的点数
7.     :return:
8.     '''
9.     def decorator(func):
10.         @functools.wraps(func)
11.         def wrapper(self,*args, **kwargs):
12.             data = func(self,*args, **kwargs)
13.             if resample:
14.                 x = np.linspace(0, 1, data.shape[0])
15.                 f1 = interpolate.interp1d(x, data, kind='linear')
16.                 new_x = np.linspace(0, 1, num_points)
17.                 data = f1(new_x)
18.             return data
19.         return wrapper
20.     return decorator

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Battery类，它可以用于读取XJTU电池数据集所有batch的数据

1. class Battery:
2.     def __init__(self,path):
3.         mat = loadmat(path)
4.         self.data = mat['data']
5.         self.battery_name = path.split('/')[-1].split('.')[0]
6.         self.summary = mat['summary']
7.         self.cycle_life = self.summary[0][0][8][0][0]
8.         self.description = self.summary[0][0][9][0]
9.         self.variable_name = ['system_time','relative_time_min','voltage_V','current_A','capacity_Ah','power_Wh','temperature_C','description']
10.         print(f'电池寿命：{self.cycle_life}, 电池描述：{self.description}')
12.     def print_variable_name(self):
13.         print('0:system_time, '
14.               '1:relative_time_min, '
15.               '2:voltage_V, '
16.               '3:current_A, '
17.               '4:capacity_Ah, '
18.               '5:power_Wh, '
19.               '6:temperature_C, '
20.               '7:description'
21.               )
23.     def get_descriptions(self):
24.         '''
25.         电池每个cycle都有一个描述，这个函数返回所有的描述种类
26.         :return:
27.         '''
28.         descriptions = []
29.         for i in range(self.data.shape[1]):
30.             description = self.data[0][i][7][0]
31.             if description not in descriptions:
32.                 descriptions.append(description)
33.         return descriptions
35.     def get_one_cycle_description(self,cycle):
36.         '''
37.         获取某个cycle的描述
38.         :param cycle: int: 电池的循环次数
39.         :return:
40.         '''
41.         # 如果cycle大于电池的循环次数，或者小于1，那么就报错，并提示用户
42.         if cycle > self.data.shape[1] or cycle < 1:
43.             raise ValueError(f'cycle的值应该在[1,{self.data.shape[1]}]之内')
44.         description = self.data[0][cycle-1][7][0]
45.         return description
47.     def get_degradation_trajectory(self):
48.         '''
49.         获取电池的容量衰减轨迹。因为很多cycle没有完全放电，因此需要用[test capacity]的cycle来插值
50.         对于完全放电的前几批次数据，该函数与self.get_capacity()函数的结果是一样的
51.         :return:
52.         '''
53.         # 获取测量容量的cycle
54.         test_capacity_cycles = []
55.         for i in range(1,self.cycle_life+1):
56.             des = self.get_one_cycle_description(i)
57.             if 'test capacity' in des:
58.                 test_capacity_cycles.append(i)
59.         # 获取测量容量的cycle的容量
60.         index = np.array(test_capacity_cycles)-1
61.         capacity = self.get_capacity()
62.         test_capacity = capacity[index]
64.         # 利用插值法获取所有cycle的容量
65.         cycle = np.arange(1,self.cycle_life+1)
66.         try:
67.             f = interpolate.interp1d(test_capacity_cycles,test_capacity,kind='cubic',fill_value='extrapolate')
68.         except:
69.             f = interpolate.interp1d(test_capacity_cycles,test_capacity,kind='linear',fill_value='extrapolate')
70.         degradation_trajectory = f(cycle)
71.         return degradation_trajectory #,(np.array(test_capacity_cycles),test_capacity)
73.     def get_capacity(self):
74.         '''
75.         获取电池的容量曲线
76.         :return:
77.         '''
78.         capacity = self.summary[0][0][1].reshape(-1)
79.         return capacity
81.     def get_value(self,cycle,variable):
82.         '''
83.         从cycle中提取出variable的数据
84.         :param cycle: int: 电池的循环次数
85.         :param variable: int or str: 变量的名称或者索引,可选self.variable_name中的变量
86.         :return:
87.         '''
88.         if isinstance(variable,str):
89.             variable = self.variable_name.index(variable)
90.         assert cycle <= self.data.shape[1]
91.         assert variable <= 7
92.         value = self.data[0][cycle-1][variable]
93.         if variable == 7:
94.             value = value[0]
95.         else:
96.             value = value.reshape(-1)
97.         return value
99.     # 如果需要重采样，则取消下面这行注释
100.     # @interpolate_resample(resample=False,num_points=128)
101.     def get_partial_value(self,cycle,variable,stage=1):
102.         '''
103.         从cycle中提取出variable的stage阶段的数据
104.         :param cycle: int: 电池的循环次数
105.         :param variable: int or str: 变量的名称或者索引,可选self.variable_name中的变量
106.         :param stage: int: 阶段的索引，可选[1,2,3,4], 分别是【充电，静置，放电，静置】; 对于Batch6模拟卫星的实验数据，一共有三个阶段[1,2,3]，【分别是充电，静置，放电】
107.         :return:
108.         '''
109.         value = self.get_value(cycle=cycle,variable=variable)
110.         relative_time_min = self.get_value(cycle=cycle,variable='relative_time_min')
111.         # 找到relative_time_min中等于0的index
112.         index = np.where(relative_time_min == 0)[0]
113.         index = np.insert(index,len(index),len(value))
114.         value = value[index[stage-1]:index[stage]]
115.         return value
117.     # 如果需要重采样，则取消下面这行注释
118.     # @interpolate_resample(resample=False,num_points=128)
