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。
目录 主要内容
电池管理技术概述
1.电池的工作原理与关键性能指标
2.电池管理系统的核心功能
3.BMS的软件开发要点：SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测
人工智能机器学习
基础
1.人工智能的发展
2.机器学习的关键概念
3.机器学习在电池管理中的应用案例介绍
人工智能在电池荷电状态估计中的应用
1.荷电状态估计方法概述
2.基于支持向量机的SOC估计
（1）锂电池测试及数据集
（2）基于SVM的估计框架
（3）模型验证和讨论
3.基于神经网络的SOC估计
（1）锂电池数据集
（2）基于BP/CNN/LSTM神经网络的估计框架
（3）不同输入的对比分析
（4）不同工况/温度的精度验证
3.基于迁移学习的 SOC 估计
(1)锂电池测试及数据集
(2)基于深度迁移学习的SOC估计
(3)多温度下 SOC 估计验证
(4)多老化点下 SOC 估计验证
实例讲解1：基于支持向量机的SOC估计
实例讲解2：基于神经网络的SOC估计
实例讲解3：基于迁移学习的SOC估计
人工智能在电池健康状态估计中的应用
1.健康状态估计方法概述2.人工智能技术在电池单体SOH预估中的应用
(1)健康因子提取
(2)构建人工智能模型
(3)模型训练与超参数优化
(4)电池系统健康状态
3.满充满放恒定工况下基于机器学习的电池SOH估计
（1）健康因子提取
（2）健康因子相关性分析
（3）基于机器学习的电池SOH估计
4.多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法
(1)锂离子电池老化数据集
(2)SOH健康特征提取
①电池公开数据集老化试验
②电池增量容量曲线提取
③电压序列构建方法
④电压序列相关性分析
(3)健康特征提取
(4)基于神经网络的电池SOH估计方法
5.动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法
（1）方法基本原理及框架
（2）数据集及参数辨识
（3）模型误差面积提取
（4）老化特征及工况特征融合
（5）模型训练及验证
- 基于云端大数据的电池SOH估计
（1）数据预处理
（2）容量标签构建
（3）容量估算框架
（4）多场景验证及测试
实例讲解1：满充满放恒定工况下的电池SOH估计
实例讲解2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计
实例讲解3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计
实例讲解4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计
人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1.锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述
2.基于传统机器学习SVR的电池剩余寿命预测
（1）数据集介绍
（2）特征提取及估计框架
（3）方法验证及讨论
3.基于深度学习的电池RUL联合预测方法
（1）电池数据集介绍
（2）特征提取及估计框架
（3）方法验证及讨论
4.基于机器学习的电池SOH和RUL联合预测方法
（1）数据集介绍
（2）研究框架和方法
（3）结果分析与验证
5.基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法
(1)数据集及数据预处理
(2)特征工程与退化敏感特征提取
(3)数据集构建与划分
(4)模型选择与训练
(5)轨迹预测与评估优化
实例讲解1-基于支持向量回归的寿命预测方法
实例讲解2-基于深度学习的寿命预测方法
实例讲解3-基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法
实例讲解4-基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法
人工智能在电池热失控预警中的应用 1.电池热失控预警方法概述
2.算法数据集介绍:电池故障数据来源
3.基于无监督聚类算法（KMeans）的电池现实故障检测方法
（1）KMeans聚类方法
（2）基于聚类方法的检测框架
（3）检测结果集讨论
4.基于无监督聚类算法（DBSCAN）的电池现实故障检测方法
（1）DBSCAN聚类方法
（2）基于聚类方法的检测框架
（3）检测结果集讨论
5.基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法
（1）LOF 算法核心原理
（2）特征选择及逻辑判断准则
（3）结果分析及验证
6.基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法
（1）神经网络诊断框架
（2）结果分析及验证
实例讲解1：基于KMeans的异常电芯检测
实例讲解2：基于DBSCAN的异常电芯检测
实例讲解3：基于LOF的异常电芯检测
实例讲解4：基于深度学习的异常电芯检测
