COMSOL电化学&电池管理智能化技术应用——SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测

电池技术迎来AI与多学科融合新变革

电池系统内部复杂的多物理场耦合问题对传统建模方法提出挑战，仅依赖传热学或电化学理论难以全面解析其热行为与力学稳定性。随着人工智能（AI）技术在电池性能预测、寿命评估、结构优化和充电策略等环节的深度应用，AI正凭借强大的数据处理能力重塑电池研发范式。

为满足工业界与学术界对融合电化学、材料科学、力学、热力学及人工智能等多学科知识的复合型人才需求，特举办本次研修课程。主办单位为北京软研国际信息技术研究院，承办单位为互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司。

培训专题安排

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 2025年10月18日-10月19日 2025年10月25日-10月27日
专题二 (直播4天)	COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战 2025年10月18日-10月19日
专题三 (精品录播)	锂离子电池力学耦合及相场法模拟技术与应用
专题四 (精品录播)	COMSOL锂离子电池仿真技术与应用
专题五	机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术

培训对象

面向汽车工业、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领域的科研人员、工程师、行业从业者及跨领域研究人员。

讲师介绍

COMSOL电化学讲师

由国内某高校教授领衔的研究团队授课，长期致力于多物理场耦合力学研究，累计发表SCI论文80余篇，涵盖《International Journal of Heat and Mass Transfer》《Journal of The Electrochemical Society》《Journal of Energy Storage》《Journal of Applied Mechanics》等权威期刊，并主持多项国家自然科学基金项目。

擅长领域：多孔介质多物理场耦合建模、锂离子电池电化学仿真分析、AI优化设计等。

智能化电池管理讲师

由国家“双一流”建设高校、“985工程”和“211工程”重点高校副教授/博导及其团队授课，专注于动力电池系统安全管理的理论与关键技术研究。在《eTransportation》《Applied Energy》《Energy》等JCR一区SCI期刊发表论文50余篇，其中十余篇入选“ESI全球高被引论文”。担任多个期刊青年编委及40余个SCI期刊审稿专家。

课程大纲

COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战

目录	主要内容
基于COMSOL的锂离子电池电化学建模与仿真	1. 电化学多物理场耦合模型基本理论 (1) 电化学基本模型 (2) 电化学-热两场耦合模型 (3) 电化学-热-力-副反应耦合模型 2. COMSOL中电化学模型建模实操 (1) 锂离子电池模块建模 (2) 放电现象结果可视化 3. COMSOL中电化学-热耦合模型建模实操 (1) 传热模块建模 (2) 产热现象结果可视化 4. 容量衰减仿真实操 (1) 副反应过程耦合计算 (2) 循环容量衰减结果可视化
人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合	1. 融合基础 (1) AI、机器学习、深度学习基本概念 (2) 机器学习算法简介 (3) COMSOL与AI结合方法 2. COMSOL与PyCharm（Python）结合实操 (1) 数据导出与后处理 (2) 神经网络模型训练与验证 3. 基于仿真数据的电池性能预测案例 (1) 数据可视化分析 (2) 模型训练与验证 4. 电池结构与参数优化案例 (1) 数据预处理与代理模型构建 (2) 优化算法与设计实现

