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誰都能聽懂的鋰離子電池基礎(chǔ)知識-原理到操作一次講透!

蘇州上器試驗(yàn)設(shè)備有限公司 ? 2025-09-05 10:03 ? 次閱讀
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電池技術(shù)作為能源領(lǐng)域的關(guān)鍵支撐,正面臨著多學(xué)科交叉融合帶來的重大變革與嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)建模手段在處理電池系統(tǒng)內(nèi)部復(fù)雜多變的多物理場耦合問題時(shí)暴露出諸多局限。例如,電池?zé)峁芾韮H依靠傳熱學(xué)理論難以精確描述其復(fù)雜熱行為,電極材料的力學(xué)穩(wěn)定性分析也離不開電化學(xué)與力學(xué)的交叉探討。與此同時(shí),

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

國際趨勢方面,Nature、JES 等頂尖學(xué)術(shù)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(shù)融合驅(qū)動(dòng)的電池建模與仿真創(chuàng)新研究正成為全球熱點(diǎn)。由知名學(xué)者領(lǐng)銜的科研團(tuán)隊(duì)不斷在多物理場耦合機(jī)理剖析、智能電池管理系統(tǒng)開發(fā)等方面取得突破性成果,推動(dòng)著電池技術(shù)向更高能量密度、更長循環(huán)壽命、更高安全性等目標(biāo)加速邁進(jìn)。

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

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

為促進(jìn)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(lǐng)域應(yīng)用技術(shù)的掌握,也為助力企業(yè)應(yīng)對新國標(biāo)、搶占下一代智能化BMS技術(shù)制高點(diǎn)的戰(zhàn)略支點(diǎn)。 特舉辦“機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能化電池管理技術(shù)與應(yīng)用”專題培訓(xùn)會(huì)議,本次培訓(xùn)會(huì)議主辦方為北京軟研國際信息技術(shù)研究院,承辦方互動(dòng)派(北京)教育科技有限公司。

專題一

(直播5天)

機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能化電池管理技術(shù)與應(yīng)用

(詳情內(nèi)容點(diǎn)擊上方名稱查看)

2025年10月18日-10月19日

2025年10月25日-10月27日

專題二

(直播4天)

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

(詳情內(nèi)容點(diǎn)擊上方名稱查看)

2025年09月20日-09月21日

專題三

(精品錄播)

鋰離子電池力學(xué)耦合及相場法模擬技術(shù)與應(yīng)用

(詳情內(nèi)容點(diǎn)擊上方名稱查看)

專題四

(精品錄播)

COMSOL鋰離子電池仿真技術(shù)與應(yīng)用

(詳情內(nèi)容點(diǎn)擊上方名稱查看)

專題五

機(jī)器學(xué)習(xí)賦能的多尺度材料模擬與催化設(shè)計(jì)前沿技術(shù)

(詳情內(nèi)容點(diǎn)擊上方名稱查看)


培訓(xùn)對象

汽車工業(yè)、電力工業(yè)、自動(dòng)化技術(shù)、BMS算法開發(fā)、電池系統(tǒng)研發(fā)、新能源汽車工程、儲(chǔ)能系統(tǒng)管理、環(huán)境科學(xué)與資源利用、計(jì)算機(jī)軟件及應(yīng)用等專業(yè)和領(lǐng)域的科研人員、工程師、及相關(guān)行業(yè)從業(yè)者、跨領(lǐng)域研究人員。


講師介紹

COMOSL電化學(xué)講師

由國內(nèi)某高校教授帶領(lǐng)研究小組講授。該小組一直致力于多物理場耦合力學(xué)相關(guān)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(xué)基金等科研項(xiàng)目。

擅長領(lǐng)域:多孔介質(zhì)多物理場耦合建模、鋰離子電池電化學(xué)仿真分析和 AI 優(yōu)化設(shè)計(jì)等。

智能化電池管理講師

由國家“雙一流”建設(shè)高校、“985工程”和“211工程”重點(diǎn)高校副教授/博導(dǎo)及其團(tuán)隊(duì)成員講授,長期從事動(dòng)力電池系統(tǒng)安全管理研究的理論和關(guān)鍵技術(shù)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(dān)任多個(gè)期刊青年編委,擔(dān)任40余個(gè)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(xué)仿真與優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)

