在人工智能與電池管理技術融合的背景下，電池科技的研究和應用正迅速發展，創新解決方案層出不窮。從電池性能的精確評估到復雜電池系統的智能監控，從數據驅動的故障診斷到電池壽命的預測優化，人工智能技術正以其強大的數據處理能力和模式識別優勢，推動電池管理領域的技術進步。據最新研究動態，目前在電池管理領域的人工智能應用主要集中在以下幾個方面：

1.狀態估計：包括電池的荷電狀態（SOC）和健康狀態（SOH）的實時監測與估計，使用機器學習算法提高估計的準確性。

2.壽命預測：通過分析電池的使用歷史和性能數據，預測電池的剩余使用壽命（RUL），幫助制定維護和更換計劃。

3.故障診斷與異常檢測：利用深度學習等技術識別電池的異常行為，實現故障早期診斷和預警。

4.充電策略優化：使用智能算法優化電池的充電過程，提高充電效率，減少能量損耗。

5.電池匹配與均衡：在電池組中，使用人工智能技術進行電池單體的匹配和均衡控制，確保電池組性能的一致性和穩定性。

6.自適應控制：開發自適應控制算法，使電池管理系統能夠根據實時數據和環境變化自動調整其操作策略。

7.環境影響評估：評估不同使用條件和環境因素對電池性能和壽命的影響，使用人工智能進行模擬和優化。

8.電池回收與二次利用：使用人工智能評估退役電池的狀態，優化電池的回收和再利用流程。

為促進科研人員、工程師及產業界人士對智能算法在電池管理應用技術的掌握，特舉辦“機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用”專題培訓會議，本次培訓會議主辦方為北京軟研國際信息技術研究院，承辦方互動派（北京）教育科技有限公司，具體相關事宜通知如下：

專題一

COMSOL仿真與人工智能融合——多孔介質及電化學仿真優化實戰

（詳情內容點擊上方名稱查看）

2025年05月17日-05月18日

2025年05月24日-05月25日

在線直播（授課四天）

專題二

COMSOL燃料電池仿真技術與應用

（詳情內容點擊上方名稱查看）

2025年05月17日-05月19日

在線直播（授課三天）

專題三

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用

（詳情內容點擊上方名稱查看）

2025年05月10日-05月11日

2025年05月16日-05月18日

在線直播（授課五天）

培訓對象

汽車工業、電力工業、材料科學、無機化工、有機化工、環境科學與資源利用、工業通用技術、自動化技術、冶金技術、金屬學及金屬工藝、物理學、安全科學與災害防治、航空航天科學與工程、計算機軟件及應用、石油天然氣工業、船舶工業、動力工程等領域的研究生、科研人員、工程師及相關行業從業者，以及跨領域研究人員和交叉學科專業人士

培訓講師

智能電池管理講師

來自國家“雙一流”建設高校、“985工程”和“211工程”重點高校副教授/博導，長期從事動力電池系統安全管理研究的理論和關鍵技術開發。在《eTransportation》、《Applied Energy》、《Energy》JCR一區SCI期刊發表論文50余篇，其中十余篇先后入選“ESI全球高被引論文”。擔任儲能科學與技術、機械工程學報、電氣工程學報等期刊青年編委，擔任40余個SCI期刊的審稿人專家。

COMSOL多孔介質電化學講師

由國內某高校教授帶領研究小組講授。該小組一直致力于多物理場耦合力學相關研究，迄今發表 SCI 論文 80 余篇，主要包括 International Journal of Heat and Mass Transfer，Journal of The Electrochemical Society，Journal of Energy Storage 和 Journal of Applied Mechanics 等期刊。主持國家自然科學基金等科研項目。

擅長領域：多孔介質多物理場耦合建模、鋰離子電池電化學仿真分析和 AI 優化設計等。

COMSOL燃料電池講師

來自國內重點大學，能源與動力學院新能源系博士、副教授，碩士生導師講授。授課講師有著豐富的COMSOL使用經驗，近些年以第一作者在國內外期刊發表論文數十篇，發表專利數項。