119.     def get_CC_value(self, cycle, variable, voltage_range=None):
120.         '''
121.         获取第cycle个充电的周期的CC过程中的variable的值;如果指定了voltage_range,那么就是在voltage_range范围内的值
122.         :param cycle: int: 电池的循环次数
123.         :param variable: int or str: 变量的名称或者索引,可选self.variable_name中的变量
124.         :param voltage_range: list or None: 电压的范围,默认为None,表示整个CC过程的数据. 也可选其他范围，for example:[3.5,4.0]
125.         :return:
126.         '''
127.         value = self.get_partial_value(cycle=cycle, variable=variable, stage=1)
128.         voltage = self.get_partial_value(cycle=cycle, variable='voltage_V', stage=1)
129.         if voltage_range is None:
130.             index = np.where(voltage <= 4.199)[0]
131.         else:
132.             index = np.where((voltage >= voltage_range[0]) & (voltage <= voltage_range[1]))[0]
133.         value = value[index]
134.         return value
136.     # 如果需要重采样，则取消下面这行注释
137.     # @interpolate_resample(resample=False,num_points=128)
138.     def get_CV_value(self, cycle, variable, current_range=None):
139.         '''
140.         获取第cycle个充电的周期的CV过程中的variable的值;如果指定了current_range,那么就是在current_range范围内的值
141.         :param cycle: int: 电池的循环次数
142.         :param variable: int or str: 变量的名称或者索引,可选self.variable_name中的变量
143.         :param current_range: list or None: 电流的范围,默认为None,表示整个CV过程的数据. 其他可选：for example:[1.0,0.5]
144.         :return:
145.         '''
146.         value = self.get_partial_value(cycle=cycle, variable=variable, stage=1)
147.         current = self.get_partial_value(cycle=cycle, variable='current_A', stage=1)
148.         voltage = self.get_partial_value(cycle=cycle, variable='voltage_V', stage=1)
149.         if current_range is None:
150.             index = np.where(voltage >= 4.199)[0]
151.         else:
152.             index = np.where((current >= np.min(current_range)) & (current <= np.max(current_range)))[0]
153.         value = value[index]
154.         return value
156.     def get_one_cycle(self,cycle):
157.         '''
158.         获取某个cycle的所有通道数据
159.         :param cycle: int: 电池的循环次数
160.         :return:
161.         '''
162.         assert cycle <= self.data.shape[1]
163.         cycle_data = {}
164.         cycle_data['system_time'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='system_time')
165.         cycle_data['relative_time_min'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='relative_time_min')
166.         cycle_data['voltage_V'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='voltage_V')
167.         cycle_data['current_A'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='current_A')
168.         cycle_data['capacity_Ah'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='capacity_Ah')
169.         cycle_data['power_Wh'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='power_Wh')
170.         cycle_data['temperature_C'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='temperature_C')
171.         cycle_data['description'] = self.get_value(cycle=cycle,variable='description')
172.         return cycle_data
174.     def get_IC_curve1(self,cycle,voltage_range=[3.6,4.19],step_len=0.01):
175.         '''
176.         计算增量容量曲线，公式为：dQ/dV,其中Q为容量，V为电压
177.         :param cycle: int: 电池的循环次数
178.         :param voltage_range: list: 电压的范围,默认为None,表示整个电池的电压范围
179.         :param step_len: float: 对容量数据进行等电压的间隔重采样，默认电压间隔为0.01V
180.         :return:
181.         '''
182.         Q = self.get_CC_value(cycle=cycle,variable='capacity_Ah',voltage_range=voltage_range)
183.         V = self.get_CC_value(cycle=cycle,variable='voltage_V',voltage_range=voltage_range)
185.         if len(Q) <= 2 or len(V) <= 2:
186.             return [],[]
188.         # 对Q进行等V间隔重采样
189.         f1 = interpolate.interp1d(V, Q, kind='linear')
190.         num_points = int((voltage_range[1] - voltage_range[0]) / step_len) + 1
191.         V_new = np.linspace(V[0], V[-1], num_points)
192.         Q_new = f1(V_new)
194.         dQ = np.diff(Q_new)
195.         dV = np.diff(V_new)
196.         IC = dQ/dV
198.         return IC,V_new[1:]
200.     def get_IC_curve2(self,cycle,voltage_range=[3.6,4.19],step_len=0.01):
201.         '''
202.         计算增量容量曲线，公式为：dQ/dV = I·dt/dV
203.         :param cycle: int: 电池的循环次数
204.         :param voltage_range: list: 电压的范围,默认为None,表示整个电池的电压范围
205.         :param step_len: float: 对电流和时间数据进行等电压的间隔重采样，默认电压间隔为0.01V
206.         :return:
207.         '''
208.         t = self.get_CC_value(cycle=cycle,variable='relative_time_min',voltage_range=voltage_range)
209.         V = self.get_CC_value(cycle=cycle,variable='voltage_V',voltage_range=voltage_range)
210.         I = self.get_CC_value(cycle=cycle,variable='current_A',voltage_range=voltage_range)
212.         # 对t和I进行等电压V间隔重采样
213.         num_points = int((voltage_range[1] - voltage_range[0]) / step_len) + 1
214.         f1 = interpolate.interp1d(V, t, kind='linear')
215.         V_new = np.linspace(V[0], V[-1], num_points)
216.         t_new = f1(V_new)
217.         f2 = interpolate.interp1d(V, I, kind='linear')
218.         I_new = f2(V_new)
220.         dt = np.diff(t_new)
221.         dV = np.diff(V_new)
222.         Idt = I_new[1:]*dt
223.         IC = Idt/dV
224.         return IC,V_new[1:]

