Ce cours fait partie de la Spécialisation Algorithms for Battery Management Systems

4.9
étoiles
84 évaluations

Gregory Plett

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Spécialisation Algorithms for Battery Management SystemsUniversité du Colorado à Boulder

À propos de ce cours

11 933 consultations récentes

This course can also be taken for academic credit as ECEA 5734, part of CU Boulder’s Master of Science in Electrical Engineering degree.
In this course, you will learn how to design balancing systems and to compute remaining energy and available power for a battery pack. By the end of the course, you will be able to:
-	Evaluate different design choices for cell balancing and articulate their relative merits
-	Design component values for a simple passive balancing circuit
-	Use provided Octave/MATLAB simulation tools to evaluate how quickly a battery pack must be balanced
-	Compute remaining energy and available power using a simple cell model
-	Use provided Octave/MATLAB script to compute available power using a comprehensive equivalent-circuit cell model

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Cours 5 sur 5 dans le

Spécialisation Algorithms for Battery Management Systems

Niveau intermédiaire

Approx. 23 heures pour terminer

Anglais

Ce que vous allez apprendre

How to design balancers and power-limits estimators for lithium-ion battery packs

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Spécialisation Algorithms for Battery Management Systems

Niveau intermédiaire

Approx. 23 heures pour terminer

Anglais

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,93/5 (17 évaluations)

Gregory Plett

Professor

Electrical and Computer Engineering

57 790 étudiants

5 cours

Offert par

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Ce cours fait partie d’un programme diplômant en ligne proposé par Université du Colorado à Boulder. Lorsque vous vous inscrivez à un cours non diplômant pour obtenir des crédits par l’intermédiaire de l’université et que vous terminez ce cours en ligne, il compte comme des heures de crédit en vue d’un diplôme à CU-Boulder. Il vous suffit de candidater par le biais de l’université.

Master of Science in Electrical Engineering

Université du Colorado à Boulder

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Passive balancing methods for battery packs

In previous courses, you learned how to write algorithms to satisfy the estimation requirements of a battery management system. Now, you will learn how to write algorithms for two primary control tasks: balancing and power-limits computations. This week, you will learn why battery packs naturally become unbalanced, some balancing strategies, and how passive circuits can be used to balance battery packs.

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 79 min), 12 lectures, 6 quiz

7 vidéos

5.1.1: Welcome to the course!7 min

5.1.2: Introduction to battery-pack balancing10 min

5.1.3: How do battery packs become imbalanced?15 min

5.1.4: What are the criteria for specifying a balancing setpoint for a battery pack?13 min

5.1.5: What are the criteria for specifying when to balance a battery pack?13 min

5.1.6: What kinds of circuits can be used for passively balancing a battery pack?16 min

5.1.7: Summary of "Passive balancing methods for battery packs"; what next?2 min

12 lectures

Notes for lesson 5.1.11 min

Frequently asked questions5 min

Course resources5 min

How to use discussion forums5 min

Earn a certificate5 min

Are you interested in earning an MSEE degree?5 min

Notes for lesson 5.1.21 min

Notes for lesson 5.1.31 min

Notes for lesson 5.1.41 min

Notes for lesson 5.1.51 min

Notes for lesson 5.1.61 min

Notes for lesson 5.1.71 min

6 exercices pour s'entraîner

Practice quiz for lesson 5.1.29 min

Practice quiz for lesson 5.1.39 min

Practice quiz for lesson 5.1.49 min

Practice quiz for lesson 5.1.59 min

Practice quiz for lesson 5.1.69 min

Quiz for week 130 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Active balancing methods for battery packs

Passive balancing can be effective, but wastes energy. Active balancing methods attempt to conserve energy and have other advantages as well. This week, you will learn about active-balancing circuitry and methods, and will learn how to write Octave code to determine how quickly a battery pack can become out of balance. This is useful for determining the dominant factors leading to imbalance, and for estimating how quickly the pack must be balanced to maintain it in proper operational condition.

