电池技术作为能源领域的关键支撑，正面临着多学科交叉融合带来的重大变革与严峻挑战。传统建模手段在处理电池系统内部复杂多变的多物理场耦合问题时暴露出诸多局限。例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。

国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦**“多物理场耦合”、“AI+电池”**等交叉研究前沿，COMSOL 与 AI 技术融合驱动的电池建模与仿真创新研究正成为全球热点。由知名学者领衔的科研团队不断在多物理场耦合机理剖析、智能化电池管理系统开发等方面取得突破性成果，推动着电池技术向更高能量密度、更长循环寿命、更高安全性等目标加速迈进。

国家需求层面，我国《“十四五”能源领域科技创新规划》明确提出聚焦新一代信息技术和能源融合发展，开展能源领域用数字化、智能化共性关键技术研究，并提出加速能源科技创新人才培养保障措施。

学科发展维度，智能电池技术作为新兴交叉学科领域正蓬勃兴起，**众多头部企业对既精通电池电化学核心技术，又熟练掌握多物理场仿真技巧与 AI 应用开发的复合型人才求贤若渴，**相关岗位招聘需求持续井喷。

为了满足工业界和学术界对于融合电化学、材料科学、力学、热力学和 AI 技术多学科知识与技能的复合型人才的需求，特举办此次研修课程。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司。

专题一

(直播5天)

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

（详情内容点击上方名称查看）

2025年08月16日-08月17日

2025年08月22日-08月24日

专题二

(直播4天)

COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战

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2025年09月20日-09月21日

专题三

(精品录播)

锂离子电池力学耦合及相场法模拟技术与应用

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专题四

(精品录播)

COMSOL锂离子电池仿真技术与应用

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专题五

机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术

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培训对象

汽车工业、电力工业、自动化技术、BMS算法开发、电池系统研发、新能源汽车工程、储能系统管理、环境科学与资源利用、计算机软件及应用等专业和领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。

讲师介绍

COMOSL电化学讲师

由国内某高校教授带领研究小组讲授。该小组一直致力于多物理场耦合力学相关研究，迄今发表 SCI 论文 80 余篇，主要包括*** International Journal of Heat and Mass Transfer，Journal of The Electrochemical Society，Journal of Energy Storage 和 Journal of Applied Mechanics ***等期刊。主持国家自然科学基金等科研项目。

擅长领域：多孔介质多物理场耦合建模、锂离子电池电化学仿真分析和 AI 优化设计等。

智能化电池管理讲师

由国家“双一流”建设高校、“985工程”和“211工程”重点高校副教授/博导及其团队成员讲授，长期从事动力电池系统安全管理研究的理论和关键技术开发。在***《eTransportation》、《Applied Energy》、《Energy》***等JCR一区SCI期刊发表论文50余篇，其中十余篇先后入选“ESI全球高被引论文”。担任多个期刊青年编委，担任40余个SCI期刊的审稿人专家。