目錄

主要內(nèi)容

基于COMSOL的鋰離子電池電化學(xué)建模與仿真

1. 電化學(xué)多物理場耦合模型基本理論

(1) 電化學(xué)基本模型

(2) 電化學(xué)-熱兩場耦合模型

(3) 電化學(xué)-熱-力-副反應(yīng)耦合模型

2. COMSOL中電化學(xué)模型建模實(shí)操

(1) 電化學(xué)模型(鋰離子電池模塊)的建模

(2) 放電現(xiàn)象結(jié)果可視化

3. COMSOL中電化學(xué)-熱耦合模型建模實(shí)操

(1) 電化學(xué)-熱(傳熱模塊)模型的建模

(2) 產(chǎn)熱現(xiàn)象結(jié)果可視化

4. COMSOL中鋰離子電池容量衰減仿真實(shí)操

(1) 在COMSOL中實(shí)現(xiàn)副反應(yīng)過程的耦合計(jì)算

(2) 循環(huán)過程中容量衰減的結(jié)果可視化

人工智能與多物理場耦合電化學(xué)模型的融合

1. 人工智能與多物理場耦合電化學(xué)模型的融合基礎(chǔ)

(1) 人工智能、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念

(2) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡介

(3) COMSOL與人工智能的結(jié)合方法簡介

2. COMSOL與PyCharm軟件(Python)結(jié)合使用實(shí)操

(1) 通過COMSOL進(jìn)行后處理,并導(dǎo)出數(shù)據(jù)

(2) 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并進(jìn)行驗(yàn)證

3. 基于COMSOL仿真數(shù)據(jù)與人工智能的電池性能預(yù)測案例實(shí)操

(1) 利用PyCharm對COMSOL導(dǎo)出數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析

(2) 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并進(jìn)行驗(yàn)證

4. 鋰電池設(shè)計(jì)(結(jié)構(gòu)和參數(shù))優(yōu)化案例實(shí)操

(1) 對COMSOL導(dǎo)出數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)代理模型和驗(yàn)證

(2) 通過優(yōu)化算法和代理模型進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)

機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能化電池管理技術(shù)與應(yīng)用

目錄

主要內(nèi)容

電池管理技術(shù)概述

1. 電池的工作原理與關(guān)鍵性能指標(biāo)

2. 電池管理系統(tǒng)的核心功能

3. BMS的軟件開發(fā)要點(diǎn):SOC估計(jì)、SOH估計(jì)、剩余壽命預(yù)測

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

基礎(chǔ)

1. 人工智能的發(fā)展

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)在電池管理中的應(yīng)用案例介紹

人工智能在電池荷電狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用

1. 荷電狀態(tài)估計(jì)方法概述

2. 基于支持向量機(jī)的SOC估計(jì)

(1)鋰電池測試及數(shù)據(jù)集

(2)基于SVM的估計(jì)框架

(3)模型驗(yàn)證和討論

3.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC估計(jì)

(1)鋰電池?cái)?shù)據(jù)集

(2)基于BP/CNN/LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)框架

(3)不同輸入的對比分析

(4)不同工況/溫度的精度驗(yàn)證

3. 基于遷移學(xué)習(xí)的 SOC 估計(jì)

(1)鋰電池測試及數(shù)據(jù)集

(2)基于深度遷移學(xué)習(xí)的SOC估計(jì)

(3)多溫度下 SOC 估計(jì)驗(yàn)證

(4)多老化點(diǎn)下 SOC 估計(jì)驗(yàn)證

實(shí)例講解1:基于支持向量機(jī)的SOC估計(jì)

實(shí)例講解2:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC估計(jì)

實(shí)例講解3:基于遷移學(xué)習(xí)的SOC估計(jì)

78b53948-89fc-11f0-8ce9-92fbcf53809c.png78c8918c-89fc-11f0-8ce9-92fbcf53809c.png

人工智能在電池健康狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用

1. 健康狀態(tài)估計(jì)方法概述

2. 人工智能技術(shù)在電池單體SOH預(yù)估中的應(yīng)用

(1)健康因子提取

(2)構(gòu)建人工智能模型

(3) 模型訓(xùn)練與超參數(shù)優(yōu)化

(4)電池系統(tǒng)健康狀態(tài)

3. 滿充滿放恒定工況下基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電池SOH估計(jì)

(1)健康因子提取

(2)健康因子相關(guān)性分析

(3)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電池SOH估計(jì)

4. 多階恒流/片段恒流工況下的 SOH 估計(jì)方法

(1) 鋰離子電池老化數(shù)據(jù)集

(2)SOH健康特征提取

① 電池公開數(shù)據(jù)集老化試驗(yàn)

