Testování, modelování a odhadování stavů baterií

Garant předmětu:

Václav Knap

Přednášející:

Tomáš Haniš, Pavel Hrzina, Václav Knap

Cvičící:

Tomáš Haniš, Pavel Hrzina, Václav Knap, David Vošahlík

Předmět zajišťuje:

katedra elektrotechnologie

Anotace:

Předmět poskytuje úvod do problematiky baterií a managementu jejich systémů. Studenti se naučí, jak baterie testovat, modelovat, parametrizovat bateriové modely či sestavovat algoritmy pro odhadováni jejich stavů (např. stav nabití a životnosti). Kurz kombinuje teoretické znalosti s praktickými zkušenostmi, aby studenti získali dovednosti nezbytné pro řešení reálných problémů v rychle se rozvíjející oblasti bateriových technologií.

Požadavky:

Vhodná je znalost základů teorie obvodů, lineární algebry, statistiky, modelů dynamických systémů a MATLABu.

Osnova přednášek:

1) Introduction to Batteries

2) Battery Management Systems for Batteries

3) Electrical Circuit Models and Their Discretization

4) Characterization, Parametrization, and Validation of Battery Models

5) State Estimation using Kalman Filters and Least Square Methods

6) Non-linear Kalman Filters and Parameter Estimation Techniques

7) State-of-Charge Estimation

8) Online Parameter Identification and Other Functionalities

9) Online State-of-Health Estimation

10) Offline State-of-Health Estimation and Diagnostics

11) Data-Driven Methods, Machine Learning, and Artificial Intelligence

12) Integration of Algorithms, Battery Pack Management, and System Management

13) Control Systems and Optimization in Applications

14) Reserve

Osnova cvičení:

1) Introduction and Safety in the Laboratory

2) Battery Management Systems

3) MATLAB

4) Battery Testing

5) Implementation of Mathematical Models

6) Parametrization and Validation of Battery Models

7) State-of-Charge Estimation

8) State-of-Charge Estimation

9) Online State-of-Health Estimation

10) Online Parameter Identification and Other Functionalities

11) Data-Driven Methods, Machine Learning, and Artificial Intelligence

12) Integration of Algorithms, Battery Pack Management, and System Management

13) Offline State-of-Health Estimation and Diagnostics

14) Reserve

Cíle studia:

Studenti za vypracovaný protokol z cvičení, či za odevzdaný domácí úkol dostanou body (známky), které pak budou tvořit základ ke zkoušce, kde lze známku dále ovlivnit. Zápočet je za odevzdaný semestrální projekt, který vychází ze cvičení a úkolů. Zkouška je formou rozpravy nad semestrálním projektem.

Studijní materiály:

https://moodle.fel.cvut.cz/courses/BEVM13TMO

•Plett, G.L., Battery Management Systems: Battery Modeling, vol. 1, Artech House, 2015, ISBN: 978-1-63081-023-8.

•Plett, G.L., Battery Management Systems: Equivalent-Circuit Methods, vol. 2, Artech House, 2016, ISBN: 978-1-63081-027-6.

•Simon, D.: Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches. Wiley, 2006, ISBN: 978-0-471-70858-2

•Lewis, F. L., L. Xie, D. Popa: Optimal and Robust Estimation: With an Introduction to Stochastic Control Theory, CRC Press, 2005. ISBN 978-1-4200-0829-6

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
St	místnost T2:C4-264 09:15–10:45 (přednášková par. 1) Dejvice Laborator 264místnost T2:C4-264 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Dejvice Laborator 264 místnost T2:C4-264 09:15–10:45 (přednášková par. 1) Dejvice Laborator 264místnost T2:E1-1 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Dejvice haly Laboratoř H1 místnost T2:C4-264 09:15–10:45 (přednášková par. 1) Dejvice Laborator 264místnost T2:E1-1 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Dejvice haly Laboratoř H1 místnost T2:C4-264 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Dejvice Laborator 264 místnost T2:C4-264 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Dejvice Laborator 264
Čt
Pá

Předmět je součástí následujících studijních plánů: