CS2数据集
时间: 2025-05-22 12:43:49 浏览: 31
### CS2相关数据集概述
CS2相关的数据集主要来源于马里兰大学公开的锂电池老化研究项目。这些数据集中包含了多种电池特性参数,例如恒流放电时间、恒压充电时间、恒压放电时间以及其他特征因子(如IC曲线峰值对应电压、IC曲线峰面积等)。以下是具体描述:
#### 数据集内容
马里兰数据集中的CS2系列涵盖了多个电池样本的详细实验记录。文档通常以Excel或MAT文件形式提供,便于研究人员分析不同条件下的电池性能衰减情况[^2]。
- **核心变量**:
- 恒流放电时间 (Constant Current Discharge Time)
- 恒压充电时间 (Constant Voltage Charge Time)
- 容量增量曲线峰值 (Incremental Capacity Curve Peaks)
- IC曲线峰值对应的电压值
- **适用范围**:
该类数据适合用于机器学习建模、电池健康状态估计(SOH)以及剩余使用寿命预测(RUL)[^3]。
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### 下载链接获取方式
由于涉及版权保护及学术传播规范,官方并未直接给出统一下载地址。但可以通过以下途径找到资源:
1. **访问原始网站**: 进入马里兰大学锂离子电池研究中心官网页面, 查找“Battery Data Repository”部分并筛选目标子集(CS2至CS38范围内). 此处需注册账号方可获得授权访问权限.
2. **第三方共享平台**: GitHub 或 Zenodo 上可能存在由其他科研人员整理上传的相关副本(注意验证版本一致性), 关键字检索建议采用如下组合:`Maryland Battery Dataset`, `CS2 Lithium-ion`.
3. **联系作者团队**: 如果无法通过常规渠道取得所需资料,则可以尝试邮件沟通原论文发表者或者维护机构请求协助.
> 特别提醒: 使用任何外部数据库前务必确认许可协议条款以免违反规定造成不必要的麻烦!
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```python
import pandas as pd
# 假设已成功加载本地存储的一个CSV版CS2样例片段
df_CS2_sample = pd.read_csv('path_to_cs2_data.csv')
print(df_CS2_sample.head())
```
上述代码展示了如何利用Python读取此类结构化的电子表格型态的数据源以便进一步处理分析操作。
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