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.
Spécialisation Algorithms for Battery Management Systems
Get Started in Algorithms for Battery Management. Learn how to model lithium-ion battery cells, and how to use those models to manage battery packs
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Projet pratique
Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.
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Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.
Cette Spécialisation compte 5 cours
Cours1
Introduction to battery-management systems
4.7
106 notes
This course will provide you with a firm foundation in lithium-ion cell terminology and function and in battery-management-system requirements as needed by the remainder of the specialization. After completing this course, you will be able to:
- List the major functions provided by a battery-management system and state their purpose
- Match battery terminology to a list of definitions
- Identify the major components of a lithium-ion cell and their purpose
- Understand how a battery-management system “measures” current, temperature, and isolation, and how it controls contactors
- Identify electronic components that can provide protection and specify a minimum set of protections needed
- Compute stored energy in a battery pack
- List the manufacturing steps of different types of lithium-ion cells and possible failure modes
Cours2
Equivalent Circuit Cell Model Simulation
4.6
19 notes
In this course, you will learn the purpose of each component in an equivalent-circuit model of a lithium-ion battery cell, how to determine their parameter values from lab-test data, and how to use them to simulate cell behaviors under different load profiles. By the end of the course, you will be able to:
- State the purpose for each component in an equivalent-circuit model
- Compute approximate parameter values for a circuit model using data from a simple lab test
- Determine coulombic efficiency of a cell from lab-test data
- Use provided Octave/MATLAB script to compute open-circuit-voltage relationship for a cell from lab-test data
- Use provided Octave/MATLAB script to compute optimized values for dynamic parameters in model
- Simulate an electric vehicle to yield estimates of range and to specify drivetrain components
- Simulate battery packs to understand and predict behaviors when there is cell-to-cell variation in parameter values
Cours3
Battery State-of-Charge (SOC) Estimation
4.9
7 notes
In this course, you will learn how to implement different state-of-charge estimation methods and to evaluate their relative merits. By the end of the course, you will be able to:
- Implement simple voltage-based and current-based state-of-charge estimators and understand their limitations
- Explain the purpose of each step in the sequential-probabilistic-inference solution
- Execute provided Octave/MATLAB script for a linear Kalman filter and evaluate results
- Execute provided Octave/MATLAB script for state-of-charge estimation using an extended Kalman filter on lab-test data and evaluate results
- Execute provided Octave/MATLAB script for state-of-charge estimation using an sigma-point Kalman filter on lab-test data and evaluate results
- Implement method to detect and discard faulty voltage-sensor measurements
Cours4
Battery State-of-Health (SOH) Estimation
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:
- Identify the primary degradation mechanisms that occur in lithium-ion cells and understand how they work
- Execute provided Octave/MATLAB script to estimate total capacity using WLS, WTLS, and AWTLS methods and lab-test data, and to evaluate results
- Compute confidence intervals on total-capacity estimates
- Compute estimates of a cell’s equivalent-series resistance using lab-test data
- Specify the tradeoffs between joint and dual estimation of state and parameters, and steps that must be taken to ensure robust estimates (honors)
Enseignant
Gregory Plett
ProfessorElectrical and Computer Engineering
À propos de 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.
Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
The standard version of this specialization is 20 weeks in duration. The honors track requires an additional 4 weeks of study.
What background knowledge is necessary?
This is a graduate-level specialization that assumes that learners already hold a technical undergraduate degree: a Bachelor's degree in Electrical Engineering, Computer Engineering, or Mechanical Engineering or a Bachelor's degree in a closely related engineering discipline plus undergraduate-level competency in the following areas: Math (differential and integral calculus, linear algebra, and differential equations), Science (calculus-based physics and general chemistry), and Engineering (linear circuits, electronics, and linear systems)
Do I need to take the courses in a specific order?
The courses are designed to be taken in order, from Course 1 through Course 5. Course 1 gives a broad overview, background concepts, and context for the others; Course 2 is a strong prerequisite for the remaining courses since it describes the mathematical and programming frameworks that will be used; Course 3 includes topics in random variables that are important for Course 4. Course 5 is the only exception, and may be taken any time after completing Course 2.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
No.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
After completing the specialization, you will be able to: use laboratory data to create mathematical models of battery cells, and use these models to implement state-of-charge, state-of-health, available power (state-of-function), available energy, and balancing algorithms.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
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