麻省理工发布加州 2023 年 ZIP 码级分布式能源面板数据集，覆盖 2,548 个 ZCTA、50 个字段，含屋顶光伏容量、电池储能容量、按 Level 1、Level 2 和 DC fast 分列的充电桩数量、EV 注册量，并关联 ACS 2023 人口社会经济、住房结构、NASA POWER 气候与太阳能资源、公用事业服务区及 CEC 能源负担指标。
推荐理由：该数据集把加州分布式光伏、储能与充电桩统一到 2023 年 ZCTA 面板，便于跨技术比较部署差异。
独立研究者发布论文配套分析工件，包含完整分析流程代码、每次正式运行前写定的预注册设计与门控标准、同种子逐位一致重跑日志，以及重建的124电芯队列表与派生数字账本。原始公开数据集不再分发，提供带sha256校验的抓取脚本和八步复现链，随机种子固定，每张图由日志确定性生成并在渲染前对照34个锚点值校验。
推荐理由：该分析工件公开了分层加权保形预测的预注册协议、运行日志与124电芯队列重建表，便于复现其SOH监测流程。
Battery 2030+ CSA3 发布 D3.2 中期报告，介绍其在建立统一电池数据标准方面的进展，重点是可操作实现与互操作性。报告描述了 BIG-MAP 基础设施如何支撑跨项目数据共享，使 Battery 2030+ 参与者接入符合 FAIR 原则的数据生态，并汇总了推动研究者采用这些标准的研讨会、工具与实践。文件 D3.2.pdf 已在 Zenodo 发布，可预览与下载。
Battery 2030+ CSA3 发布中期报告，梳理顶层 Elementary Multiperspective Materials Ontology（EMMO）框架下开发的电池领域本体资源。
麻省理工发布加州 2023 年 ZIP 码级分布式能源面板数据集 v1.1.0，覆盖 2,549 个 ZCTA、50 列，含屋顶光伏容量、电池储能容量、按 Level 1。
AutoLab 是面向固态电池材料的自主 AI 智能体，按假设生成、pymatgen 构建候选结构、UMA 弛豫与能量预测、E_hull 稳定性与电子/电极兼容性筛选、分子动力学估算 Li⁺ 导率的顺序闭环迭代，首个目标是锂电池无钴固态电解质。
Scale AI 开源 AgentEnv 框架下的 GridSimEnv v1，把 ERCOT 2014 至 2026 年真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成 21,250 个电池日任务，智能体每天提交 24 个整数充放电动作，由动态规划在 1 毫秒内求出精确最优并按公式打分，无需评审模型。
推荐理由：该环境把 ERCOT 真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成可精确评分的 RL 任务，并给出 GPT-6.1 Sol 在预见与盲测两档的实测分数。
Marwan Hassini、Philipp Dechent、Sara Luciani、Shiyun Liu、Simon Clark、Paul Gasper、Gonçalo dos Reis 在 Joule 发表 Battery Data Commons 注册表，论文于 2026 年 10 月 23 日在线发布。当前 feed 仅提供标题与作者信息，未给出电芯数量、测试协议、测量量与数据获取方式。
BatteryML 是 ICLR 2024 论文的开源代码与数据仓库，提供电池老化建模的数据集汇总、预处理与特征工程、经典模型和可扩展接口。
推荐理由：BatteryML 汇总了 8 个公开数据集和多种基线模型，并给出 RUL 基准结果，便于读者直接对照选型。
某团队将多时间尺度失效风险分类框架扩展为面向有效性的评测，覆盖树集成、GRU 分类器与离散时间风险模型，并新增来自两个实验室的 60 个 Battery Archive 电芯，合计六个实验室。