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本课程属于：014-储能BMS状态估计与寿命管理 能源电力、新能源与储能工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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储能电池寿命预测工程

共计 30 章节
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01
储能电池寿命预测工程导论
目标=课程目标 · 工程范畴 · 核心挑战
储能电池寿命预测…目标=课程目标
02
储能电池老化机理与寿命定义
目标=SEI膜生长 · 活性锂损失 · 材料相变
储能电池老化机理寿命定义
03
电池测试数据采集与实验设计
目标=充放电测试 · EIS · OCV
电池测试数据采集实验设计
04
电池数据集构建与预处理
目标=数据清洗 · 异常值检测 · 缺失值填补
电池数据集构建预处理
05
寿命预测特征工程
目标=从电压 · 电流 · 温度曲线中提取IC/DV曲线
寿命预测特征工程目标=从电压
06
电池健康状态估计与寿命预测关系
目标=SOH定义 · SOH估计方法 · SOH与RUL的耦合关系及工程中的联…
电池健康状态估计寿命预测关系
07
基于经验模型的寿命预测
目标=Arrhenius模型 · 幂律模型 · Wöhler曲线
基于经验模型的寿…Arrhenius
08
基于等效电路模型的寿命预测
目标=RC模型 · 电化学阻抗谱拟合 · 参数辨识与模型参数随老化的演化规律
基于等效电路模型…RC
09
基于电化学模型的寿命预测
目标=P2D模型 · 单粒子模型 · SEI增长耦合建模与参数敏感性分析
基于电化学模型的…P2D
10
数据驱动寿命预测基础
目标=回归 · 高斯过程回归 · 支持向量机与浅层神经网络在RUL预测…
数据驱动寿命预测…目标=回归
11
深度学习寿命预测方法
目标=RNN · LSTM · GRU
深度学习寿命预测…RNN
12
混合模型与物理信息机器学习
目标=物理约束神经网络 · 残差建模 · 模型融合与可解释性提升
混合模型物理信息机器学习
13
不确定性量化与概率寿命预测
目标=贝叶斯神经网络 · 蒙特卡洛 dropout · 置信区间与预测风险分级
不确定性量化概率寿命预测
14
迁移学习与跨电池泛化
目标=不同材料体系 · 不同工况 · 不同批次间的域适应与少样本寿命预测
迁移学习跨电池泛化
15
储能电站现场运行数据接入
目标=BMS数据 · EMS数据 · SCADA数据
储能电站现场运行…BMS
16
实际工况下的寿命预测
目标=调峰 · 调频 · 峰谷套利
实际工况下的寿命…目标=调峰
17
电池组不一致性与系统寿命预测
目标=单体差异 · 木桶效应 · 均衡策略对组寿命的影响与系统级RUL…
电池组不一致性系统寿命预测
18
温度与热管理对寿命预测的影响
目标=温度分布 · 热失控前兆 · 冷却策略与热-寿命耦合预测
温度热管理对寿命预测…
19
寿命预测模型训练与验证工程
目标=训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 时序验证
寿命预测模型训练验证工程
20
寿命预测模型评估指标
目标=RMSE · MAE · MAPE
寿命预测模型评估…RMSE
21
在线学习与自适应寿命预测
目标=增量学习 · 漂移检测 · 模型更新策略与在线部署中的稳定性保障
线学习自适应寿命预测
22
储能电池寿命预测系统架构
目标=数据层 · 特征层 · 模型层
储能电池寿命预测…目标=数据层
23
边缘端与云端协同部署
目标=模型压缩 · 量化 · 剪枝
边缘端云端协同部署
24
电池寿命预测的运维决策应用
目标=维护计划 · 梯次利用 · 更换策略
电池寿命预测的运…目标=维护计划
25
典型工程案例一
目标=电网侧储能电站寿命预测项目全流… · 从需求分析到现场验证
典型工程案例一目标=电网侧储能…
26
典型工程案例二
目标=用户侧工商业储能寿命预测与收益… · 结合电价与负荷数据
典型工程案例二目标=用户侧工商…
27
典型工程案例三
目标=新能源汽车退役电池梯次利用寿命…
典型工程案例三目标=新能源汽车…
28
寿命预测工程中的安全与合规
目标=功能安全 · 数据隐私 · 算法审计
寿命预测工程安全
29
课程综合实战
目标=给定储能电池数据集 · 完成特征工程 · 模型训练
课程综合实战目标=给定储能电…
30
前沿趋势与课程总结
目标=数字孪生 · 大模型辅助预测 · 固态电池寿命挑战
前沿趋势课程总结