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在上面的代码的底子上，我们分别对每个batch的数据举行可视化。
注：下面所画的图都可以调用Battery类中的函数获取数据。

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Batch-1

数据先容

固定充放电战略，充满，放完。
第一个cycle测量电池的初始容量：
以0.5C（1A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.02C（40mA）；
静置5分钟；以0.2C（0.4A）放电至2.5V。
其他cycles：

• 以2.0C（4A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.05C（0.1A）；
  
• 静置5分钟；
  
• 以1.0C（2A）放电至2.5V；
  
• 静置5分钟。
  

案例和可视化

1. # Batch1
2. battery_path = r'..\Batch-1\2C_battery-1.mat'
3. battery = Battery(battery_path)

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1. 电池寿命：390, 电池描述：2C charge experiment

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画容量退化曲线

1. # 画容量退化曲线
2. import scienceplots
3. plt.style.use(['science'])
4. %matplotlib inline
5. degradation_trajectory = battery.get_capacity()
6. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 2),dpi=200)
7. plt.plot(degradation_trajectory[1:])
8. plt.xlabel('Cycle')
9. plt.ylabel('Capacity (Ah)')
10. plt.show()

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画任意一个cycle的电压、电流、温度曲线

1. # 画第100个cycle的电压、电流、温度曲线
2. current = battery.get_value(cycle=100,variable='current_A')
3. voltage = battery.get_value(cycle=100,variable='voltage_V')
4. temperature = battery.get_value(cycle=100,variable='temperature_C')
5. # 在1*3的子图中画出电压、电流、温度曲线
6. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
7. axs[0].plot(current)
8. axs[0].set_xlabel('Time (s)')
9. axs[0].set_ylabel('Current (A)')
10. axs[1].plot(voltage)
11. axs[1].set_xlabel('Time (s)')
12. axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
13. axs[2].plot(temperature)
14. axs[2].set_xlabel('Time (s)')
15. axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
16. plt.tight_layout()
17. plt.show()

