University of Colorado Boulder
Battery State-of-Health (SOH) Estimation

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University of Colorado Boulder

Battery State-of-Health (SOH) Estimation

Gregory Plett

Instructeur : Gregory Plett

14 640 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.7

(155 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 22 heures
Apprenez à votre propre rythme
97%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • How to implement state-of-health (SOH) estimators for lithium-ion battery cells

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : H​ow to implement state-of-health (SOH) estimators for lithium-ion battery cells

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31 devoirs

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Algorithms for Battery Management Systems
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Il y a 6 modules dans ce cours

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.

Inclus

8 vidéos13 lectures7 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

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.

Inclus

7 vidéos7 lectures7 devoirs4 laboratoires non notés

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.

Inclus

7 vidéos7 lectures7 devoirs4 laboratoires non notés

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.

Inclus

6 vidéos6 lectures6 devoirs5 laboratoires non notés

In the third course of the specialization, you learned how to use extended Kalman filters (EKFs) and sigma-point Kalman filters (SPKFs) to estimate the state of a battery cell. In this honors week, you will learn how to extend those concepts to apply EKF and SPKF to estimating the parameters of a battery-cell model if the state is known, and also how to simultaneously estimate both the state and parameters of a cell model.

Inclus

6 vidéos6 lectures4 devoirs2 laboratoires non notés

You have learned several different total-capacity estimation methods. Some of these methods work better than others in general, but any method is only as good as the data you give it. In this project, you will explore a different way to determine the "x" and "y" data you use as input to the total-capacity estimation methods.

Inclus

1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (27 évaluations)
Gregory Plett
University of Colorado System
9 Cours72 489 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Electrical Engineering

Préparer un diplôme

Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 155

4.7

155 avis

  • 5 stars

    78,70 %

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    16,12 %

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    3,22 %

  • 2 stars

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  • 1 star

    0,64 %

AK
5

Révisé le 22 sept. 2020

MH
5

Révisé le 11 sept. 2022

BS
5

Révisé le 2 sept. 2023

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