電池技術作為能源領域的關鍵支撐，正面臨著多學科交叉融合帶來的重大變革與嚴峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)建模手段在處理電池系統(tǒng)內部復雜多變的多物理場耦合問題時暴露出諸多局限。例如，電池熱管理僅依靠傳熱學理論難以精確描述其復雜熱行為，電極材料的力學穩(wěn)定性分析也離不開電化學與力學的交叉探討。與此同時，

人工智能（AI）技術正加速滲透到電池研發(fā)各環(huán)節(jié)，從電池性能預測到壽命評估，從結構優(yōu)化到充電策略制定，AI 憑借其強大的數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，正重塑電池技術的研發(fā)范式。

國際趨勢方面，Nature、JES 等頂尖學術期刊持續(xù)聚焦“多物理場耦合”、“AI+電池”等交叉研究前沿，COMSOL 與 AI 技術融合驅動的電池建模與仿真創(chuàng)新研究正成為全球熱點。由知名學者領銜的科研團隊不斷在多物理場耦合機理剖析、智能化電池管理系統(tǒng)開發(fā)等方面取得突破性成果，推動著電池技術向更高能量密度、更長循環(huán)壽命、更高安全性等目標加速邁進。

國家需求層面，我國《“十四五”能源領域科技創(chuàng)新規(guī)劃》明確提出聚焦新一代信息技術和能源融合發(fā)展，開展能源領域用數(shù)字化、智能化共性關鍵技術研究，并提出加速能源科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)保障措施。

學科發(fā)展維度，智能電池技術作為新興交叉學科領域正蓬勃興起，眾多頭部企業(yè)對既精通電池電化學核心技術，又熟練掌握多物理場仿真技巧與 AI 應用開發(fā)的復合型人才求賢若渴，相關崗位招聘需求持續(xù)井噴。

為促進科研人員、工程師及產(chǎn)業(yè)界人士對智能算法在電池管理領域應用技術的掌握，也為助力企業(yè)應對新國標、搶占下一代智能化BMS技術制高點的戰(zhàn)略支點。 特舉辦“機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用”專題培訓會議，本次培訓會議主辦方為北京軟研國際信息技術研究院，承辦方互動派（北京）教育科技有限公司。

培訓對象

汽車工業(yè)、電力工業(yè)、自動化技術、BMS算法開發(fā)、電池系統(tǒng)研發(fā)、新能源汽車工程、儲能系統(tǒng)管理、環(huán)境科學與資源利用、計算機軟件及應用等專業(yè)和領域的科研人員、工程師、及相關行業(yè)從業(yè)者、跨領域研究人員。

講師介紹

COMOSL電化學講師

由國內某高校教授帶領研究小組講授。該小組一直致力于多物理場耦合力學相關研究，迄今發(fā)表 SCI 論文 80 余篇，主要包括International Journal of Heat and Mass Transfer，Journal of The Electrochemical Society，Journal of Energy Storage 和 Journal of Applied Mechanics等期刊。主持國家自然科學基金等科研項目。

擅長領域：多孔介質多物理場耦合建模、鋰離子電池電化學仿真分析和 AI 優(yōu)化設計等。

智能化電池管理講師

由國家“雙一流”建設高校、“985工程”和“211工程”重點高校副教授/博導及其團隊成員講授，長期從事動力電池系統(tǒng)安全管理研究的理論和關鍵技術開發(fā)。在《eTransportation》、《Applied Energy》、《Energy》等JCR一區(qū)SCI期刊發(fā)表論文50余篇，其中十余篇先后入選“ESI全球高被引論文”。擔任多個期刊青年編委，擔任40余個SCI期刊的審稿人專家。

課程大綱

COMSOL仿真與人工智能融合——鋰電池電化學仿真與優(yōu)化實戰(zhàn)

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用

培訓特色

COMSOL電化學專題

1. 掌握COMSOL鋰離子電池電化學建模仿真技術，包括多場耦合電化學分析。

2. 掌握機器學習在鋰離子電池性能預測、優(yōu)化設計等方面的應用。

3. 通過案例實踐，提升COMSOL實操能力和解決復雜科學/工程問題的能力。

智能電池管理專題

1. 深度技術融合，聚焦前沿應用：

☆ 核心特色在于將機器學習（ML）與人工智能（AI）技術（SVM, BP/CNN/LSTM, 遷移學習， SVR, KMeans, DBSCAN, LOF, 深度學習）深度、系統(tǒng)地應用于電池管理（BMS）的核心痛點問題：SOC估計、SOH估計、剩余壽命預測（RUL）、熱失控預警。