复制代码

画任意一个cycle的【充电阶段】的电压、电流、温度曲线

1. # 画第100个cycle的充电阶段的电压、电流、温度曲线
2. current = battery.get_partial_value(cycle=100,stage=1,variable='current_A')
3. voltage = battery.get_partial_value(cycle=100,stage=1,variable='voltage_V')
4. temperature = battery.get_partial_value(cycle=100,stage=1,variable='temperature_C')
5. # 在1*3的子图中画出电压、电流、温度曲线
6. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
7. axs[0].plot(current)
8. axs[0].set_xlabel('Time (s)')
9. axs[0].set_ylabel('Current (A)')
10. axs[1].plot(voltage)
11. axs[1].set_xlabel('Time (s)')
12. axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
13. axs[2].plot(temperature)
14. axs[2].set_xlabel('Time (s)')
15. axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
16. plt.tight_layout()
17. plt.show()

复制代码

画任意一个cycle的【放电阶段】的电压、电流、温度曲线

1. # 画第100个cycle的放电阶段的电压、电流、温度曲线
2. current = battery.get_partial_value(cycle=100,stage=3,variable='current_A')
3. voltage = battery.get_partial_value(cycle=100,stage=3,variable='voltage_V')
4. temperature = battery.get_partial_value(cycle=100,stage=3,variable='temperature_C')
5. # 在1*3的子图中画出电压、电流、温度曲线
6. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
7. axs[0].plot(current)
8. axs[0].set_ylim([-1,-3])
9. axs[0].set_xlabel('Time (s)')
10. axs[0].set_ylabel('Current (A)')
11. axs[1].plot(voltage)
12. axs[1].set_xlabel('Time (s)')
13. axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
14. axs[2].plot(temperature)
15. axs[2].set_xlabel('Time (s)')
16. axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
17. plt.tight_layout()
18. plt.show()

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画任意一个cycle的【恒流充电】阶段的曲线，可指定电压范围

1. # 画第100个cycle恒流充电阶段，电压范围为[3.8,4.0]的电压、电流、温度曲线
2. relative_time = battery.get_CC_value(cycle=100,variable='relative_time_min',voltage_range=[3.8,4.0])
3. current = battery.get_CC_value(cycle=100,variable='current_A',voltage_range=[3.8,4.0])
4. voltage = battery.get_CC_value(cycle=100,variable='voltage_V',voltage_range=[3.8,4.0])
5. temperature = battery.get_CC_value(cycle=100,variable='temperature_C',voltage_range=[3.8,4.0])
6. # 在1*3的子图中画出电压、电流、温度曲线
7. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
8. axs[0].plot(relative_time,current)
9. axs[0].set_ylim([3,5])
10. axs[0].set_xlabel('Relative Time (min)')
11. axs[0].set_ylabel('Current (A)')
12. axs[1].plot(relative_time,voltage)
13. axs[1].set_xlabel('Relative Time (min)')
14. axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
15. axs[2].plot(relative_time,temperature)
16. axs[2].set_xlabel('Relative Time (min)')
17. axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
18. plt.tight_layout()
19. plt.show()

复制代码

画任意一个cycle的【恒压充电】阶段的曲线，可指定电流范围

1. # 画第100个cycle恒压充电阶段，电流范围为[1.0,0.5]A内的电压、电流、温度曲线
2. relative_time = battery.get_CV_value(cycle=100,variable='relative_time_min',current_range=[1.0,0.5])
3. current = battery.get_CV_value(cycle=100,variable='current_A',current_range=[1.0,0.5])
4. voltage = battery.get_CV_value(cycle=100,variable='voltage_V',current_range=[1.0,0.5])
5. temperature = battery.get_CV_value(cycle=100,variable='temperature_C',current_range=[1.0,0.5])
6. # 在1*3的子图中画出电压、电流、温度曲线
7. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
8. axs[0].plot(relative_time,current)
9. axs[0].set_xlabel('Relative Time (min)')
10. axs[0].set_ylabel('Current (A)')
11. axs[1].plot(relative_time,voltage)
12. axs[1].set_xlabel('Relative Time (min)')
13. axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
14. axs[1].set_ylim([4.1,4.3])
15. axs[2].plot(relative_time,temperature)
16. axs[2].set_xlabel('Relative Time (min)')
17. axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
18. plt.tight_layout()
19. plt.show()

复制代码

画任意一个cycle的增量容量曲线

1. # 画第100个cycle的增量容量曲线
2. IC,V = battery.get_IC_curve1(cycle=100,voltage_range=[3.6,4.19],step_len=0.01)
3. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 2),dpi=200)
4. plt.plot(V,IC)
5. plt.xlabel('Voltage (V)')
6. plt.ylabel('dQ/dV (Ah/V)')
7. plt.show()

