机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：

1. 状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时监测与估计，使用机器学习算法提高估计的准确性。

2. 寿命预测：通过分析电池的使用历史和性能数据，预测电池的剩余使用寿命（RUL），帮助制定维护和更换计划。

3. ： 故障诊断与异常检测：利用深度学习等技术识别电池的异常行为，实现故障早期诊断和预警。

4. 充电策略优化：使用智能算法优化电池的充电过程，提高充电效率，减少能量损耗。

5. 电池匹配与均衡：在电池组中，使用人工智能技术进行电池单体的匹配和均衡控制，确保电池组性能的一致性和稳定性。

6. 自适应控制：开发自适应控制算法，使电池管理系统能够根据实时数据和环境变化自动调整其操作策略。

7. 环境影响评估：评估不同使用条件和环境因素对电池性能和寿命的影响，使用人工智能进行模拟和优化。

8. 电池回收与二次利用：使用人工智能评估退役电池的状态，优化电池的回收和再利用流程。

适合对象 ：

汽车工业、电力工业、自动化技术、环境科学与资源利用、计算机软件及应用、无机化工、材料科学、航空航天科学与工程、船舶工业、动力工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述

1. 电池的工作原理与关键性能指标

2. 电池管理系统的核心功能

 SOC 估计

 SOH 估计

 寿命预测

 故障诊断

人工智能机器学习基础

1. 人工智能的发展

2. 机器学习的关键概念

3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍

人工智能在电池荷电状态估计中的应用

1. 荷电状态估计方法概述

2. 基于迁移学习的 SOC 估计

(1) 基于迁移学习的 SOC 估计方法数据集、估计框架、估计结果

(2) 全生命周期下的 SOC 估计方法数据集、估计框架、估计结果

3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计

(1) 基于融合模型和融合算法的 SOC 估计方法数据集、估计框架、估计结果

(2) 全生命周期下的 SOC 融合估计方法数据集、估计框架、估计结果

4. 实例讲解-基于迁移学习的 SOC 估计方法
   
   人工智能在电池健康状态估计中的应用

5. 健康状态估计方法概述

6. 片段恒流工况下的 SOH 估计方法数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证

7. 动态工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法数据集、估计框架、估计结果

8. 动态工况下基于老化特征提取的 SOH 估计方法数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证

9. 多阶充电工况下的实车电池系统 SOH 估计方法数据集、估计框架、估计结果

10. 电池组内单体 SOH 快速估计方法数据集、估计框架、估计结果

11. 实例讲解-片段恒流工况下的 SOH 估计方法

12. 实例讲解-基于模型误差谱的 SOH 估计方法
    
    人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用

13. 寿命预测和衰后行为预测方法概述

14. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法数据集、估计框架、估计结果

15. 基于深度学习的电池 Q-V 曲线预测方法数据集、估计框架、估计结果

16. 基于轻量化机器学习的电池 Q-V 曲线预测方法数据集、估计框架、估计结果

17. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法

人工智能在电池热失控预警中的应用

1. 电池热失控预警方法概述

2. 数据集介绍

3. LOA 算法的电池系统周级别热失控预警方法

 算法框架

 结果

4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法

 算法框架

 结果

5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法

 算法框架

 结果

6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法
   
   人工智能在其他电池管理中的应用

7. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用

 数据集

 算法框架

2. 人工智能在充电策略优化中的应用

 数据集

 算法框架

 结果

主讲来自国家“双一流”建设高校、“985 工程”和“211 工程”重点高校副教授/博导，长期从事动力电池系统安全管理研究的理论和关键技术开发。在《eTransportation》、《AppliedEnergy》、《Energy》等 JCR 一区 SCI 期刊发表论文 50 余篇，其中十余篇先后入选“ESI 全球高被引论文”。担任储能科学与技术、机械工程学报、电气工程学报等期刊青年编委，担任 40余个 SCI 期刊的审稿人专家。

特色：

1. 综合 性：课程覆盖了电池管理技术的多个方面，包括电池的工作原理、关键性能指标及评估、电池热失控预警、异常检测、以及充电策略优化等。数据驱动角度强调了数据集的重要性，并在多个应用中展示了如何利用数据集来训练和验证模型。算法框架上详细阐述了不同应用场景下的算法框架，帮助学员构建清晰的技术实现路径。结果验证上在多个章节中提到了结果的估计和泛化性验证，确保学员能够理解模型的准确性和适用性。

2. 技术深度 和实际应用 ：深入探讨人工智能和机器学习在电池管理中的应用，如 SOC（荷电状态）估计、SOH（健康状态）估计、寿命预测等，并提供多个应用案例，如基于迁移学习的 SOC 估计、基于模型误差谱的 SOH 估计方法等，有助于学员理解理论与实践的结合。

3. 方法论：介绍了多种人工智能在电池管理中的具体应用方法，如基于数据-物理融合模型的荷电状态估计、基于深度学习的电池 Q-V 曲线预测等。

4. 技术前沿：涵盖了当前人工智能在电池管理领域的最新研究成果，如基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法。