擅長領域：燃料電池、鋰離子電池、儲能材料、電化學等模擬與設計、陰極保護模擬、電池集流設計等。

培訓大綱

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用

目錄

主要內容

電池管理技術概述

1. 電池的工作原理與關鍵性能指標

2. 電池管理系統的核心功能

? SOC估計

? SOH估計

? 壽命預測

? 故障診斷

人工智能機器學習

基礎

1. 人工智能的發展

2. 機器學習的關鍵概念

3. 機器學習在電池管理中的應用案例介紹

人工智能在電池荷電狀態估計中的應用

1. 荷電狀態估計方法概述

2. 基于遷移學習的SOC估計

(1) 基于遷移學習的SOC估計方法

數據集、估計框架、估計結果

(2) 全生命周期下的SOC估計方法

數據集、估計框架、估計結果

3. 基于數據-物理融合模型的荷電狀態估計

(1) 基于融合模型和融合算法的SOC估計方法

數據集、估計框架、估計結果

(2) 全生命周期下的SOC融合估計方法

數據集、估計框架、估計結果

4. 實例講解-基于遷移學習的SOC估計方法

人工智能在電池健康狀態估計中的應用

1. 健康狀態估計方法概述

2. 片段恒流工況下的SOH估計方法

數據集、估計框架、估計結果、泛化性驗證

3. 動態工況下基于模型誤差譜的SOH估計方法

數據集、估計框架、估計結果

4. 動態工況下基于老化特征提取的SOH估計方法

數據集、估計框架、估計結果、泛化性驗證

5. 多階充電工況下的實車電池系統SOH估計方法

數據集、估計框架、估計結果

6. 電池組內單體SOH快速估計方法

數據集、估計框架、估計結果

7. 實例講解-片段恒流工況下的SOH估計方法

8. 實例講解-基于模型誤差譜的SOH估計方法

人工智能在電池壽命預測和衰后性能預測中的應用

1. 壽命預測和衰后行為預測方法概述

2. 基于轉移注意力機制的電池剩余壽命預測方法

數據集、估計框架、估計結果

3. 基于深度學習的電池Q-V曲線預測方法

數據集、估計框架、估計結果

4. 基于輕量化機器學習的電池Q-V曲線預測方法

數據集、估計框架、估計結果

5. 實例講解-基于深度學習的壽命預測方法

人工智能在電池熱失控預警中的應用

1. 電池熱失控預警方法概述

2. 數據集介紹

3. LOA算法的電池系統周級別熱失控預警方法

? 算法框架

? 結果

4. 基于多模態特征的周級別熱失控預警方法

? 算法框架

? 結果

5. 基于機器學習的電池異常檢測、定位和分類方法

? 算法框架

? 結果

6. 實例講解-基于機器學習的電池異常檢測和熱失控預警方法

人工智能在其他電池管理中的應用

1. 人工智能在解決電池系統有限物理傳感中的應用

? 數據集

? 算法框架

2. 人工智能在充電策略優化中的應用

? 數據集

? 算法框架

? 結果

COMSOL仿真與人工智能融合——多孔介質及電化學仿真優化實戰

目錄

主要內容

基礎篇：COMSOL入門

1. 多物理場耦合基礎理論

(1) 多物理場耦合的定義與應用領域

(2) 耦合類型：強耦合與弱耦合

2. COMSOL單物理場建模基礎理論

(1) COMSOL建模流程：幾何建模、物理場模塊設置、網格劃分、求解與后處理

(2) 常見的邊界條件與加載類型

(3) PDE模塊使用及技巧

3. COMSOL多物理場耦合建模基礎理論

4. COMSOL單物理場建模基礎實操：簡單幾何建模與熱傳導仿真

(1) 幾何建模工具的使用

(2) 實現簡單的熱傳導仿真

5. COMSOL多物理場耦合建模基礎實操：固體力學與熱傳導耦合

(1) 實現固體力學與熱傳導的耦合分析

數據后處理與結果分析

進階篇：多孔介質力學與COMSOL應用

1. 多孔介質力學基本理論

(1) 多孔介質內部流動與變形耦合（流固耦合滲流/孔隙彈性理論）

