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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

Ø SOC估计

Ø SOH估计

Ø 寿命预测

Ø 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

1. 健康状态估计方法概述

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 电池组内单体SOH快速估计方法

数据集、估计框架、估计结果

7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法

8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法

图片
人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用

1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述

2. 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

3. 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

4. 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

5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法

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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

Ø 算法框架

Ø 结果

4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法

Ø 算法框架

Ø 结果

5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法

Ø 算法框架

Ø 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

1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用

Ø 数据集

Ø 算法框架

2. 人工智能在充电策略优化中的应用

Ø 数据集

Ø 算法框架

Ø 结果