電池技術作為能源領域的關鍵支撐，正面臨著多學科交叉融合帶來的重大變革與嚴峻挑戰。傳統建模手段在處理電池系統內部復雜多變的多物理場耦合問題時暴露出諸多局限。例如，電池熱管理僅依靠傳熱學理論難以精確描述其復雜熱行為，電極材料的力學穩定性分析也離不開電化學與力學的交叉探討。與此同時，

人工智能（AI）技術正加速滲透到電池研發各環節，從電池性能預測到壽命評估，從結構優化到充電策略制定，AI 憑借其強大的數據挖掘與分析能力，正重塑電池技術的研發范式。

國際趨勢方面，Nature、JES 等頂尖學術期刊持續聚焦“多物理場耦合”、“AI+電池”等交叉研究前沿，COMSOL 與 AI 技術融合驅動的電池建模與仿真創新研究正成為全球熱點。由知名學者領銜的科研團隊不斷在多物理場耦合機理剖析、智能化電池管理系統開發等方面取得突破性成果，推動著電池技術向更高能量密度、更長循環壽命、更高安全性等目標加速邁進。

國家需求層面，我國《“十四五”能源領域科技創新規劃》明確提出聚焦新一代信息技術和能源融合發展，開展能源領域用數字化、智能化共性關鍵技術研究，并提出加速能源科技創新人才培養保障措施。

學科發展維度，智能電池技術作為新興交叉學科領域正蓬勃興起，眾多頭部企業對既精通電池電化學核心技術，又熟練掌握多物理場仿真技巧與 AI 應用開發的復合型人才求賢若渴，相關崗位招聘需求持續井噴。

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領域應用技術的掌握，也為助力企業應對新國標、搶占下一代智能化BMS技術制高點的戰略支點。 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。

培訓對象

汽車工業、電力工業、自動化技術、BMS算法開發、電池系統研發、新能源汽車工程、儲能系統管理、環境科學與資源利用、計算機軟件及應用等專業和領域的科研人員、工程師、及相關行業從業者、跨領域研究人員。

講師介紹

COMOSL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。

智能化電池管理講師

由國家“雙一流”建設高校、“985工程”和“211工程”重點高校副教授/博導及其團隊成員講授，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》等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”。擔任多個期刊青年編委，擔任40余個SCI期刊的審稿人專家。

課程大綱

COMSOL仿真與人工智能融合——鋰電池電化學仿真與優化實戰

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用

培訓特色

COMSOL電化學專題

1. 掌握COMSOL鋰離子電池電化學建模仿真技術，包括多場耦合電化學分析。

2. 掌握機器學習在鋰離子電池性能預測、優化設計等方面的應用。

3. 通過案例實踐，提升COMSOL實操能力和解決復雜科學/工程問題的能力。

智能電池管理專題

1. 深度技術融合，聚焦前沿應用：

☆ 核心特色在于將機器學習（ML）與人工智能（AI）技術（SVM, BP/CNN/LSTM, 遷移學習， SVR, KMeans, DBSCAN, LOF, 深度學習）深度、系統地應用于電池管理（BMS）的核心痛點問題：SOC估計、SOH估計、剩余壽命預測（RUL）、熱失控預警。

☆ 覆蓋了從基礎原理到最新研究趨勢（如遷移學習、云端大數據分析、深度學習聯合預測）的應用，體現了技術的前沿性和綜合性。

2. 理論與實踐高度結合，案例驅動：

☆ 大量實例講解是最大亮點之一。課程在SOC、SOH、RUL、熱失控預警等每個核心應用模塊后，都有具體的技術實例（如“基于支持向量機的SOC估計”、“基于深度學習的壽命預測方法”、“基于實車運行大數據的電池SOH估計”、“基于深度學習的異常電芯檢測”等）。確保學員不僅能理解理論，更能直觀掌握實現路徑和評估方法。

☆ 內容設計上強調“數據集-特征工程-模型構建-訓練優化-驗證評估”的完整技術鏈條，符合工程實踐邏輯。

3. 覆蓋電池管理全生命周期關鍵環節：

☆ 培訓內容系統性強，圍繞電池管理的核心任務展開：

狀態感知：SOC（多種ML方法）、SOH（單體/系統，不同工況）。

壽命管理：RUL預測（傳統ML/深度學習/聯合預測）、退化軌跡預測。

安全預警：熱失控/故障診斷（多種無監督學習及深度學習方法）。

☆ 提供了從單體到系統、從實驗室工況到實車動態工況、從新電池到老化電池的全面視角。

4. 強調方法對比與場景適應性：

☆ 在關鍵問題上（如SOC估計、SOH估計、故障檢測）不局限于單一方法，對比講解多種主流ML/AI技術（如SVM vs神經網絡vs遷移學習；KMeans vs DBSCAN vs 深度學習等）

☆ 特別關注不同應用場景：如SOH估計部分專門區分了“滿充滿放恒定工況”、“多階恒流/片段恒流工況”、“動態放電工況”、“云端大數據”等不同場景下的方法，體現了技術選型與場景的強關聯性。

5. 結構清晰，層次遞進

☆ 課程從電池管理基礎和AI/ML基礎講起，確保學員具備必要的背景知識。

☆ 核心部分按應用領域（SOC->SOH->RUL->安全） 組織，邏輯清晰。

☆ 在每個應用領域內，通常遵循 “概述->傳統/基礎方法->先進/復雜方法（深度學習、遷移學習、聯合預測）->實例驗證”的遞進結構，便于學員逐步深入。

報名須知

01.

時間地點

機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用
2025年10月18日-10月19日
2025年10月25日-10月27日
在線直播（授課5天）

COMSOL仿真與人工智能融合——鋰電池電化學仿真與優化實戰
2025年09月20日-09月21日
在線直播（授課2天）

02.

增值服務

1、凡報名學員將獲得本次培訓課件及案例模型文件；

2、培訓結束可獲得所學專題課程全部無限次回放視頻；

3、價格優惠：

優惠一：2025年8月31日前報名繳費可享受200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；

3、參加培訓并通過考試的學員，可以獲得：北京軟研國際信息技術研究院培訓中心頒發的專業技能結業證書。

03.

報名費用

（含報名費、培訓費、資料費）
機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用：￥4900 元/人
COMSOL仿真與人工智能融合——鋰電池電化學仿真與優化實戰：￥2300 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；