(2) 多孔介質熱流固耦合分析

2. COMSOL中多孔介質耦合模型建模方法

(1) 多孔介質模型（多孔介質模塊）的建模

(2) 多孔介質內部多物理場耦合模型的建模

3. 多孔介質在能源和資源領域中的應用

(1) 多孔介質在強化傳熱中的應用（熱流耦合）

(2) 多孔介質在地熱開采/CCUS等問題（熱流固耦合）中的應用

4. 多孔介質力學仿真基礎實操

(1) COMSOL多孔介質模塊的使用

(2) 流固耦合案例分析

5. 多孔介質多場耦合仿真實操

(1) 熱流耦合案例分析

(2) 熱流固耦合案例分析

進階篇：電化學多場耦合與鋰離子電池仿真

1. 電化學多物理場耦合模型基本理論

(1) 電化學基本模型

(2) 電化學-熱兩場耦合模型

(3) 電化學-熱-力三場耦合模型

(4) 電化學-熱-流-力四場耦合模型

(5) 電化學-熱-力-副反應耦合模型

2. COMSOL中多物理場耦合模型建模基本方法

(1) P2D電化學模型（鋰離子電池模塊）的建模

(2) 多物理場的建模

3. 電化學多物理場耦合模型的應用

(1) 鋰離子電池結構仿真分析

(2) 電化學-熱-力-副反應耦合電池使用壽命分析

4. 鋰離子電池結構仿真實操

(1) COMSOL中多物理場模塊的使用

(2) 鋰離子電池極耳分布對電極應力影響

5. 鋰離子電池容量衰減仿真實操

(1) 在COMSOL中實現副反應過程的耦合計算

(2) 循環過程中容量衰減的結果可視化

高階篇： 人工智能與COMSOL聯合仿真優化

1. 人工智能與機器學習基礎

(1) 人工智能、傳統機器學習、深度機器學習的基本概念

(2) 機器學習算法簡介

2. COMSOL與人工智能的結合方法

(1) COMSOL仿真數據的導出與處理

(2) 數據的預處理與特征提取

(3) 數據的機器學習、模型訓練和驗證

3. COMSOL與PyCharm軟件（Python）的結合使用實操

(1) 通過COMSOL進行后處理，并導出數據

(2) 訓練神經網絡模型，并進行驗證

4. 基于COMSOL仿真數據與人工智能的電池性能預測案例實操

(1) 利用PyCharm對COMSOL導出數據進行可視化分析

(2) 訓練神經網絡模型，并進行驗證

5. 鋰電池設計（結構和參數）優化案例實操

(1) 對COMSOL導出數據進行預處理，并訓練機器學習代理模型和驗證

(2) 通過優化算法和代理模型進行優化設計

COMSOL燃料電池仿真技術與應用

課程名稱

課程內容

COMSOL

仿真基礎

1、COMSOL軟件基本操作

1.1 創建模型一般步驟

1.2 幾何創建方法

1.3 網格劃分技巧

1.4 方程及邊界設置

2、后處理

2.1 數據集創建

2.2 衍生量的計算

2.3 結果圖的繪制

實例操作：肋片散熱模型，化整為零式網格劃分模型

COMSOL

燃料電池仿真技術詳解

3、燃料電池仿真

3.1 燃料電池開路電壓計算

3.2燃料電池三種極化損失

4、多孔電極有效擴散系數構建

4.1多孔電極構建方法

4.2曲率與孔隙率關系

4.3塵氣模型實現方法

4.4簡化的多組分氣體傳輸

實例操作：多孔電極模型、塵氣輸運模型、混合氣體平均模型

5、從簡到真的建模方法

5.1只考慮氣體輸運

5.2 添加導電過程

5.3 添加電化學過程

5.4 添加退化過程

5.5與實驗VI曲線的對比驗證

實例操作：紐扣電池模型、退化模型、模型驗證

6、連接體研究分析

6.1燃料電池活化設置方法

6.2傳質-導電-電化學多場耦合方法

6.3傳熱-傳質-動量-導電-電化學多場耦合

6.4連接體優化與設計

實例操作：連接體優化模型、新型連接體模型

7、積碳研究

7.1 燃料電池邊界設置

7.2 傳質-導電-電化學多場耦合方法

7.3 甲烷內重整反應設置

7.4 甲醇內重整反應設置

