机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
目录
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
- 电池的工作原理与关键性能指标
- 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
- 人工智能的发展
- 机器学习的关键概念
- 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
- 荷电状态估计方法概述
- 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
- 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
- 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
- 健康状态估计方法概述
- 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
- 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
- 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
- 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
- 电池组内单体SOH快速估计方法
数据集、估计框架、估计结果
- 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法
- 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法
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人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用
- 寿命预测和衰后行为预测方法概述
- 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
- 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
- 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
- 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
- 电池热失控预警方法概述
- 数据集介绍
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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