电动汽车状态估计数据集电动汽车电池SOC和SOH估计数据集-priyar2111
数据来源：互联网公开数据
标签：电动汽车，电池管理，数据集，状态估计，机器学习，深度学习，电池健康，电动车辆技术
数据概述：该数据集包含来自电动汽车电池数据，记录了电池的健康状态（SOH）和荷电状态（SOC）的相关信息，适用于电动汽车电池管理和性能优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的电动汽车使用情况。
数据维度：数据集包括电池电压，电流，温度，荷电状态（SOC），健康状态（SOH），循环次数，驾驶里程等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电动汽车电池数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电动汽车电池管理，性能评估，状态估计等领域的研究和应用，特别是在电池健康管理和性能预测等方面具有重要应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电动汽车电池状态估计，健康管理和性能预测等研究，如电池老化机制研究，性能衰退预测等。
行业应用：可以为电动汽车制造商，电池供应商提供数据支持，特别是在电池性能评估，健康管理及性能优化方面。
决策支持：支持电动汽车电池的健康管理，性能评估及策略优化。
教育和培训：作为电动汽车技术，电池管理及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电池状态估计及相关技术。
此数据集特别适合用于探索电动汽车电池状态估计的规律与趋势，帮助用户实现电池状态的准确估计，优化电池性能和延长使用寿命。
