电池SOC/SOH/SOP估算培训课程
一、课程基本信息
二、培训内容
1. SOX概述与定义
SOC定义与物理意义；SOC=100%/0%标定；SOH定义（容量衰减/内阻增加）；SOP定义（峰值功率/持续功率）；SOX评价指标（精度/鲁棒性/实时性）；SOX应用场景。
2. 开路电压法（OCV）
OCV-SOC曲线标定；OCV曲线获取方法（小电流/静置）；OCV曲线特性（平台区/陡峭区）；温度对OCV影响；老化对OCV影响；OCV法优缺点（精度高/需静置/不能实时）。
3. 安时积分法
安时积分原理（库仑计数）；安时积分公式；初始SOC确定；充放电效率补偿；容量修正；安时积分误差累积；安时积分适用场景；温度/倍率对库仑效率影响。
4. 等效电路模型
电池模型分类（Rint/Thevenin/PNGV/DP）；一阶RC模型；二阶RC模型；模型参数辨识（HPPC测试/最小二乘法）；参数与SOC/温度关系；模型精度验证。
5. 卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波原理；标准卡尔曼滤波（KF）；扩展卡尔曼滤波（EKF）；无迹卡尔曼滤波（UKF）；卡尔曼滤波在SOC估算中应用；协方差矩阵调参；滤波发散处理。
6. SOC融合估算
安时积分+OCV校正；安时积分+模型电压校正；EKF融合框架；权重自适应策略；不同工况下融合策略；收敛速度与稳定性平衡；多时间尺度滤波。
7. SOH估算方法
容量衰减SOH定义；内阻增加SOH定义；基于循环次数经验模型；基于数据驱动的SOH（机器学习）；基于电化学模型的SOH；特征提取（IC曲线/DV曲线）；SOH在线估算。
8. SOP估算方法
SOP定义与约束（电压/电流/SOC/温度）；基于MAP图的SOP查表；基于等效电路的峰值功率计算；持续功率与峰值功率区分；动态SOP修正；多约束取小原则。
9. 数据驱动方法
神经网络在SOC估算中应用；支持向量机（SVM）；高斯过程回归；深度学习（LSTM/RNN）；特征工程；数据驱动与模型驱动融合；训练数据需求。
10. SOX算法仿真与验证
算法离线仿真（MATLAB/Simulink）；工况数据导入（DST/FUDS/US06/WLTC）；算法精度评价指标（RMSE/MAE/MAX）；不同温度/老化状态验证；极限工况验证。
11. 算法标定与参数整定
OCV曲线标定；模型参数标定；卡尔曼滤波参数（Q/R矩阵）；滤波收敛速度调节；SOH初始值标定；SOP限制阈值标定；实车数据回灌标定。
12. SOX算法工程落地
嵌入式实现（定点运算/查表/内存优化）；计算资源消耗；代码生成与集成；AUTOSAR集成；功能安全考量；故障诊断与降级策略；量产标定流程。
【综合案例研讨】
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