综合性：覆盖了电池管理技术的多个方面，包括电池的工作原理、关键性能指标及评估、电池热失控预警、异常检测、以及充电策略优化等。数据驱动角度强调了数据集的重要性，并在多个应用中展示了如何利用数据集来训练和验证模型。算法框架上详细阐述了不同应用场景下的算法框架，帮助学员构建清晰的技术实现路径。结果验证上在多个章节中提到了结果的估计和泛化性验证，确保学员能够理解模型的准确性和适用性。
2、技术深度和实际应用：深入探讨人工智能和机器学习在电池管理中的应用，如SOC（荷电状态）估计、SOH（健康状态）估计、寿命预测等，并提供多个应用案例，如基于迁移学习的SOC估计、基于模型误差谱的SOH估计方法等，有助于学员理解理论与实践的结合。
3、方法论：介绍了多种人工智能在电池管理中的具体应用方法，如基于数据-物理融合模型的荷电状态估计、基于深度学习的电池Q-V曲线预测等。
4、技术前沿：涵盖了当前人工智能在电池管理领域的最新研究成果，如基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法。
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
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
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
电池的尽头是AI，赶快抓住新风口与未来机遇！