储能BMS算法模型与数据驱动方法 · 课程目录

BMS系统概述行业背景

储能BMS核心功能：监测、保护、均衡、通信，系统架构与拓扑

电池特性基础锂离子

工作原理、SOC/SOH/SOP/SOE、充放电特性曲线

传感器与数据采集采样

电压/电流/温度传感器选型，采样电路，信号调理与滤波

传统SOC估算方法经典

开路电压法、安时积分法、查表法，优缺点对比

卡尔曼滤波入门线性KF

线性卡尔曼滤波原理，状态空间模型，SOC估算应用

扩展卡尔曼滤波 EKF

非线性系统处理，雅可比矩阵，BMS实现

无迹卡尔曼滤波 UKF

UT变换，Sigma点选取，UKF与EKF对比

粒子滤波蒙特卡洛

重要性采样，重采样，在SOC估算中的应用

SOH估算方法健康状态

容量衰减模型，内阻增长模型，循环寿命预测

SOP估算方法峰值功率

动态电流限制，多约束SOP估算

SOE估算方法能量状态

能量积分法，与SOC的关联与区别

电池等效电路模型 ECM

Rint、Thevenin、PNGV、DP模型，参数辨识

电化学模型简介 P2D/SP

P2D模型，单粒子模型，降阶模型BMS应用

数据驱动方法概述 ML/DL

机器学习与深度学习基础，BMS应用场景

线性回归与SOC估算特征工程

多元线性回归，正则化方法

支持向量机 SVM

核函数，在电池故障诊断中的应用

决策树与随机森林集成学习

特征重要性分析，SOH预测

神经网络基础感知机

激活函数，反向传播，全连接网络

循环神经网络 RNN/LSTM

GRU，时间序列预测，SOC/SOH估算

卷积神经网络 1D-CNN

特征提取，电池健康状态识别

自编码器无监督

异常检测，电池一致性评估

迁移学习预训练

微调策略，跨电池类型迁移

强化学习 Q-learning

深度Q网络，充放电策略优化

混合模型机理+数据

物理模型与数据驱动融合，协同方法

电池均衡算法主动/被动

均衡策略优化，均衡电路设计

热管理算法热模型

散热策略，温度对SOC/SOH补偿

故障诊断与预警数据驱动

短路/过压/欠压/过温/绝缘故障检测

BMS通信协议 CAN/I2C

SPI、Modbus，数据帧格式，实时性

BMS硬件在环测试 HIL

仿真平台搭建，测试用例，算法验证

BMS算法部署与优化嵌入式

定点化，代码生成，算力与内存优化