7.5積碳分析

實例操作：甲烷積碳模型

8、應力分析

8.1力學邊界設置

8.2損傷幾率求解

9.3殘余應力分析

8.4熱應力分析

實例操作：微管應力模型

9、CO2電還原

9.1 均相反應設置

9.2傳質-導電-電化學多場耦合方法

9.3 模型驗證

9.4 性能分析

實例操作：CO2電還原模型

培訓特色

燃料電池專題

1、課程主要講解燃料電池仿真應用，以燃料電池仿真、多孔電極模型、塵氣輸運模型、紐扣電池模型、連接體模型、直接碳燃料電池模型（傳質-導電-電化學-熱多場耦合）以及應力分析為例，帶大家掌握COMSOL仿真從簡到真的燃料電池建模方法。

2、采用“理論+實操”的講授模式，通過多個模塊場景案例的應用講解，借助 COMSOL在理想或多物理場環境下建模、分析、評估、預測燃料電池、鋰離子電池、固態電池鋰金屬、電解加工、電化學加工等行業中涉及器件的性能的方法，使設計滿足當前和未來發展。

智能化電池管理專題

1、綜合性：課程覆蓋了電池管理技術的多個方面，包括電池的工作原理、關鍵性能指標及評估、電池熱失控預警、異常檢測、以及充電策略優化等。數據驅動角度強調了數據集的重要性，并在多個應用中展示了如何利用數據集來訓練和驗證模型。算法框架上詳細闡述了不同應用場景下的算法框架，幫助學員構建清晰的技術實現路徑。結果驗證上在多個章節中提到了結果的估計和泛化性驗證，確保學員能夠理解模型的準確性和適用性。

2、技術深度和實際應用：深入探討人工智能和機器學習在電池管理中的應用，如SOC（荷電狀態）估計、SOH（健康狀態）估計、壽命預測等，并提供多個應用案例，如基于遷移學習的SOC估計、基于模型誤差譜的SOH估計方法等，有助于學員理解理論與實踐的結合。

3、方法論：介紹了多種人工智能在電池管理中的具體應用方法，如基于數據-物理融合模型的荷電狀態估計、基于深度學習的電池Q-V曲線預測等。

4、技術前沿：涵蓋了當前人工智能在電池管理領域的最新研究成果，如基于轉移注意力機制的電池剩余壽命預測方法

報名須知

時間地點

COMSOL仿真與人工智能融合——多孔介質及電化學仿真優化實戰

2025年05月17日-05月18日

2025年05月24日-05月25日

在線直播（授課四天）

COMSOL燃料電池仿真技術與應用

2025年05月17日-05月19日

在線直播（授課三天）

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用

2025年05月10日-05月11日

2025年05月16日-05月18日

在線直播（授課五天）

報名費用

（含報名費、培訓費、資料費）

COMSOL仿真與人工智能融合——多孔介質及電化學仿真優化實戰：￥4500元/人

COMSOL燃料電池仿真技術與應用：￥3700元/人

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用：￥4900元/人

【注】費用提供用于報銷的正規機打發票及蓋有公章的紙質通知文件；北京中科萬維智能科技有限公司作為本次會議會務合作單位，負責注冊費用收取和開具發票，可開具會議費發票和發送會議邀請函；

增值服務

1、凡報名學員將獲得本次培訓所需軟件安裝教程、電子課件及案例模型文件

2、培訓結束可獲得本次課程的全部無限次回放視頻；

3、價格優惠

優惠一：2025年03月24日前報名繳費可享受400元早鳥價優惠；

優惠二：參加過我單位舉辦的其它課程的老學員，可享受額外200元優惠；

優惠三：凡老學員推薦報名者，可享受額外200元優惠；

4、參加培訓并通過試的學員，可以獲得：主辦方北京軟研國際信息技術研究院培訓中心頒發的《COMSOL仿真與人工智能融合應用工程師》專業技能結業證書；

聯系方式

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