در دنیای امروز که فناوری‌های باتری محور، از خودروهای الکتریکی تا دستگاه‌های پوشیدنی هوشمند، نقش حیاتی ایفا می‌کنند، درک عمیق و تخصصی از سیستم‌های مدیریت باتری (BMS) امری ضروری است. دوره تخصصی الگوریتم‌های مدیریت باتری ۲۰۲۴-۶، با ارائه محتوایی جامع و کاربردی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، به شما این امکان را می‌دهد تا دانش و مهارت‌های لازم برای طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت باتری مدرن را کسب کنید. این دوره، فرصتی بی‌نظیر برای ارتقاء تخصص شما در حوزه مهم و رو به رشد مهندسی باتری است.

• مبانی سیستم‌های باتری: آشنایی با انواع باتری‌ها (لیتیوم-یون، نیکل-متال هیدرید و غیره)، شیمی باتری، مشخصات عملکردی و مدل‌سازی پایه.
• الگوریتم‌های تخمین حالت باتری (SoC و SoH): یادگیری روش‌های مختلف تخمین وضعیت شارژ (State of Charge - SoC) و وضعیت سلامت (State of Health - SoH) باتری، از جمله روش‌های مبتنی بر ولتاژ، امپدانس، و مدل‌های دینامیکی.
• الگوریتم‌های حفاظت باتری: بررسی الگوریتم‌های ایمنی برای جلوگیری از شارژ یا دشارژ بیش از حد، حرارت بیش از حد، اتصال کوتاه و سایر شرایط خطرناک.
• الگوریتم‌های بالانسینگ سلول: درک اهمیت بالانسینگ در باتری‌های سری و تکنیک‌های مختلف بالانسینگ فعال و غیرفعال برای بهبود عملکرد و طول عمر بسته باتری.
• مدل‌سازی پیشرفته باتری: یادگیری روش‌های مدل‌سازی پیشرفته‌تر مانند مدل‌های مبتنی بر فیزیک (ECM) و یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی دقیق‌تر رفتار باتری.
• بهینه‌سازی عملکرد باتری: تکنیک‌هایی برای بهینه‌سازی شارژ و دشارژ باتری در شرایط مختلف کاری برای حداکثر کردن بازده و طول عمر.
• کاربردها و پیاده‌سازی: بررسی چگونگی پیاده‌سازی الگوریتم‌های BMS در سخت‌افزار و نرم‌افزار، با مثال‌هایی از کاربرد در خودروهای الکتریکی، سیستم‌های ذخیره انرژی، و دستگاه‌های الکترونیکی.

ماژول ۱: مقدمه‌ای بر مدیریت باتری (BMS)

• نقش و اهمیت BMS در سیستم‌های انرژی مدرن
• معماری‌های مختلف BMS (متمرکز، توزیع‌شده، هیبریدی)
• استانداردها و الزامات ایمنی در BMS

ماژول ۲: مدل‌سازی باتری و تحلیل رفتار

• مدل‌های مدار معادل (ECM)
• مدل‌های هیسترزیس و دما
• شبیه‌سازی رفتار باتری با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی (مثال: MATLAB/Simulink)

ماژول ۳: الگوریتم‌های تخمین SoC و SoH

• روش‌های مبتنی بر ولتاژ و پارامترهای فیزیکی
• فیلتر کالمن (Kalman Filter) و فیلتر ذرات (Particle Filter) برای تخمین SoC
• روش‌های یادگیری ماشین برای تخمین SoH
• مثال عملی: پیاده‌سازی یک الگوریتم ساده تخمین SoC در محیط شبیه‌سازی.

ماژول ۴: الگوریتم‌های حفاظت از باتری

• محدودیت‌های ولتاژ و جریان
• تشخیص و مدیریت خطاهای حرارتی
• استراتژی‌های حفاظت در برابر اتصال کوتاه و اضافه بار

ماژول ۵: استراتژی‌های بالانسینگ سلول

• اصول بالانسینگ غیرفعال (مقاومتی)
• روش‌های مختلف بالانسینگ فعال (سوئیچینگ، تشدیدگر)
• مقایسه کارایی و هزینه‌ی روش‌های بالانسینگ

ماژول ۶: الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشین در BMS

• شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی رفتار باتری
• یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مدیریت انرژی
• کاربرد سنسورهای هوشمند و داده‌های بزرگ (Big Data) در BMS

ماژول ۷: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

• طراحی BMS برای خودروهای الکتریکی
• BMS برای سیستم‌های ذخیره انرژی خانگی
• کاربرد BMS در ابزارهای پزشکی و رباتیک
• مثال عملی: بررسی یک پروژه واقعی طراحی BMS از ابتدا تا انتها.

• یادگیری عمیق و تخصصی: کسب دانش فنی پیشرفته در یکی از حوزه‌های کلیدی مهندسی مدرن.
• مهارت‌های عملی: یادگیری پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و کار با ابزارهای شبیه‌سازی و تحلیل.
• ارتقاء شغلی: افزایش شانس موفقیت در موقعیت‌های شغلی مرتبط با انرژی‌های نو، خودروهای الکتریکی، و الکترونیک قدرت.
• دسترسی آسان و پایدار: دریافت دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، به شما امکان می‌دهد تا در هر زمان و مکانی به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید، بدون نیاز به اتصال دائمی اینترنت. این روش، دسترسی سریع و پایدار به اطلاعات را تضمین می‌کند.
• به‌روزرسانی ۲۰۲۴-۶: محتوای دوره مطابق با آخرین پیشرفت‌ها و تکنولوژی‌های سال ۲۰۲۴-۶ به‌روزرسانی شده است.

• مبانی الکترونیک و مدارهای الکتریکی
• ریاضیات پایه (حساب دیفرانسیل و انتگرال، معادلات دیفرانسیل)
• آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی (مانند Python یا C) و محیط‌های شبیه‌سازی (مانند MATLAB/Simulink) مزیت محسوب می‌شود، اما الزامی نیست و در طول دوره به برخی از این ابزارها نیز پرداخته خواهد شد.