Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2024/2025

Testování, modelování a odhadování stavů baterií

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BEVM13TMO Z,ZK 4 2P+2C+2D anglicky
Garant předmětu:
Přednášející:
Cvičící:
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:
Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 4. 5. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet7826906.html