☆ 覆蓋了從基礎原理到最新研究趨勢（如遷移學習、云端大數(shù)據(jù)分析、深度學習聯(lián)合預測）的應用，體現(xiàn)了技術的前沿性和綜合性。

2. 理論與實踐高度結合，案例驅動：

☆ 大量實例講解是最大亮點之一。課程在SOC、SOH、RUL、熱失控預警等每個核心應用模塊后，都有具體的技術實例（如“基于支持向量機的SOC估計”、“基于深度學習的壽命預測方法”、“基于實車運行大數(shù)據(jù)的電池SOH估計”、“基于深度學習的異常電芯檢測”等）。確保學員不僅能理解理論，更能直觀掌握實現(xiàn)路徑和評估方法。

☆ 內容設計上強調“數(shù)據(jù)集-特征工程-模型構建-訓練優(yōu)化-驗證評估”的完整技術鏈條，符合工程實踐邏輯。

3. 覆蓋電池管理全生命周期關鍵環(huán)節(jié)：

☆ 培訓內容系統(tǒng)性強，圍繞電池管理的核心任務展開：

狀態(tài)感知：SOC（多種ML方法）、SOH（單體/系統(tǒng)，不同工況）。

壽命管理：RUL預測（傳統(tǒng)ML/深度學習/聯(lián)合預測）、退化軌跡預測。

安全預警：熱失控/故障診斷（多種無監(jiān)督學習及深度學習方法）。

☆ 提供了從單體到系統(tǒng)、從實驗室工況到實車動態(tài)工況、從新電池到老化電池的全面視角。

4. 強調方法對比與場景適應性：

☆ 在關鍵問題上（如SOC估計、SOH估計、故障檢測）不局限于單一方法，對比講解多種主流ML/AI技術（如SVM vs神經(jīng)網(wǎng)絡vs遷移學習；KMeans vs DBSCAN vs 深度學習等）

☆ 特別關注不同應用場景：如SOH估計部分專門區(qū)分了“滿充滿放恒定工況”、“多階恒流/片段恒流工況”、“動態(tài)放電工況”、“云端大數(shù)據(jù)”等不同場景下的方法，體現(xiàn)了技術選型與場景的強關聯(lián)性。

5. 結構清晰，層次遞進

☆ 課程從電池管理基礎和AI/ML基礎講起，確保學員具備必要的背景知識。

☆ 核心部分按應用領域（SOC->SOH->RUL->安全） 組織，邏輯清晰。

☆ 在每個應用領域內，通常遵循 “概述->傳統(tǒng)/基礎方法->先進/復雜方法（深度學習、遷移學習、聯(lián)合預測）->實例驗證”的遞進結構，便于學員逐步深入。

報名須知

01.

時間地點

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用
2025年10月18日-10月19日
2025年10月25日-10月27日
在線直播（授課5天）

COMSOL仿真與人工智能融合——鋰電池電化學仿真與優(yōu)化實戰(zhàn)
2025年09月20日-09月21日
在線直播（授課2天）

02.

增值服務

1、凡報名學員將獲得本次培訓課件及案例模型文件；

2、培訓結束可獲得所學專題課程全部無限次回放視頻；

3、價格優(yōu)惠：

優(yōu)惠一：2025年8月31日前報名繳費可享受200元早鳥價優(yōu)惠；

優(yōu)惠二：參加過我單位舉辦的其它課程的老學員，可享受額外200元優(yōu)惠；

3、參加培訓并通過考試的學員，可以獲得：北京軟研國際信息技術研究院培訓中心頒發(fā)的專業(yè)技能結業(yè)證書。

03.

報名費用

（含報名費、培訓費、資料費）
機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用：￥4900 元/人
COMSOL仿真與人工智能融合——鋰電池電化學仿真與優(yōu)化實戰(zhàn)：￥2300 元/人

【注】費用提供用于報銷的正規(guī)機打發(fā)票及蓋有公章的紙質通知文件；北京中科萬維智能科技有限公司作為本次會議會務合作單位，負責注冊費用收取和開具發(fā)票，可開具會議費發(fā)票和發(fā)送會議邀請函；