微软通过其Surface电池开发团队向Linux基金会旗下的LF能源电池数据联盟提供了一个标准化的电池数据集。

此次发布与电池数据格式的推出同时进行，该格式是一种开放的规范，旨在提高电池数据工作流程的一致性和互操作性。

该数据集关注电池单元架构设计的变化，能够直接比较多种锂离子配置，包括端极耳、中间极耳和多极耳设计。

原始测试数据现已公开开放

原始测试数据现已公开开放

该数据集已通过一个存储库公开提供，其中主要以受控测试周期内收集的电流和电压时间序列测量值形式呈现。

该格式为实验、仿真和包含丰富元数据的数据集定义了一种结构化方法。

这个东西可以在不同实验室、软件工具和工程环境里拿来就用，基本不用怎么改。

Linux基金会指出，这不只是一次普通的数据发布，还强调“它可不光是发布了一个数据集那么简单。”

该组织还表示，这展示了新兴标准怎么在真实测试场景中用起来，而不是光停留在理论上。

电池数据一直以来都东一块西一块地分散在各种机构、供应商和平台手里，想分析的话得先自己处理一下。

电池数据格式定义了一个统一的数据模式，该模式基于BattINFO等项目提出的本体驱动定义，能够支持机器可读的元数据，并与更广泛的关联数据实践相兼容。

这种结构让不同条件下或不同循环充放电系统生成的数据集，能以一致的方式组合并进行分析。

它还能让独立开发的分析模型互相兼容，降低研究团队重复准备数据的工作量。

微软贡献的数据集重点关注锂离子电池结构的各种变化，比如端极耳、中极耳和多极耳等配置。

它包括初始性能基准和循环老化测量，让工程师能检查设计差异如何随时间影响衰退模式。

当数据集来自不兼容的系统或遵循不一致的命名规则时，这些比较往往很难。

电池数据格式生态中的支持工具包括用于验证的Python库和转换工具，这些工具能把供应商特定格式转换为标准化数据集。

电池数据联盟包括各种研究机构和公司，其中有SINTEF、法拉第研究所和几所大学实验室。

该格式的更广泛发展还吸收了PyProBE等项目以及PyBaMM等建模框架的贡献，将实验数据与模拟工作流程连接起来。

尽管业界最大的公司尚未参与，但Linux基金会认为，共享数据集对于高级计算分析是必要的。

LF Energy电池数据联盟主席Gabe Hege表示：“为电池社区的每个细分领域建立通用的数据管理标准，是数据创造的基础，从而释放AI算法的力量，这些算法旨在识别从新型候选电极材料到改进电池组结构再到电池寿命的一切信息。”

微软发布的数据集是首个供应商中立的数据存储库，但其他大型制造商的参与情况仍不确定。

“这是在号召大家行动起来，”阿贡电池科学家诺亚·保尔森说。“我们正在努力动员电池领域的同仁们，鼓励他们贡献数据……以便用强大的数据科学方法推动突破。”

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