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画全寿命周期内的充电电压曲线

1. # 画全寿命周期内的充电电压曲线
2. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 2),dpi=200)
3. cm = plt.cm.GnBu(np.linspace(0,1,battery.cycle_life))
4. sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='GnBu',norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=battery.cycle_life))
5. for cycle in range(1,battery.cycle_life+1,5):
6.     voltage = battery.get_partial_value(cycle=cycle,stage=1,variable='voltage_V')
7.     plt.plot(voltage,color=cm[cycle-1])
8. plt.xlabel('Time (s)')
9. plt.ylabel('Voltage (V)')
10. cbar = plt.colorbar(sm)
11. cbar.set_label('Cycle')
12. plt.show()

复制代码

同理，改变以上代码可以画出其他的曲线，例如增量容量曲线:

1. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 2),dpi=200)
2. cm = plt.cm.GnBu(np.linspace(0,1,battery.cycle_life))
3. sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='GnBu',norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=battery.cycle_life))
4. for cycle in range(2,battery.cycle_life+1,5):
5.     IC,V = battery.get_IC_curve1(cycle=cycle,voltage_range=[3.6,4.19],step_len=0.01)
6.     plt.plot(V,IC,color=cm[cycle-1])
7. plt.xlabel('Voltage (V)')
8. plt.ylabel('dQ/dV (Ah/V)')
9. cbar = plt.colorbar(sm)
10. cbar.set_label('Cycle')
11. plt.show()

复制代码

注：以上所有的图都没有颠末重采样，如果需要重采样，可以取消相应函数的表明。

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Batch-2

数据集先容

固定充放电战略，充满，放完。
第一个cycle测量电池的初始容量：以0.5C（1A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.02C（40mA）；
静置5分钟；以0.2C（0.4A）放电至2.5V。
其他cycles：

• 以3.0C（A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.05C（0.1A）；
  
• 静置5分钟；
  
• 以1.0C（2A）放电至2.5V；
  
• 静置5分钟。
  

案例和可视化

Batch-2的数据集和Batch-1的数据集类似，可以参考Batch-1的案例和可视化

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Batch-3

数据集先容

不固定放电战略，充满，放完。
第一个cycle测量电池的初始容量：以0.5C（1A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.02C（40mA）；
静置5分钟；以0.2C（0.4A）放电至2.5V。
其他cycles：

• 以2.0C（2A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.05C（0.1A）；
  
• 静置5分钟；
  
• 以                                        x                                  x                     xC放电至2.5V（                                        x                                  x                     x在{0.5,1,2,3,5}中循环取值）；
  
• 静置5分钟；
  

案例和可视化

1. battery = Battery('../Batch-3/R2.5_battery-1.mat')
2. cm = plt.cm.GnBu(np.linspace(0,1,battery.cycle_life))
3. sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='GnBu',norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=battery.cycle_life))

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1. 电池寿命：592, 电池描述：Random discharge to 2.5V

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画容量退化曲线

1. # 画容量退化曲线
2. degradation_trajectory = battery.get_capacity()
3. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 2),dpi=200)
4. plt.plot(degradation_trajectory)
5. plt.xlabel('Cycle')
6. plt.ylabel('Capacity (Ah)')
7. plt.show()

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从上图可以看出，由于放电电量依次在{0.5,1,2,3,5}C中循环取值，因此放出的电量差异，导致容量退化曲线波动较大。
画电压、电流、温度曲线

在一张图上画出放电电流取值{0.5,1,2,3,5}C的电压、电流、温度曲线

1. # 在1*3的图中画放电电流取值{0.5,1,2,3,5}C的电压、电流、温度曲线
2. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
3. labels = ['0.5C','1C','2C','3C','5C']
4. for cycle in [2,3,4,5,6]:
5.     current = battery.get_value(cycle=cycle,variable='current_A')
6.     voltage = battery.get_value(cycle=cycle,variable='voltage_V')
7.     temperature = battery.get_value(cycle=cycle,variable='temperature_C')
9.     axs[0].plot(current)
10.     axs[0].set_xlabel('Time (s)')
11.     axs[0].set_ylabel('Current (A)')
12.     axs[1].plot(voltage)
13.     axs[1].set_xlabel('Time (s)')
14.     axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
15.     axs[2].plot(temperature,label=labels[cycle-2])
16.     axs[2].set_xlabel('Time (s)')
17.     axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
18. plt.legend()
19. plt.tight_layout()
20. plt.show()

