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：
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专题一 (直播5天) |
（详情内容点击上方名称查看） 2026年01月10日-01月11日 2026年01月17日-01月19日 |
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专题二 |
COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战 （详情内容点击上方名称查看） |
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专题三 |
（详情内容点击上方名称查看） |
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专题四 |
（详情内容点击上方名称查看） |
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专题五 |
（详情内容点击上方名称查看） |
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专题六 |
（详情内容点击上方名称查看） |
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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。
讲师介绍
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。
智能计算模拟讲师
来自世界ESI排名前50的高校。授课讲师有着丰富的分子动力学与机器学习的使用经验，在《Nature Comunications》、《ACS Applied Materials & Interfaces》 、《Journal of Colloid and Interface Science》 、《Chemistry of Materials》、《Energy Storage Materials》等国际顶级期刊发表论文五十篇。
擅长领域：使用高性能的通用型机器学习模型，深度解析并挖掘材料的结构、热力学和力学等物理属性。
培训特色
智能化电池管理专题
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。
培训大纲
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
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目录 |
主要内容 |
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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 |
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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 |
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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 
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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 
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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 |
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 
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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 
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智能计算模拟：第一性原理+分子动力学+机器学习 |
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第一部分 DFT+MD+ML基础 |
1. 理论内容 1.1. 计算模拟发展：MD, MC, DFT三大部分 1.2. 人工智能时代背景：大数据与大模型对模拟计算的影响 1.3. 人工智能加入给传统模拟计算带来的哪些变化？ ① 模型建构的新趋势 ② 力场开发中的机器学习应用 ③ AI在模拟过程优化与加速中的作用 ④ 数据后处理技术的发展与智能化 1.4. 统计物理基本理论（系综、边界条件、温度的定义、控温与热浴等） 2. 实例操作 2.1. 软件环境搭建与安装：conda配置虚拟环境，安装GPUMD、LAMMPS、ASE、 Phono3PY、PyNEP、 OVITO、VMD、ATOMSK等软件 2.2. 力场参数生成与MD模拟操作：综合使用MS软件+MSI2LMP快速生成任意有机分子的PCFF/CVFF力场参数文件，并使用LAMMPS软件执行分子动力学模拟 2.3. MS软件的基本介绍与LAMMPS结合使用 a. MSI2LMP与PCFF/CVFF力场的简介 b. LAMMPS入门与经验势使用 c. 简单的分子动力学计算 2.4. 高精度量化数据集获取与机器学习融入MD模拟 a. VASP计算静态与AIMD的参数设置 b. 简单的力场计算实践、LAMMPS的基本使用（机器学习势） c. LAMMPS与机器学习势函数结合的MD模拟 d. 机器学习模型的加载和使用要点 2.5. 数据后处理技术与可视化分析 a. 使用OVITOs的相关代码分析处理数据，包括AIMD和机器学习分子模拟的RDF, MSD, 扩散系数以及键角和二面角的分布情况 b. OVITO软件的基本使用 c. 键角和二面角分布的统计与绘图实现，以及python画图和origin画图的双示例 |
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第二部分 机器学习力场学习与实践 |
1. 理论内容 1.1. 机器学习力场的重要工作 1.2. 机器学习、神经网络核心原理和训练过程 1.3. 机器学习力场构建流程、应用与优势 1.4. 图神经网络和图卷积网络 a. GNN/GCN概述、SchNet模型特点与实现 b. 消息传递神经网络框架 c. GAP、MTP、ACE、DP、NEP模型深入探讨与对比 1.5. DeePMD在国内的研究与应用现状 1.6. 高性能机器学习力场模型介绍 1.7. NEP+GPUMD系列研究解读 2. 实例操作（NEP+GPUMD集成实战：全流程模型构建与模拟） 2.1. 数据格式转换与数据集构建：使用公开代码工具转化数据格式，并生成训练，验证和测试数据集 2.2. NEP模型超参数设定与理解 2.3. NEP模型全流程操作：安装、准备数据集、训练、验证和测试 2.4. 使用LAMMPS和GPUMD模型执行高精度、高效率、大规模分子动力学模拟 2.5. 机器学习力场驱动的模拟数据后处理与分析 |
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第三部分 机器学习力场等变模型系列及领域热点 |
1. 理论内容 1.1. MACE模型：融合ACE、消息传递与等变性的创新 1.2. 方法的完备性，效率和系列演进 1.3. 适用于大规模GPU并行框架的NEP模型 1.4. 主流机器学习力场模型的详析与对比 2. 实例操作：（以石墨烯等二维材料为例，深度探究MACE及其他ML力场模型的实践应用） 2.1. NequIP或MACE模型超参数设置与实际应用 2.2. 结合LAMMPS或ASE使用MACE模型构建势函数 2.3. MACE与DeePMD、NEP的精度、数据效率对比 2.4. 计算RDF、MSD、扩散系数等物性并重现文献结果 2.5. 构建及对比DP、NEP、ACE等多种ML力场模型 |
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第四部分 数据收集方法与应用 |
1. 理论部分 1.1. 公开数据集资源 1.2. 数据增强技术 a. 主动学习技术 b. AIMD+微扰等数据集扩充手段 c. 数据集数据集精简与筛选策略 d. 模型微调技术 2. 实例操作：(主动学习与模型微调在计算模拟中的实践--液态水、SiO2、MOF的完全演示案例) 2.1. ASE环境下主动学习实现与代码解析 2.2. 多GPU并行或单GPU多任务并行与资源优化 2.3. 自主设计主动学习方案 2.4. 预训练模型微调实践 2.5. 微调与从头训练效果对比 2.6. 不同模型（如金属、团簇、孪晶结构、多晶石墨烯）的构建实例 S. 其他备选内容 S1. 其他机器学习内容拓展应用，DNN、DT、XGBoost在计算模拟领域的应用，以多晶石墨烯为例 S2. PFC相场方法建立多晶石墨烯、石墨烯晶界描述符的选取、深度神经网络的训练（与其他机器学习方法对比）、预测 S3. VMD与OVITO等输出高质量的分子结构视觉化效果 |
部分案例图展示：
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
2026年1月10日-1月11日
2026年1月17日-1月19日
在线直播（授课5天）
报名费用
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程回放视频；
3、价格优惠：
优惠一：2026年12月31日前报名缴费可享受200元早鸟价优惠；
优惠二：参加过我单位举办的其它课程的老学员，可享受额外200元优惠；
4、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。
报名费用
（含报名费、培训费、资料费）
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用：￥4900 元/人
【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科纬来智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；
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