随着全球新能源汽车产业的迅猛发展和“双碳”战略的深入实施，动力电池作为电动汽车的核心部件，其性能、寿命与安全性直接决定了整车的市场竞争力与用户体验。然而，在复杂工况下的状态精确感知、健康度评估、寿命预测以及安全风险防控，一直是行业面临的重大技术挑战。在此背景下，智能化、高精度、高可靠的电池管理技术已成为产业升级和学术研究的关键突破口。
国家需求层面， 我国新能源汽车产业与新型储能系统的飞速发展，对高安全、长寿命、高可靠性的动力电池系统提出了迫切需求。《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》及“双碳”战略目标均将突破电池安全瓶颈、提升电池管理水平列为关键任务。GB38031-2025《电动汽车用动力蓄电池安全要求》的强制实施，特别是“5分钟热失控预警”技术要求，亟需通过智能化电池管理技术（BMS）实现电池状态的高精度感知、健康度的可靠评估、寿命的准确预测及安全隐患的早期智能诊断，以保障人民生命财产安全，支撑国家新能源战略与产业竞争力的提升。
学术研究趋势方面，机器学习引领BMS创新浪潮。从单一模型到模型融合与迁移学习，为克服单一模型泛化能力不足、依赖特定工况/老化状态数据的局限，模型融合、迁移学习、元学习成为研究热点。它们旨在利用有限数据、跨工况/跨电池型号知识迁移，提升模型的适应性和鲁棒性，完美契合新国标对全生命周期、复杂工况鲁棒性的要求。深度学习模型因其强大的时序特征提取、空间特征捕获和长序列建模能力，在SOC/SOH估计、RUL预测、退化轨迹建模、故障诊断等领域取得显著优于传统方法的精度，是当前活跃的研究方向。
学习特色
- 深度技术融合，聚焦前沿应用：
☆ 核心特色在于将机器学习（ML）与人工智能（AI）技术（SVM, BP/CNN/LSTM, 迁移学习， SVR, KMeans, DBSCAN, LOF, 深度学习）深度、系统地应用于电池管理（BMS）的核心痛点问题：SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测（RUL）、热失控预警。
☆ 覆盖了从基础原理到最新研究趋势（如迁移学习、云端大数据分析、深度学习联合预测）的应用，体现了技术的前沿性和综合性。
- 理论与实践高度结合，案例驱动：
☆ 大量实例讲解是最大亮点之一。课程在SOC、SOH、RUL、热失控预警等每个核心应用模块后，都有具体的技术实例（如“基于支持向量机的SOC估计”、“基于深度学习的寿命预测方法”、“基于实车运行大数据的电池SOH估计”、“基于深度学习的异常电芯检测”等）。确保学员不仅能理解理论，更能直观掌握实现路径和评估方法。
☆ 内容设计上强调“数据集-特征工程-模型构建-训练优化-验证评估”的完整技术链条，符合工程实践逻辑。
- 覆盖电池管理全生命周期关键环节：
☆ 培训内容系统性强，围绕电池管理的核心任务展开：
状态感知： SOC（多种ML方法）、SOH（单体/系统，不同工况）。
寿命管理： RUL预测（传统ML/深度学习/联合预测）、退化轨迹预测。
安全预警： 热失控/故障诊断（多种无监督学习及深度学习方法）。
☆ 提供了从单体到系统、从实验室工况到实车动态工况、从新电池到老化电池的全面视角。
- 强调方法对比与场景适应性：
☆ 在关键问题上（如SOC估计、SOH估计、故障检测）不局限于单一方法，对比讲解多种主流ML/AI技术（如SVM vs神经网络vs迁移学习；KMeans vs DBSCAN vs 深度学习等）
☆ 特别关注不同应用场景：如SOH估计部分专门区分了“满充满放恒定工况”、“多阶恒流/片段恒流工况”、“动态放电工况”、“云端大数据”等不同场景下的方法，体现了技术选型与场景的强关联性。
- 结构清晰，层次递进
☆ 课程从电池管理基础和AI/ML基础讲起，确保学员具备必要的背景知识。
☆ 核心部分按应用领域（SOC->SOH->RUL->安全） 组织，逻辑清晰。
☆ 在每个应用领域内，通常遵循 “概述->传统/基础方法->先进/复杂方法（深度学习、迁移学习、联合预测）->实例验证” 的递进结构，便于学员逐步深入。
学习对象：
汽车工业、电力工业、自动化技术、BMS算法开发、电池系统研发、新能源汽车工程、储能系统管理、环境科学与资源利用、计算机软件及应用等专业和领域的科研人员、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
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
BMS的软件开发要点：SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测
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