复制代码

其他曲线的画法与Batch-1一致，不再赘述。

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Batch-4

数据集先容

不固定放电战略，充满，不放完。
第一个cycle测量电池的初始容量：以0.5C（1A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.02C（40mA）；
静置5分钟；以0.2C（0.4A）放电至2.5V。
其他cycles：

• 以2.0C（2A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.05C（0.1A）；
  
• 静置5分钟；
  
• 以                                        x                                  x                     x C放电至3.0V（                                        x                                  x                     x在{0.5,1,2,3,5}中循环取值）；
  
• 静置5分钟；
  每当                                        x                                  x                     x循环完一轮，执行一次以下操作测量容量：以2C（4A）恒流恒压充电至4.2V；静置5分钟；以1C（2A）放电至2.5V；静置5分钟；
  

案例和可视化

1. battery = Battery('../Batch-4/R3_battery-1.mat')
2. cm = plt.cm.GnBu(np.linspace(0,1,battery.cycle_life))
3. sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='GnBu',norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=battery.cycle_life))

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1. 电池寿命：799, 电池描述：Random discharge to 3V

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画容量退化曲线和退化轨迹

从Batch-4开始，所有电池都没有完全放电，因此用测试容量的cycle来插值，得到退化曲线。

1. # 画容量退化曲线和退化轨迹
2. capacity = battery.get_capacity()
3. degradation_trajectory = battery.get_degradation_trajectory()
4. x = np.arange(len(capacity))
5. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 1.5),dpi=200)
6. plt.plot(x,capacity,'--k',linewidth=0.1,alpha=0.6)
7. plt.scatter(x,capacity,c=cm,s=1,alpha=0.8)
8. plt.plot(degradation_trajectory,linewidth=1.5,alpha=0.5,c='#FF371B',label='Degradation Trajectory')
9. plt.xlabel('Cycle')
10. plt.ylabel('Capacity (Ah)')
11. plt.legend()
12. plt.show()

复制代码

画电压、电流、温度曲线

在一张图上画出放电电流取值{0.5,1,2,3,5}C的电压、电流、温度曲线

1. # 在1*3的图中画放电电流取值{0.5,1,2,3,5}C的电压、电流、温度曲线
2. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
3. labels = ['0.5C','1C','2C','3C','5C']
4. for cycle in [2,3,4,5,6]:
5.     current = battery.get_value(cycle=cycle,variable='current_A')
6.     voltage = battery.get_value(cycle=cycle,variable='voltage_V')
7.     temperature = battery.get_value(cycle=cycle,variable='temperature_C')
9.     axs[0].plot(current)
10.     axs[0].set_xlabel('Time (s)')
11.     axs[0].set_ylabel('Current (A)')
12.     axs[1].plot(voltage)
13.     axs[1].set_xlabel('Time (s)')
14.     axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
15.     axs[2].plot(temperature,label=labels[cycle-2])
16.     axs[2].set_xlabel('Time (s)')
17.     axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
18. plt.legend()
19. plt.tight_layout()
20. plt.show()

复制代码

注：Batch-4的数据集和Batch-3的数据集类似，可以参考Batch-3的案例和可视化

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Batch-5

数据集先容

随机游走战略，充满，不放完。
1-20个cycle：

• 以0.5C（1A）充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.02C（40mA）；
  
• 静置5分钟；
  
• 然后以                                        x                                  x                     x A放电                                        y                                  y                     y分钟（                                        x                                  x                     x为[2,8]区间内的随机整数，                                        y                                  y                     y为[2,6]区间内的随机整数），为保证安全，当电压降至3.0V时停止放电；
  
• 静置20分钟。
  

从21个cycle起重复以下循环：

• 测一次容量（以1C（2A）恒流恒压充电至4.2V；静置5分钟；以1C（2A）放电至2.5V；静置5分钟）。
  
• 随机放电10个cycles:
  2.1. 以3.0C（6A）充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.05C（0.1A）；
  2.2. 静置5分钟；
  2.3. 然后以                                             x                                      x                        x A放电                                             y                                      y                        y分钟（x为[2,8]区间内的随机整数，y为[2,6]区间内的随机整数），为保证安全，当电压降至3.0V时停止放电；
  2.4. 静置10分钟。
  

案例和可视化

1. battery = Battery('../Batch-5/RW_battery-1.mat')
2. cm = plt.cm.GnBu(np.linspace(0,1,battery.cycle_life))
3. sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='GnBu',norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=battery.cycle_life))

