长安汽车、欣旺达、蜂巢能源3企公布固态电池量产时间！

锂电那些事今日头条2025年07月15日 星期二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。为促进科研人员、工程师及产业界人士对智能算法在电池管理领域应用技术的掌握，也为助力企业应对新国标、抢占下一代智能化BMS技术制高点的战略支点。 特举办“机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用”专题培训会议，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，具体相关事宜通知如下：专题一(直播5天)机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用（详情内容点击上方名称查看）2025年08月16日-08月17日2025年08月22日-08月24日专题二(直播3天)机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术（详情内容点击上方名称查看）2025年07月26日-07月28日 培训对象汽车工业、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。培训特色1. 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。2. 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。3. 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。4. 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。5. 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。讲师介绍由国家“双一流”建设高校、“985工程”和“211工程”重点高校副教授/博导及其团队成员讲授，长期从事动力电池系统安全管理研究的理论和关键技术开发。在《eTransportation》、《Applied Energy》、《Energy》等JCR一区SCI期刊发表论文50余篇，其中十余篇先后入选“ESI全球高被引论文”。担任多个期刊青年编委，担任40余个SCI期刊的审稿人专家。课程大纲目录主要内容电池管理技术概述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3. 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3. 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1. 健康状态估计方法概述2. 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3. 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4. 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5. 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6. 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1. 锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述2. 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3. 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4. 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5. 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1. 电池热失控预警方法概述2. 算法数据集介绍:电池故障数据来源3. 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4. 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5. 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6. 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 报名须知01.时间地点 2025年08月16日-08月17日2025年08月22日-08月24日在线直播（授课五天）02.增值服务 1、凡报名学员将获得本次培训课件及案例模型文件；2、培训结束可获得所学专题课程全部无限次回放视频；3、参加培训并通过考试的学员，可以获得：北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的专业技能结业证书。 锂电那些事免责声明 本公众 号部分内容来源于网络平台，小编整理，仅供学习与交流，非商业用途！对文中观点判断均保持中立，版权归原作者所有，如有报道错误或侵权，请尽快私信联系我们，我们会立即做出修正或删除处理。谢谢！ 来源：锂电那些事