课程大纲

COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战

目录

主要内容

基于COMSOL的锂离子电池电化学建模与仿真

1. 电化学多物理场耦合模型基本理论

(1) 电化学基本模型

(2) 电化学-热两场耦合模型

(3) 电化学-热-力-副反应耦合模型

2. COMSOL中电化学模型建模实操

(1) 电化学模型（锂离子电池模块）的建模

(2) 放电现象结果可视化

3. COMSOL中电化学-热耦合模型建模实操

(1) 电化学-热（传热模块）模型的建模

(2) 产热现象结果可视化

4. COMSOL中锂离子电池容量衰减仿真实操

(1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算

(2) 循环过程中容量衰减的结果可视化

人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合

1. 人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合基础

(1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念

(2) 机器学习算法简介

(3) COMSOL与人工智能的结合方法简介

2. COMSOL与PyCharm软件（Python）结合使用实操

(1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据

(2) 训练神经网络模型，并进行验证

3. 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操

(1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析

(2) 训练神经网络模型，并进行验证

4. 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操

(1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证

(2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

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

6. 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

培训特色

COMSOL电化学专题

1. 掌握COMSOL锂离子电池电化学建模仿真技术，包括多场耦合电化学分析。

2. 掌握机器学习在锂离子电池性能预测、优化设计等方面的应用。

3. 通过案例实践，提升COMSOL实操能力和解决复杂科学/工程问题的能力。

智能电池管理专题

1. 深度技术融合，聚焦前沿应用：

☆ 核心特色在于将机器学习（ML）与人工智能（AI）技术（SVM, BP/CNN/LSTM, 迁移学习， SVR, KMeans, DBSCAN, LOF, 深度学习）深度、系统地应用于电池管理（BMS）的核心痛点问题：SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测（RUL）、热失控预警。

☆ 覆盖了从基础原理到最新研究趋势（如迁移学习、云端大数据分析、深度学习联合预测）的应用，体现了技术的前沿性和综合性。

2. 理论与实践高度结合，案例驱动：

☆ 大量实例讲解是最大亮点之一。课程在SOC、SOH、RUL、热失控预警等每个核心应用模块后，都有具体的技术实例（如“基于支持向量机的SOC估计”、“基于深度学习的寿命预测方法”、“基于实车运行大数据的电池SOH估计”、“基于深度学习的异常电芯检测”等）。确保学员不仅能理解理论，更能直观掌握实现路径和评估方法。

☆ 内容设计上强调“数据集-特征工程-模型构建-训练优化-验证评估”的完整技术链条，符合工程实践逻辑。

3. 覆盖电池管理全生命周期关键环节：

☆ 培训内容系统性强，围绕电池管理的核心任务展开：

状态感知： SOC（多种ML方法）、SOH（单体/系统，不同工况）。

寿命管理： RUL预测（传统ML/深度学习/联合预测）、退化轨迹预测。

安全预警：** **热失控/故障诊断（多种无监督学习及深度学习方法）。

☆ 提供了从单体到系统、从实验室工况到实车动态工况、从新电池到老化电池的全面视角。

4. 强调方法对比与场景适应性：

☆ 在关键问题上（如SOC估计、SOH估计、故障检测）不局限于单一方法，对比讲解多种主流ML/AI技术（如SVM vs神经网络vs迁移学习；KMeans vs DBSCAN vs 深度学习等）

☆ 特别关注不同应用场景：如SOH估计部分专门区分了“满充满放恒定工况”、“多阶恒流/片段恒流工况”、“动态放电工况”、“云端大数据”等不同场景下的方法，体现了技术选型与场景的强关联性。

5. 结构清晰，层次递进

☆ 课程从电池管理基础和AI/ML基础讲起，确保学员具备必要的背景知识。

☆ 核心部分按应用领域（SOC->SOH->RUL->安全） 组织，逻辑清晰。

☆ 在每个应用领域内，通常遵循 “概述->传统/基础方法->先进/复杂方法（深度学习、迁移学习、联合预测）->实例验证” 的递进结构，便于学员逐步深入。

报名须知

01.

时间地点

**机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

2025年08月16日-08月17日

2025年08月22日-08月24日

在线直播（授课5天）

COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战

2025年09月20日-09月21日

在线直播（授课2天）**

02.

增值服务

1、凡报名学员将获得本次培训课件及案例模型文件；

2、培训结束可获得所学专题课程全部无限次回放视频；

3、价格优惠：

优惠一：2025年8月9日前报名缴费可享受200元早鸟价优惠；

优惠二：参加过我单位举办的其它课程的老学员，可享受额外200元优惠；

3、参加培训并通过考试的学员，可以获得：北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的专业技能结业证书。

03.

报名费用

**（含报名费、培训费、资料费）

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用：****￥4900 元/人

COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战：￥2300 元/人**

【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科万维智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；

04.

报名方式