复制代码

1. 电池寿命：197, 电池描述：Random Walk Discharging experiment

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画容量退化曲线和退化轨迹

从Batch-4开始，所有电池都没有完全放电，因此用测试容量的cycle来插值，得到退化曲线。

1. # 画容量退化曲线和退化轨迹
2. capacity = battery.get_capacity()
3. degradation_trajectory = battery.get_degradation_trajectory()
4. x = np.arange(len(capacity))
5. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 1.5),dpi=200)
6. plt.plot(x,capacity,'--k',linewidth=0.1,alpha=0.6)
7. plt.scatter(x,capacity,c=cm,s=1,alpha=0.8)
8. plt.plot(degradation_trajectory,linewidth=1.5,alpha=0.5,c='#FF371B',label='Degradation Trajectory')
9. plt.xlabel('Cycle')
10. plt.ylabel('Capacity (Ah)')
11. plt.legend()
12. plt.show()

复制代码

画电压、电流、温度曲线

1. # 在1*3的图中随机画出5个cycle的电压、电流、温度曲线
2. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
3. for i in range(1,6):
4.     current = battery.get_value(cycle=i,variable='current_A')
5.     voltage = battery.get_value(cycle=i,variable='voltage_V')
6.     temperature = battery.get_value(cycle=i,variable='temperature_C')
7.     axs[0].plot(current)
8.     axs[0].set_xlabel('Time (s)')
9.     axs[0].set_ylabel('Current (A)')
10.     axs[1].plot(voltage)
11.     axs[1].set_xlabel('Time (s)')
12.     axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
13.     axs[2].plot(temperature)
14.     axs[2].set_xlabel('Time (s)')
15.     axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
16. plt.tight_layout()
17. plt.show()

复制代码

其他曲线的画法与Batch-1一致，不再赘述。

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Batch-6

数据集先容

模拟地球同步轨道（Geosynchronous Earth Orbit）卫星电池充放电。
第一个cycle测量电池的初始容量：以0.5C（1A）恒流充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.02C（40mA）；静置5分钟；以0.2C（0.4A）放电至2.5V。
其他cycles：
以2C（4A）充电至4.2V，然后维持电压不变，直至电流降至0.05C（0.1A）；
静置5分钟，以0.667C（1.334A）放电，放电持续时间下表所示：
Cycle number1234567891011121314151617181920212223Duration (min)520344146505456586062646869707172727272727272 Cycle number4645444342414039383736353433323130292827262524Duration (min)520344146505456586062646869707172727272727272 大约每5个cycle测一次容量（以1C（2A）恒流恒压充电至4.2V；静置5分钟；以0.5C（1A）放电至2.5V）。
案例和可视化

1. battery = Battery('../Batch-6/Sim_satellite_battery-1.mat')
2. cm = plt.cm.GnBu(np.linspace(0,1,battery.cycle_life))
3. sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='GnBu',norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=battery.cycle_life))

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1. 电池寿命：949, 电池描述：Simulate satellite

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画容量退化曲线和退化轨迹

从Batch-4开始，所有电池都没有完全放电，因此用测试容量的cycle来插值，得到退化曲线。

1. # 画容量退化曲线和退化轨迹
2. capacity = battery.get_capacity()
3. degradation_trajectory = battery.get_degradation_trajectory()
4. x = np.arange(len(capacity))
5. fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 1.5),dpi=200)
6. plt.plot(x,capacity,'--k',linewidth=0.1,alpha=0.6)
7. plt.scatter(x,capacity,c=cm,s=1,alpha=0.8)
8. plt.plot(degradation_trajectory,linewidth=1.5,alpha=0.5,c='#FF371B',label='Degradation Trajectory')
9. plt.xlabel('Cycle')
10. plt.ylabel('Capacity (Ah)')
11. plt.legend()
12. plt.show()

复制代码

从上图可以看出，电池放电时间以46个cycle为周期，其放出的容量也呈示了周期性。
画电压、电流、温度曲线

画半次循环（23个cycle）的电压、电流、温度曲线

1. # 在1*3的图中画出23个cycle的电压、电流、温度曲线
2. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
3. count = 0
4. cycle = 2
5. cm = plt.cm.rainbow(np.linspace(0,1,40))
6. while count < 23:
7.     description = battery.get_one_cycle_description(cycle=cycle)
8.     if 'test capacity' in description:
9.         cycle += 1
10.         continue
11.     current = battery.get_value(cycle=cycle,variable='current_A')
12.     voltage = battery.get_value(cycle=cycle,variable='voltage_V')
13.     temperature = battery.get_value(cycle=cycle,variable='temperature_C')
14.     color = cm[count]
15.     axs[0].plot(current,color=color)
16.     axs[0].set_xlabel('Time (s)')
17.     axs[0].set_ylabel('Current (A)')
18.     axs[1].plot(voltage,color=color)
19.     axs[1].set_xlabel('Time (s)')
20.     axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
21.     axs[2].plot(temperature,color=color)
22.     axs[2].set_xlabel('Time (s)')
23.     axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
24.     count += 1
25.     cycle += 1
26. plt.tight_layout()
27. plt.show()