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 73 min), 6 lectures, 6 quiz

6 vidéos

5.2.1: How to balance actively using capacitor-based circuits11 min

5.2.2: How to balance actively using transformer-based circuits7 min

5.2.3: How to balance actively using a shared active bus14 min

5.2.4: Using simulation to show how quickly we must balance a battery pack14 min

5.2.5: Introducing Octave code to simulate balancing: The main program loop21 min

5.2.6: Summary of "Active balancing methods for battery packs"; what next?3 min

6 lectures

Notes for lesson 5.2.11 min

Notes for lesson 5.2.21 min

Notes for lesson 5.2.31 min

Notes for lesson 5.2.41 min

Notes for lesson 5.2.51 min

Notes for lesson 5.2.61 min

6 exercices pour s'entraîner

Practice quiz for lesson 5.2.19 min

Practice quiz for lesson 5.2.29 min

Practice quiz for lesson 5.2.39 min

Practice quiz for lesson 5.2.49 min

Practice quiz for lesson 5.2.515 min

Quiz for week 230 min

Semaine

Semaine 3

2 heures pour terminer

How to find available battery power using a simplified cell model

2 heures pour terminer

5 vidéos (Total 44 min), 5 lectures, 5 quiz

5 vidéos

5.3.1: What factors must we consider when finding available battery power?13 min

5.3.2: How to compute available battery power based on cell terminal voltage8 min

5.3.3: How to consider other performance limits when computing available battery power7 min

5.3.4: Introducing Octave code to compute power limits using simplified cell model12 min

5.3.5: Summary of "How to find available battery power using a simplified cell model"; what next?1 min

5 lectures

Notes for lesson 5.3.11 min

Notes for lesson 5.3.21 min

Notes for lesson 5.3.31 min

Notes for lesson 5.3.41 min

Notes for lesson 5.3.51 min

5 exercices pour s'entraîner

Practice quiz for lesson 5.3.19 min

Practice quiz for lesson 5.3.29 min

Practice quiz for lesson 5.3.39 min

Practice quiz for lesson 5.3.415 min

Quiz for week 330 min

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

How to find available battery power using a comprehensive cell model

The HPPC method, even as extended last week, makes some simplifying assumptions that are not met in practice. This week, we explore a more accurate method that uses full state information from an xKF as its input, along with a full ESC cell model to find power limits. You will learn how to implement this method in Octave code and will compare its computations to those from the HPPC method you learned about last week.

4 heures pour terminer

6 vidéos (Total 69 min), 6 lectures, 6 quiz

6 vidéos

5.4.1: What factors must we consider when finding available battery power?13 min

5.4.2: How to solve for a future battery condition using the bisection algorithm11 min

5.4.3: How to use bisection to estimate available power using comprehensive cell model16 min

5.4.4: Introducing Octave code to compute power limits using comprehensive cell model9 min

5.4.5: Using simulation to compare and contrast different power-estimation methods12 min

5.4.6: Concluding remarks for the specialization6 min

6 lectures

Notes for lesson 5.4.11 min

Notes for lesson 5.4.21 min

Notes for lesson 5.4.31 min

Notes for lesson 5.4.41 min

Notes for lesson 5.4.51 min

Notes for lesson 5.4.61 min

6 exercices pour s'entraîner

Practice quiz for lesson 5.4.19 min

Practice quiz for lesson 5.4.215 min

Practice quiz for lesson 5.4.315 min

Practice quiz for lesson 5.4.420 min

Practice quiz for lesson 5.4.520 min

Quiz for week 440 min

Avis

4.9

18 avis

5 stars
94,04 %
4 stars
3,57 %
3 stars
1,19 %
1 star
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Meilleurs avis pour BATTERY PACK BALANCING AND POWER ESTIMATION

par NG10 sept. 2022

great to having this course help me out through such vast and eternal experines as in simple and effective way.

par SP15 juil. 2020

This is one of the best and most useful specialization in my eyes. I would encourage every person interested in EV domain to learn it. Thank you Dr Gregory Plett for this course

par SG4 août 2020

Professor visualization is excellent and his explanation is extraordinary with the material.I am very Happy to complete this course and very Informative.

par SM27 juin 2020

Excellent courses. Dr. Plett did a great job teaching this very relevant topic.

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À propos du Spécialisation Algorithms for Battery Management Systems

Foire Aux Questions

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Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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Battery Pack Balancing and Power Estimation

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