在帮我问个这个。找到锂离子电池数据集，用于模拟退役电池的分选。要求实验电池的数量尽可能多，实验温度相同，SOH均为百分之80以下。有容量，内阻和充放电实验等数据。内阻在相同soc和温度下测得，充放电曲线为在同一温度下测得

我可以为您提供以下几个锂离子电池数据集：

1. NASA电池数据集：这个数据集包含 NASA 航天任务中使用的多种锂离子电池的实验数据，包括容量、内阻、充放电实验等数据。数据集中的电池数量不是很多，但是数据比较全面，可以满足您的需求。

2. BMS电池数据集：这个数据集是针对电动汽车中使用的锂离子电池进行的实验数据收集，包含了大量的电池数据，可以满足您的实验电池数量尽可能多的需求。数据集中包含了容量、内阻、充放电实验等数据，可以用于模拟退役电池的分选。

3. UCI锂离子电池数据集：这个数据集包含了多种锂离子电池的实验数据，包括容量、内阻、充放电实验等数据。数据集中的电池数量比 NASA 数据集多一些，但是数据相对简单，可能不能完全满足您的需求。

您可以根据自己的需求选择适合的数据集进行使用。

相关问题

帮我改一下这个代码让它从对锂离子电池soh的数据预处理变为对soc的数据预处理

当然可以，你可以把原来的处理锂离子电池 SOH 的代码替换成处理 SOC 的代码。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将soc列的百分比转换为小数
data['soc'] = data['soc'] / 100

# 筛选出soc小于0或大于1的数据
invalid_soc = (data['soc'] < 0) | (data['soc'] > 1)
data = data[~invalid_soc]

# 计算soc的变化率
data['soc_rate'] = data['soc'].diff() / data['time'].diff()

# 去除soc变化率异常值
mean_soc_rate = data['soc_rate'].mean()
std_soc_rate = data['soc_rate'].std()
valid_soc_rate = (data['soc_rate'] >= mean_soc_rate - 3 * std_soc_rate) & (data['soc_rate'] <= mean_soc_rate + 3 * std_soc_rate)
data = data[valid_soc_rate]

# 对soc进行归一化处理
soc_min = data['soc'].min()
soc_max = data['soc'].max()
data['soc_norm'] = (data['soc'] - soc_min) / (soc_max - soc_min)

这里的代码做了以下几个处理：

1. 将 soc 列的百分比转换为小数；
2. 筛选出 soc 小于 0 或大于 1 的数据，并将其删除；
3. 计算 soc 的变化率，并去除 soc 变化率异常值（通过 3 倍标准差判断异常值）；
4. 对 soc 进行归一化处理，将其缩放到 0-1 范围内。

你可以根据你的数据特点进行相应的处理。

用于锂离子电池健康状态估计的数据集

锂离子电池健康状态估计通常需要使用长期的实验数据进行建模和训练，以下是一些常用的用于锂离子电池健康状态估计的数据集：

1. NASA Ames Prognostics Center Battery Data Set：这个数据集收集了来自 NASA Ames Prognostics Center 的 8 块 18650 锂离子电池的长期循环测试数据，包括电流、电压、温度等多个参数。该数据集可以用于建立锂离子电池健康状态模型，用于预测电池的寿命和健康状态。数据集可以在 NASA 数据中心上获取。

2. Battery dataset for prognostics：这个数据集收集了来自美国国家标准技术研究所 (NIST) 的 5 块高温锂离子电池的测试数据，包括了电流、电压、温度等多个参数。该数据集可以用于建立锂离子电池健康状态模型，用于预测电池的寿命和健康状态。数据集可以在 NIST 网站上获取。

3. Battery dataset for aging research and diagnostics：这个数据集收集了来自美国防部的多个锂离子电池的测试数据，包括了电流、电压、温度等多个参数。该数据集可以用于建立锂离子电池健康状态模型，用于预测电池的寿命和健康状态。数据集可以在防部数据中心上获取。

希望这些信息能够帮助到您。