BMS 설계 및 AI 기반 BMS 전문가 과정(3 Courses) > 자료집
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1. BMS 기반 배터리 상태추정 고도화 프로세스 구축
1. 전기적 등가회로 모델 개발 (실습)
- 실시간 코칭을 활용한 모델 개발 및 실습 리뷰(Matlab/Simulink 사용)
2. SOC 진단(추정) 알고리즘 (실습)
- SOC 진단(추정) 알고리즘 검증 및 최적화(Matlab/Simulink 사용)
3. RLS 알고리즘 기반 전기적 등가회로 모델링 (실습)
- RLS 알고리즘을 활용한 전기적 등가회로 모델 실시간화(Matlab/Simulink 사용)
4. SOH 진단(추정) 알고리즘 (실습)
- SOH 진단(추정) 알고리즘 검증 및 최적화(Matlab/Simulink 사용)
5. 배터리시스템 열화모델 (실습)
- 열화모델 검증 및 최적화(Matlab/Simulink 사용)
2. AI 기반 차세대 BMS 소개 및 데이터 전처리 프로세스 구축
1. 인공 지능 연계형 차세대 BMS 기술
- BIg data 기반 BMS 고도화를 위한 인공지능 도입 필요성
- 다양한 인공지능 연계형 차세대 BMS 기술
2. 인공지능 모델 구축을 위한 Data pre-processing
- 인공지능 적용을 위한 데이터 전처리 프로세스
- 배터리 열화데이터 분석 및 건전성 지표/특징 엔지니어링 방안
- 신호 해석을 통한 실험 데이터 분해 및 압축
3. 수명 예측 알고리즘 설계를 위한 데이터 전처리 프로세스 (실습)
- 수명 예측 알고리즘 개발을 위한 가상 환경 구성
- 배터리 수명 예측 알고리즘 Target Label 생성
- 수명 예측 알고리즘 설계를 위한 HI 추출
- 수명 예측 알고리즘 설계를 위한 특징 엔지니어링
- 인공지능 모델 입력/성능 향상을 위한 데이터 변환
- 수명 예측 알고리즘 학습을 위한 데이터 분할
4. 고장 진단 알고리즘 설계를 위한 데이터 전처리 프로세스 (실습)
- 고장 진단 알고리즘 개발을 위한 가상 환경 구성
- EIS 도출 원리 및 특성 실험 수행 프로세스
- 배터리 고장 진단 알고리즘 Target Label 생성
- RP 알고리즘 기반 EIS 이미지 패턴 변환
- 고장 진단 알고리즘 학습을 위한 데이터 분할
1. 모델에 따른 인공지능 이론 소개
- 초기 인공신경망(Artificial neural network; ANN) 모델
- 배터리 도메인 적용 목적 딥러닝 알고리즘
– 시계열 예측/이상 탐지/고장 진단
- 배터리 딥러닝 알고리즘 최근 동향
2. 배터리 최적 운용을 위한 수명 예측 알고리즘
- 인공지능 기반 배터리 수명 예측 알고리즘 개발 필요성
- 운용환경을 고려한 데이터 보완 및 수명예측 알고리즘 연구 사례
- EV 주행 환경을 고려한 실시간 SOH 추정 알고리즘 연구 사례
- 폐배터리 재사용을 위한 RUL 예측 알고리즘 연구 사례
3. 배터리 안전 운용을 위한 고장 진단 알고리즘
- 인공지능 기반 배터리 고장 진단 알고리즘 개발 필요성
- 배터리 고장 진단을 위한 데이터 패턴화 및 이상 상태 진단 연구 사례
- EIS 이미지 입력을 통한 CNN 기반 외부환경 분류 사례
4. 인공지능 기반 수명 예측 알고리즘 구축 (실습)
- 수명 예측 모델 별(RNN/LSTM/GRU) 구조 설계
- 하이퍼 파라미터 최적화 기반 수명 예측 성능 향상
- 최적 모델 선정 및 수명 예측 결과 도출
5. 인공지능 기반 고장 진단 알고리즘 구축 (실습)
- CNN 알고리즘 구조 설계
- 이미지 패턴별 모델 학습에 따른 분류 결과 도출
- 하이퍼 파라미터 최적화 기반 분류 성능 향상 사용후기
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