② 電池增量容量曲線提取

③ 電壓序列構(gòu)建方法

④ 電壓序列相關(guān)性分析

(3)健康特征提取

(4) 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOH估計(jì)方法

5. 動(dòng)態(tài)放電工況下基于模型誤差譜的 SOH 估計(jì)方法

(1)方法基本原理及框架

(2)數(shù)據(jù)集及參數(shù)辨識

(3)模型誤差面積提取

(4)老化特征及工況特征融合

(5)模型訓(xùn)練及驗(yàn)證

6. 基于云端大數(shù)據(jù)的電池SOH估計(jì)

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理

(2)容量標(biāo)簽構(gòu)建

(3)容量估算框架

(4)多場景驗(yàn)證及測試

實(shí)例講解1:滿充滿放恒定工況下的電池SOH估計(jì)

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實(shí)例講解2:多階恒流/片段恒流工況下的電池 SOH 估計(jì)

實(shí)例講解3:動(dòng)態(tài)放電工況下基于模型誤差譜的 SOH 估計(jì)

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實(shí)例講解4:基于實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)的電池 SOH 估計(jì)

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人工智能在電池壽命預(yù)測和衰后性能預(yù)測中的應(yīng)用

1. 鋰離子電池狀態(tài)、軌跡及特性預(yù)測概述

2. 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)SVR的電池剩余壽命預(yù)測

(1)數(shù)據(jù)集介紹

(2)特征提取及估計(jì)框架

(3)方法驗(yàn)證及討論

3. 基于深度學(xué)習(xí)的電池RUL聯(lián)合預(yù)測方法

(1)電池?cái)?shù)據(jù)集介紹

(2)特征提取及估計(jì)框架

(3)方法驗(yàn)證及討論

4. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電池SOH和RUL聯(lián)合預(yù)測方法

(1)數(shù)據(jù)集介紹

(2)研究框架和方法

(3)結(jié)果分析與驗(yàn)證

5. 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電池衰退軌跡預(yù)測方法

(1)數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)預(yù)處理

(2)特征工程與退化敏感特征提取

(3)數(shù)據(jù)集構(gòu)建與劃分

(4)模型選擇與訓(xùn)練

(5)軌跡預(yù)測與評估優(yōu)化

實(shí)例講解1:基于支持向量回歸的壽命預(yù)測方法

實(shí)例講解2:基于深度學(xué)習(xí)的壽命預(yù)測方法

實(shí)例講解3:基于機(jī)器學(xué)習(xí)的健康狀態(tài)及壽命聯(lián)合預(yù)測方法

實(shí)例講解4:基于深度學(xué)習(xí)的電池衰退軌跡預(yù)測方法

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人工智能在電池?zé)崾Э仡A(yù)警中的應(yīng)用

1. 電池?zé)崾Э仡A(yù)警方法概述

2. 算法數(shù)據(jù)集介紹:電池故障數(shù)據(jù)來源

3. 基于無監(jiān)督聚類算法(KMeans)的電池現(xiàn)實(shí)故障檢測方法

(1)KMeans聚類方法

(2)基于聚類方法的檢測框架

(3)檢測結(jié)果集討論

4. 基于無監(jiān)督聚類算法(DBSCAN)的電池現(xiàn)實(shí)故障檢測方法

(1)DBSCAN聚類方法

(2)基于聚類方法的檢測框架

(3)檢測結(jié)果集討論

5. 基于局部離群因子的電池系統(tǒng)故障智能診斷方法

(1)LOF 算法核心原理

(2)特征選擇及邏輯判斷準(zhǔn)則

(3)結(jié)果分析及驗(yàn)證

6. 基于深度學(xué)習(xí)的電池系統(tǒng)智能故障診斷方法

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷框架

(2)結(jié)果分析及驗(yàn)證

實(shí)例講解1:基于KMeans的異常電芯檢測

實(shí)例講解2:基于DBSCAN的異常電芯檢測

實(shí)例講解3:基于LOF的異常電芯檢測

實(shí)例講解4:基于深度學(xué)習(xí)的異常電芯檢測

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培訓(xùn)特色

COMSOL電化學(xué)專題

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

2. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)在鋰離子電池性能預(yù)測、優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面的應(yīng)用。

3. 通過案例實(shí)踐,提升COMSOL實(shí)操能力和解決復(fù)雜科學(xué)/工程問題的能力。

智能電池管理專題


1. 深度技術(shù)融合,聚焦前沿應(yīng)用:

