机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

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：

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。

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。

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、价格优惠：

优惠一：2025年12月13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300元优惠；

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。

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

￥4900 元/人

（含报名费、培训费、资料费）

【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；北京中科万维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；