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

目录	主要内容
电池管理技术概述	1. 电池工作原理与关键性能指标 2. BMS核心功能 3. SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测等软件开发要点
人工智能与机器学习基础	1. AI发展历程 2. 机器学习核心概念 3. 在电池管理中的典型应用场景
人工智能在电池荷电状态估计中的应用	1. SOC估计方法概述 2. 基于支持向量机（SVM）的SOC估计 　(1) 测试数据集构建 　(2) 估计框架搭建 　(3) 模型验证与分析 3. 基于神经网络（BP/CNN/LSTM）的SOC估计 　(1) 数据集准备 　(2) 不同网络结构对比 　(3) 多工况与温度下的精度验证 4. 基于迁移学习的SOC估计 　(1) 多温度与老化点下的适应性验证 实例讲解：SVM、神经网络、迁移学习在SOC估计中的应用
人工智能在电池健康状态估计中的应用	1. SOH估计方法概述 2. 单体SOH预估中的人工智能模型构建 　(1) 健康因子提取 　(2) 模型训练与超参数优化 3. 满充满放恒定工况下基于机器学习的SOH估计 　(1) 健康因子相关性分析 　(2) 模型构建与验证 4. 多阶恒流/片段恒流工况下的SOH估计 　(1) 老化数据集构建 　(2) 增量容量曲线与电压序列分析 　(3) 神经网络模型应用 5. 动态放电工况下基于模型误差谱的SOH估计 　(1) 方法原理与框架 　(2) 特征融合与模型验证 6. 基于云端大数据的SOH估计 　(1) 数据预处理与标签构建 　(2) 多场景测试与验证 实例讲解：恒定工况、多阶工况、动态工况及实车大数据下的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. 状态、轨迹与特性预测概述 2. 基于SVR的剩余寿命预测 　(1) 数据集与特征提取 　(2) 方法验证与讨论 3. 基于深度学习的RUL联合预测 　(1) 数据集与框架 　(2) 验证分析 4. SOH与RUL联合预测方法 　(1) 研究框架与方法 　(2) 结果评估 5. 数据驱动的衰退轨迹预测 　(1) 数据预处理与特征工程 　(2) 模型选择与轨迹预测 实例讲解：SVR、深度学习、联合预测、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. 热失控预警方法概述 2. 故障数据来源与数据集构建 3. 基于KMeans聚类的异常检测 　(1) 聚类方法与检测框架 　(2) 结果分析 4. 基于DBSCAN聚类的故障检测 　(1) DBSCAN原理与应用 　(2) 检测效果讨论 5. 基于局部离群因子（LOF）的故障诊断 　(1) LOF算法原理 　(2) 特征选择与逻辑判断 6. 基于深度学习的智能故障诊断 　(1) 神经网络框架 　(2) 结果验证 实例讲解：KMeans、DBSCAN、LOF、深度学习在异常电芯检测中的应用

培训特色

COMSOL电化学专题

• 掌握COMSOL锂离子电池电化学建模仿真技术，涵盖多场耦合分析；
• 掌握机器学习在电池性能预测与优化设计中的应用；
• 通过案例实践提升COMSOL实操能力与复杂工程问题解决能力。

智能电池管理专题

1. 深度技术融合，聚焦前沿应用：系统整合机器学习（SVM、BP/CNN/LSTM、迁移学习、SVR、KMeans、DBSCAN、LOF、深度学习）应用于SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测（RUL）、热失控预警等BMS核心难题，覆盖从基础原理到迁移学习、云端大数据、深度学习联合预测等前沿趋势。
2. 理论与实践高度结合，案例驱动：每个核心模块均配备具体实例（如“基于支持向量机的SOC估计”“基于深度学习的寿命预测”“基于实车大数据的SOH估计”），强化“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：内容围绕状态感知（SOC、SOH）、寿命管理（RUL、退化轨迹）、安全预警（热失控、故障诊断）展开，提供从单体到系统、实验室到实车、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：针对SOC、SOH、故障检测等关键问题，对比多种主流AI技术（如SVM vs 神经网络 vs 迁移学习），并区分“满充满放”“多阶恒流”“动态工况”“云端大数据”等不同应用场景，突出技术选型与实际工况的匹配。
5. 结构清晰，层次递进：课程从电池管理与AI基础讲起，按“SOC → SOH → RUL → 安全”组织，各模块遵循“概述→基础方法→先进方法→实例验证”的递进结构，便于学员逐步深入掌握。

报名须知

时间地点

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
2025年10月18日-10月19日
2025年10月25日-10月27日
在线直播（授课5天）

COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战
2025年10月18日-10月19日
在线直播（授课2天）

增值服务

• 报名学员将获得本次培训课件及案例模型文件；
• 培训结束后可获取所学专题全部无限次回放视频；
• 价格优惠：
  　• 2025年9月9日前报名享200元早鸟价优惠；
  　• 老学员额外享受200元优惠；
• 通过考试者可获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。

报名费用

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用：￥4900 元/人
COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战：￥2300 元/人

费用包含报名费、培训费、资料费。提供正规机打发票及盖章纸质通知文件。北京中科万维智能科技有限公司作为会议会务合作单位，负责费用收取并开具会议费发票及发送会议邀请函。