In this course, you will learn how to implement different state-of-health estimation methods and to evaluate their relative merits. By the end of the course, you will be able to:
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Algorithms for Battery Management Systems
von
University of Colorado Boulder
University of Colorado System
Spezialisierung Algorithms for Battery Management SystemsUniversity of Colorado BoulderÜber diesen Kurs
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Was Sie lernen werden
How to implement state-of-health (SOH) estimators for lithium-ion battery cells
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CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
University of Colorado System
The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
How does lithium-ion cell health degrade?
As battery cells age, their total capacities generally decrease and their resistances generally increase. This week, you will learn WHY this happens. You will learn about the specific physical and chemical mechanisms that cause degradation to lithium-ion battery cells. You will also learn why it is relatively simple to estimate and track changes to resistance, but why it is difficult to track changes to total capacity accurately.
4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 89 min), 12 Lektüren, 7 Quiz
8 Videos
4.1.2: What changes as a cell ages?16m
4.1.3: Negative-electrode aging processes at particle surface16m
4.1.4: Negative-electrode aging processes in bulk and composite electrode9m
4.1.5: Positive-electrode aging processes10m
4.1.6: Sensitivity of cell voltage to changes in equivalent series resistance (ESR)17m
4.1.7: Sensitivity of cell voltage to changes in cell total capacity9m
4.1.8: Summary of "How does lithium-ion cell health degrade?"; what next?2m
12 Lektüren
Notes for lesson 4.1.11m
Frequently asked questions5m
Course resources5m
How to use discussion forums5m
Earn a course certificate5m
Notes for lesson 4.1.21m
Notes for lesson 4.1.31m
Notes for lesson 4.1.41m
Notes for lesson 4.1.51m
Notes for lesson 4.1.61m
Notes for lesson 4.1.71m
Notes for lesson 4.1.81m
7 praktische Übungen
Practice quiz for lesson 4.1.29m
Practice quiz for lesson 4.1.39m
Practice quiz for lesson 4.1.49m
Practice quiz for lesson 4.1.59m
Practice quiz for lesson 4.1.615m
Practice quiz for lesson 4.1.79m
Quiz for week 145m
4 Stunden zum Abschließen
Total-least-squares battery-cell capacity estimation
Total capacity is often estimated using ordinary-least-squares (OLS) methods. This week, you will learn that this is a fundamentally incorrect approach, and will learn that a total-least-squares (TLS) method should be used instead. You will learn how to derive a weighted OLS solution, to use as a benchmark, and how to derive a weighted TLS solution also.
4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 68 min), 7 Lektüren, 7 Quiz
7 Videos
4.2.2: How to find the ordinary-least-squares solution as a benchmark9m
4.2.3: Making the ordinary-least-squares solution computationally efficient12m
4.2.4: Setting up weighted total-least-squares solution11m
4.2.5: Finding the solution to a weighted total-least-squares problem10m
4.2.6: Confidence intervals on least-squares solutions11m
4.2.7: Summary of "Total-least-squares battery-cell capacity estimation"; what next?2m
7 Lektüren
Notes for lesson 4.2.11m
Notes for lesson 4.2.21m
Notes for lesson 4.2.31m
Notes for lesson 4.2.41m
Notes for lesson 4.2.51m
Notes for lesson 4.2.61m
Notes for lesson 4.2.71m
7 praktische Übungen
Practice quiz for lesson 4.2.19m
Practice quiz for lesson 4.2.215m
Practice quiz for lesson 4.2.315m
Practice quiz for lesson 4.2.49m
Practice quiz for lesson 4.2.515m
Practice quiz for lesson 4.2.615m
Quiz for week 245m
4 Stunden zum Abschließen
Simplified total-least-squares battery-cell capacity estimates
Unfortunately, the weighted TLS solution you learned in week 2 is not well suited for efficient computation on an embedded system like a BMS. As an intermediate step toward finding an efficient weighted TLS method, you will first learn a proportionally weighted TLS method this week. You will then learn how to generalize this to an "approximate weighted TLS" (AWTLS) method, which gives good estimates, and is feasible to implement on a BMS.
4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 64 min), 7 Lektüren, 7 Quiz
7 Videos
4.3.2: Making simplified solution computationally efficient6m
4.3.3: Defining geometry for approximate full solution to weighted total least squares12m
4.3.4: Finding appropriate cost function for approximate full solution to WTLS problem8m
4.3.5: Finding solution to the AWTLS problem10m
4.3.6: Adding fading memory8m
4.3.7: Summary of "Simplified total-least-squares battery-cell capacity estimates"; what next?4m
7 Lektüren
Notes for lesson 4.3.11m
Notes for lesson 4.3.21m
Notes for lesson 4.3.31m
Notes for lesson 4.3.41m
Notes for lesson 4.3.51m
Notes for lesson 4.3.61m
Notes for lesson 4.3.71m
7 praktische Übungen
Practice quiz for lesson 4.3.115m
Practice quiz for lesson 4.3.220m
Practice quiz for lesson 4.3.39m
Practice quiz for lesson 4.3.49m
Practice quiz for lesson 4.3.515m
Practice quiz for lesson 4.3.615m
Quiz for week 345m
4 Stunden zum Abschließen
How to write code for the different total-capacity estimators
So far this course, you have learned a number of methods for estimating total capacity. This week, you will learn how to implement those methods in Octave code. You will also explore different simulation scenarios to benchmark how well each method works, in comparison with the others. The scenarios are representative of hybrid-electric-vehicle (HEV) and battery-electric-vehicle (BEV) applications, but the principles learned can be extrapolated to other similar application domains.
4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 70 min), 6 Lektüren, 6 Quiz
6 Videos
4.4.2: Demonstrating Octave code for HEV: Scenario 121m
4.4.3: Demonstrating Octave code for HEV: Scenarios 2–37m
4.4.4: Demonstrating Octave code for BEV: Scenario 16m
4.4.5: Demonstrating Octave code for BEV: Scenarios 2–310m
4.4.6: Summary of "How to write code for the different total-capacity estimators"; what next?9m
6 Lektüren
Notes for lesson 4.4.11m
Notes for lesson 4.4.21m
Notes for lesson 4.4.31m
Notes for lesson 4.4.41m
Notes for lesson 4.4.51m
Notes for lesson 4.4.61m
6 praktische Übungen
Practice quiz for lesson 4.4.115m
Practice quiz for lesson 4.4.215m
Practice quiz for lesson 4.4.315m
Practice quiz for lesson 4.4.415m
Practice quiz for lesson 4.4.515m
Quiz for week 445m
Bewertungen
Top-Bewertungen von BATTERY STATE-OF-HEALTH (SOH) ESTIMATION
von AS8. Apr. 2020
A detailed course on battery capacity estimation, which covers overall perspectives, and complications in the SOH estimation of the battery.
von VK29. Mai 2020
Good course. Nice insight on optimization techniques. Problems and cases studies are really good
Über den Spezialisierung Algorithms for Battery Management Systems
In this specialization, you will learn the major functions that must be performed by a battery management system, how lithium-ion battery cells work and how to model their behaviors mathematically, and how to write algorithms (computer methods) to estimate state-of-charge, state-of-health, remaining energy, and available power, and how to balance cells in a battery pack.
Häufig gestellte Fragen
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