☆ 核心特色在于將機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)與人工智能(AI)技術(shù)(SVM, BP/CNN/LSTM, 遷移學(xué)習(xí), SVR, KMeans, DBSCAN, LOF, 深度學(xué)習(xí))深度、系統(tǒng)地應(yīng)用于電池管理(BMS)的核心痛點(diǎn)問題:SOC估計(jì)、SOH估計(jì)、剩余壽命預(yù)測(RUL)、熱失控預(yù)警。

☆ 覆蓋了從基礎(chǔ)原理到最新研究趨勢(如遷移學(xué)習(xí)、云端大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)聯(lián)合預(yù)測)的應(yīng)用,體現(xiàn)了技術(shù)的前沿性和綜合性。

2. 理論與實(shí)踐高度結(jié)合,案例驅(qū)動(dòng):

大量實(shí)例講解是最大亮點(diǎn)之一。課程在SOC、SOH、RUL、熱失控預(yù)警等每個(gè)核心應(yīng)用模塊后,都有具體的技術(shù)實(shí)例(如“基于支持向量機(jī)的SOC估計(jì)”、“基于深度學(xué)習(xí)的壽命預(yù)測方法”、“基于實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)的電池SOH估計(jì)”、“基于深度學(xué)習(xí)的異常電芯檢測”等)。確保學(xué)員不僅能理解理論,更能直觀掌握實(shí)現(xiàn)路徑和評估方法。

☆ 內(nèi)容設(shè)計(jì)上強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)集-特征工程-模型構(gòu)建-訓(xùn)練優(yōu)化-驗(yàn)證評估”的完整技術(shù)鏈條,符合工程實(shí)踐邏輯。

3. 覆蓋電池管理全生命周期關(guān)鍵環(huán)節(jié):

培訓(xùn)內(nèi)容系統(tǒng)性強(qiáng),圍繞電池管理的核心任務(wù)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(yù)測(傳統(tǒng)ML/深度學(xué)習(xí)/聯(lián)合預(yù)測)、退化軌跡預(yù)測。

安全預(yù)警:熱失控/故障診斷(多種無監(jiān)督學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)方法)。

☆ 提供了從單體到系統(tǒng)、從實(shí)驗(yàn)室工況到實(shí)車動(dòng)態(tài)工況、從新電池到老化電池的全面視角。

4. 強(qiáng)調(diào)方法對比與場景適應(yīng)性:

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

☆ 特別關(guān)注不同應(yīng)用場景:如SOH估計(jì)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(dòng)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(shù)選型與場景的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。

5. 結(jié)構(gòu)清晰,層次遞進(jìn)

☆ 課程從電池管理基礎(chǔ)和AI/ML基礎(chǔ)講起,確保學(xué)員具備必要的背景知識。

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

☆ 在每個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi),通常遵循 “概述->傳統(tǒng)/基礎(chǔ)方法->先進(jìn)/復(fù)雜方法(深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)合預(yù)測)->實(shí)例驗(yàn)證”的遞進(jìn)結(jié)構(gòu),便于學(xué)員逐步深入。



報(bào)名須知

01.

時(shí)間地點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能化電池管理技術(shù)與應(yīng)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(xué)仿真與優(yōu)化實(shí)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(wù)

1、凡報(bào)名學(xué)員將獲得本次培訓(xùn)課件及案例模型文件;

2、培訓(xùn)結(jié)束可獲得所學(xué)專題課程全部無限次回放視頻;

3、價(jià)格優(yōu)惠:

優(yōu)惠一:2025年8月31日前報(bào)名繳費(fèi)可享受200元早鳥價(jià)優(yōu)惠;

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

3、參加培訓(xùn)并通過考試的學(xué)員,可以獲得:北京軟研國際信息技術(shù)研究院培訓(xùn)中心頒發(fā)的專業(yè)技能結(jié)業(yè)證書。

03.

報(bào)名費(fèi)用

(含報(bào)名費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、資料費(fèi))
機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能化電池管理技術(shù)與應(yīng)用:¥4900 元/人
COMSOL仿真與人工智能融合——鋰電池電化學(xué)仿真與優(yōu)化實(shí)戰(zhàn):¥2300 元/人

【注】費(fèi)用提供用于報(bào)銷的正規(guī)機(jī)打發(fā)票及蓋有公章的紙質(zhì)通知文件;北京中科萬維智能科技有限公司作為本次會(huì)議會(huì)務(wù)合作單位,負(fù)責(zé)注冊費(fèi)用收取和開具發(fā)票,可開具會(huì)議費(fèi)發(fā)票和發(fā)送會(huì)議邀請函;

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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