基于支持向量机的SOC估计
（1）锂电池测试及数据集
（2）基于SVM的估计框架
（3）模型验证和讨论
3.基于神经网络的SOC估计
（1）锂电池数据集
（2）基于BP/CNN/LSTM神经网络的估计框架
（3）不同输入的对比分析
（4）不同工况/温度的精度验证
- 基于迁移学习的 SOC 估计
（1）锂电池测试及数据集
（2）基于深度迁移学习的SOC估计
（3）多温度下 SOC 估计验证
（4）多老化点下 SOC 估计验证
实例讲解1：基于支持向量机的SOC估计
实例讲解2：基于神经网络的SOC估计
实例讲解3：基于迁移学习的SOC估计
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
人工智能技术在电池单体SOH预估中的应用
（1）健康因子提取
（2）构建人工智能模型
（3） 模型训练与超参数优化
（4）电池系统健康状态
- 满充满放恒定工况下基于机器学习的电池SOH估计
（1）健康因子提取
（2）健康因子相关性分析
（3）基于机器学习的电池SOH估计
- 多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法
（1） 锂离子电池老化数据集
（2）SOH健康特征提取
① 电池公开数据集老化试验
② 电池增量容量曲线提取
③ 电压序列构建方法
④ 电压序列相关性分析
（3）健康特征提取
（4） 基于神经网络的电池SOH估计方法
- 动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法
（1）方法基本原理及框架
（2）数据集及参数辨识
（3）模型误差面积提取
（4）老化特征及工况特征融合
（5）模型训练及验证
- 基于云端大数据的电池SOH估计
（1）数据预处理
（2）容量标签构建
（3）容量估算框架
（4）多场景验证及测试
实例讲解1：满充满放恒定工况下的电池SOH估计
实例讲解2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计
实例讲解3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计
实例讲解4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计
人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用
锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述
基于传统机器学习SVR的电池剩余寿命预测
（1）数据集介绍
（2）特征提取及估计框架
（3）方法验证及讨论
- 基于深度学习的电池RUL联合预测方法
（1）电池数据集介绍
（2）特征提取及估计框架
（3）方法验证及讨论
- 基于机器学习的电池SOH和RUL联合预测方法
（1）数据集介绍
（2）研究框架和方法
（3）结果分析与验证
- 基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法
（1）数据集及数据预处理
（2）特征工程与退化敏感特征提取
（3）数据集构建与划分
（4）模型选择与训练
（5）轨迹预测与评估优化
实例讲解1：基于支持向量回归的寿命预测方法
实例讲解2：基于深度学习的寿命预测方法
实例讲解3：基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法
实例讲解4：基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法
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
算法数据集介绍:电池故障数据来源
基于无监督聚类算法（KMeans）的电池现实故障检测方法
（1）KMeans聚类方法
（2）基于聚类方法的检测框架
（3）检测结果集讨论
- 基于无监督聚类算法（DBSCAN）的电池现实故障检测方法
（1）DBSCAN聚类方法
（2）基于聚类方法的检测框架
（3）检测结果集讨论
- 基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法
（1）LOF 算法核心原理
（2）特征选择及逻辑判断准则
（3）结果分析及验证
- 基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法
（1）神经网络诊断框架
（2）结果分析及验证
实例讲解1：基于KMeans的异常电芯检测
实例讲解2：基于DBSCAN的异常电芯检测
实例讲解3：基于LOF的异常电芯检测
实例讲解4：基于深度学习的异常电芯检测