复制代码

把静置阶段的index对齐，重新绘制电压、电流、温度曲线

1. VOLTAGES_C = [] # 充电阶段电压
2. VOLTAGES_R = [] # 静置阶段电压
3. VOLTAGES_D = [] # 放电阶段电压
4. CURRENTS_C = []
5. CURRENTS_R = []
6. CURRENTS_D = []
7. TEMPERATURES_C = []
8. TEMPERATURES_R = []
9. TEMPERATURES_D = []
10. count = 0
11. cycle = 2
12. while count < 23:
13.     description = battery.get_one_cycle_description(cycle=cycle)
14.     if 'test capacity' in description:
15.         cycle += 1
16.         continue
18.     voltage_c = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='voltage_V',stage=1)
19.     voltage_r = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='voltage_V',stage=2)
20.     voltage_d = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='voltage_V',stage=3)
21.     current_c = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='current_A',stage=1)
22.     current_r = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='current_A',stage=2)
23.     current_d = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='current_A',stage=3)
24.     temperature_c = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='temperature_C',stage=1)
25.     temperature_r = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='temperature_C',stage=2)
26.     temperature_d = battery.get_partial_value(cycle=cycle,variable='temperature_C',stage=3)
28.     VOLTAGES_C.append(voltage_c[1:])
29.     VOLTAGES_R.append(voltage_r)
30.     VOLTAGES_D.append(voltage_d)
31.     CURRENTS_C.append(current_c[1:])
32.     CURRENTS_R.append(current_r)
33.     CURRENTS_D.append(current_d)
34.     TEMPERATURES_C.append(temperature_c[1:])
35.     TEMPERATURES_R.append(temperature_r)
36.     TEMPERATURES_D.append(temperature_d)
38.     count += 1
39.     cycle += 1
41. # 把voltage_c，voltage_r，voltage_d拼接起来得到voltage，并把voltage按照静置阶段的index对齐
42. INDEXS = []
43. VOLTAGES = []
44. CURRENTS = []
45. TEMPERATURES = []
46. for i in range(len(VOLTAGES_C)):
47.     # 把voltage_c，voltage_r，voltage_d拼接起来得到voltage，并把voltage按照voltage_r的index对齐
48.     voltage = np.concatenate((VOLTAGES_C[i],VOLTAGES_R[i],VOLTAGES_D[i]))
49.     current = np.concatenate((CURRENTS_C[i],CURRENTS_R[i],CURRENTS_D[i]))
50.     temperature = np.concatenate((TEMPERATURES_C[i],TEMPERATURES_R[i],TEMPERATURES_D[i]))
51.     index = np.arange(len(voltage))
52.     left_shift = len(VOLTAGES_C[i])
53.     index = index - left_shift
54.     VOLTAGES.append(voltage)
55.     CURRENTS.append(current)
56.     TEMPERATURES.append(temperature)
57.     INDEXS.append(index)
59. # 在1*3的图中画出23个cycle的电压、电流、温度曲线
60. fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),dpi=200)
61. for i in range(len(VOLTAGES)):
62.     axs[0].plot(INDEXS[i],CURRENTS[i],linewidth=1.5,alpha=0.5,c=cm[i])
63.     axs[1].plot(INDEXS[i],VOLTAGES[i],linewidth=1.5,alpha=0.5,c=cm[i])
64.     axs[2].plot(INDEXS[i],TEMPERATURES[i],linewidth=1.5,alpha=0.5,c=cm[i])
65.     axs[0].set_xlabel('Index')
66.     axs[0].set_ylabel('Current (A)')
67.     axs[1].set_xlabel('Index')
68.     axs[1].set_ylabel('Voltage (V)')
69.     axs[2].set_xlabel('Index')
70.     axs[2].set_ylabel('Temperature (C)')
71. plt.tight_layout()
72. plt.show()

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其他曲线的画法与Batch-1一致，不再赘述。

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