储能系统寿命预测与健康评估培训课程
培训对象
储能系统运维工程师、电池管理系统（BMS）开发人员、可靠性工程师、储能电站技术人员。
培训目标
培训内容介绍
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储能电池老化机理：锂离子电池的衰退机理（SEI膜增长、锂析出、活性物质损失、电解液分解）；影响老化的因素（温度、充放电倍率、放电深度DOD、SOC窗口、循环次数）；日历老化与循环老化。
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健康状态（SOH）定义：SOH的两种定义方式（基于容量衰减、基于内阻增加）；SOH的离线测试方法（容量标定、内阻测试）；SOH的在线估算难点；SOH与SOC的耦合关系。
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电池老化数据采集：老化实验数据的获取（循环寿命测试、日历老化测试）；数据参数（电压、电流、温度、容量、内阻）；数据质量要求（采样频率、精度）；公开数据集介绍（NASA、CALCE、MIT-Stanford）。
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老化特征提取：从充放电曲线提取特征（恒流充电时间、恒压充电时间、容量增量曲线IC曲线、差分电压曲线DV曲线）；特征与SOH的相关性分析；特征选择方法。
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基于模型的SOH估算：电池等效电路模型参数辨识（欧姆内阻、极化内阻）随老化的变化；电化学模型的SOH关联；卡尔曼滤波（EKF、UKF）在SOH估算中的应用；双卡尔曼滤波（联合估计SOC和SOH）。
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基于数据驱动的SOH估算：机器学习方法（支持向量回归SVR、高斯过程回归GPR、随机森林）；神经网络方法（BP神经网络、RNN/LSTM）；输入特征的选择与预处理；模型的训练与验证。
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剩余寿命（RUL）预测：RUL的定义（从当前时刻到寿命终止的剩余循环次数/时间）；RUL预测的难点（不确定性、拐点预测）；基于经验模型的RUL预测（Arrhenius模型、逆幂律模型）。
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基于数据驱动的RUL预测：时间序列预测方法（ARIMA）；深度学习在RUL预测中的应用（LSTM、GRU、Seq2Seq）；注意力机制；不确定性量化（蒙特卡洛dropout、贝叶斯神经网络）。
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融合模型的寿命预测：物理模型与数据驱动模型的融合（卡尔曼滤波融合、残差修正）；混合建模的优势；模型预测结果的可解释性；多模型融合策略。
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电池不一致性影响：电池成组后的不一致性问题（容量差异、内阻差异、自放电差异）；不一致性对模组寿命的影响；均衡系统对寿命的改善；基于不一致性的模组寿命预测。
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健康管理系统的实现：寿命预测系统的架构（边缘端估算+云端预测）；实时SOH监测；寿命预测结果的展示（SOH趋势图、RUL预测值）；健康状态异常的预警；基于寿命预测的运维决策（均衡、更换、降功率运行）。
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综合实战项目：基于公开老化数据集（如NASA电池数据集）的电池寿命预测模型开发，包含数据预处理、老化特征提取、SOH估算模型（GPR/LSTM）构建、RUL预测模型（LSTM）实现与预测误差分析。
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