University of Colorado Boulder
Akkupack-Balancierung und Leistungsabschätzung

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University of Colorado Boulder

Akkupack-Balancierung und Leistungsabschätzung

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Algorithmen für Batterie-Management-Systeme

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Gregory Plett

Dozent: Gregory Plett

11.300 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.9

(98 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
22 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Machen Sie Fortschritte bei einem Abschluss.

Was Sie lernen werden

  • Wie man Balancer und Leistungsgrenzwertschätzer für Lithium-Ionen-Akkupacks entwickelt

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Wie man Balancer und Leistungsgrenzwertschätzer für Lithium-Ionen-Akkupacks entwickelt

Wichtige Details

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Bewertungen

29 Quizzes

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.9

(98 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
22 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Algorithmen für Batterie-Management-Systeme
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

In den vorangegangenen Kursen haben Sie gelernt, wie man Algorithmen schreibt, um die Schätzungsanforderungen eines Batteriemanagementsystems zu erfüllen. Jetzt werden Sie lernen, wie man Algorithmen für zwei primäre Steuerungsaufgaben schreibt: Balancieren und Berechnungen der Leistungsgrenzen. In dieser Woche erfahren Sie, warum Akkus von Natur aus unausgeglichen sind, welche Strategien zum Ausbalancieren zur Verfügung stehen und wie passive Schaltungen zum Ausbalancieren von Akkus verwendet werden können.

Das ist alles enthalten

7 Videos13 Lektüren6 Quizzes1 Diskussionsthema

Passives Auswuchten kann effektiv sein, verschwendet aber Energie. Aktive Ausgleichsmethoden versuchen, Energie zu sparen und haben auch andere Vorteile. In dieser Woche lernen Sie Schaltkreise und Methoden des aktiven Ausgleichs kennen und erfahren, wie Sie Octave-Code schreiben, um zu bestimmen, wie schnell ein Akkupack aus dem Gleichgewicht geraten kann. Dies ist nützlich, um die dominanten Faktoren zu bestimmen, die zu einem Ungleichgewicht führen, und um abzuschätzen, wie schnell das Paket ausgeglichen werden muss, um es in einem ordnungsgemäßen Betriebszustand zu halten.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren6 Quizzes1 Unbewertetes Labor

Diese Woche beginnen wir mit einer Wiederholung der HPPC-Leistungsbegrenzungsmethode aus Kurs 1. Dann lernen Sie, wie Sie die Methode erweitern können, um Grenzwerte für den SOC, die Lastleistung und den Elektronikstrom zu erfüllen. Sie werden lernen, wie Sie die Berechnungsmethoden für die Leistungsgrenzen in Octave-Code implementieren können, und Sie werden die Ergebnisse für ein repräsentatives Szenario sehen.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren5 Quizzes1 Unbewertetes Labor

Die HPPC-Methode, auch wenn sie letzte Woche erweitert wurde, geht von einigen vereinfachenden Annahmen aus, die in der Praxis nicht erfüllt werden. In dieser Woche erforschen wir eine genauere Methode, die die vollständigen Zustandsinformationen eines xKF als Eingabe verwendet, zusammen mit einem vollständigen ESC-Zellenmodell, um Leistungsgrenzen zu finden. Sie werden lernen, wie man diese Methode in Octave-Code implementiert und werden die Berechnungen mit denen der HPPC-Methode vergleichen, die Sie letzte Woche kennen gelernt haben.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren6 Quizzes3 Unbewertete Labore

Heutige BMS-Algorithmen verwenden in erster Linie Ersatzschaltkreismodelle als Grundlage für die Schätzung des Ladezustands, des Gesundheitszustands, der Leistungsgrenzen und so weiter. Diese Modelle sind nicht in der Lage, die physikalischen Prozesse im Inneren der Zelle direkt zu beschreiben. Aber genau diese Prozesse sind die Vorläufer der Zelldegradation und des Versagens. In dieser Woche werden einige Konzepte vorgestellt, die zukünftige BMS-Algorithmen motivieren könnten, die stattdessen physikbasierte Modelle verwenden.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren6 Quizzes4 Unbewertete Labore

Dieses Abschlussprojekt untersucht den Entwurf von Widerstandswerten für ein passives Ausgleichssystem mit geschalteten Widerständen sowie die Verbesserung einer auf dem HPPC-Ansatz basierenden Methode zur Leistungsbegrenzung.

Das ist alles enthalten

2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore

Dozent

Lehrkraftbewertungen
5.0 (22 Bewertungen)
Gregory Plett
University of Colorado System
9 Kurse70.906 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Elektroingenieurwesen interessieren

Starten Sie ihren Abschluss mit einem Vorsprung

Dieses Kurs ist Teil der folgenden Studiengänge von University of Colorado Boulder. Wenn Sie aufgenommen werden und sich angemeldet haben, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet und Ihr Fortschritt wird mit übernommen.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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98 Bewertungen

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SP
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Geprüft am 15. Juli 2020

SG
5

Geprüft am 4. Aug. 2020

ML
5

Geprüft am 27. Aug. 2024

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Häufig gestellte Fragen