本文介绍牛津大学电池老化数据集 Oxford Battery Degradation Dataset。该数据集具有循环次数多、数据易处理的优点，多用于进行SOH估计和恒流工况下的SOC估计。
数据集的具体获取方式可以见本人另一篇CSDN文章《锂离子电池常用公开数据集》

数据集介绍

该数据集中包含了一个readme文档，里面详细介绍了数据集的内容，我这里只对常用数据进行介绍，之后文章发布的SOH估计方法多基于该数据集。

数据总览

数据集采用matlab数据存储，点击后可以看到有Cell1~Cell8共8块电池的数据，这8个电池的数据结构是一样的，后续只介绍其中Cell1。

具体数据

点击Cell1电池后会出现78个结构体，里面是每百次循环后记录的1次恒流充放电数据。也就是该电池进行8300次循环，详细记录了83次循环的数据，但是中间有些数据没有，目前一共只有78个循环数据。

78个记录数据的内容都一样，这里只介绍Cyc0100作为例子。
每次记录的数据都包含了4种工况：C1ch、C1dc、OCVch、OCVdc。
C1ch：1C（0.74A）恒流充电到4.2V
C1dc：1C恒流放电到2.7V
OCVCh：0.05C恒流充电到4.2V，用来获取SOC-OCV曲线
OCVDc：0.05C恒流放电到4.2V

每种工况中都包含4种数据：t、v、q、T
t：时间，每1s记录一次
v：电压
q：容量
T：温度

之后会介绍如何利用这些数据提取健康特征并用来进行SOH估计。

总结

本文简单介绍了牛津大学数据集中包含的数据内容，为之后健康特征提取提供数据基础。