之前有从国标层面对比分析储能BMS和电动汽车的BMS，从标准定义,来解读储能BMS与电动汽车BMS的差异性。从基本功能要求角度出发，两者的功能要求高度相似，覆盖采集、计算、报警、充电等。数据采集的对象（单体电压、温度、总电压、电流、绝缘电阻等）也是相同的。
两者都对电池的荷电状态SOC、电池剩余容量SOH、电池剩余能量SOE以及报警、能量均衡等性能估计提出了要求。动力电池BMS核心状态估计算法同样适用于储能BMS。
《动力电池BMS核心SOX算法训练营》吸引了很多来自储能行业的工程师学习，基于模型的开发方式，对于还在摸索阶段的储能BMS的工程师们来说，大大降低了对编程的要求，可以专注于算法内容的学习，提高开发效率。
《动力电池BMS核心SOX算法训练营》第六期，再次重磅更新开班。致力让学员能够掌握车规级开发方法和能够落地应用的算法方法，让大家能在老师的带领下快手上手算法和建模，系统的课程、及时的答疑可以让你的学习更加高效，完成阶段性的目标。
课程收益
1.掌握常用的电池建模方法；熟悉电芯数据，掌握数据处理方法；
2.掌握电池参数辨识、卡尔曼滤波等常用方法；
3.熟悉各类状态估计（SOC\SOH\RUL等）的算法及其差异，了解当前的研究趋势和应用情况；
4.熟悉电池故障诊断的原理和方法，能够开发故障诊断和预警功能。
课程大纲
BMS核心算法概要
动力电池特性及测试
BMS之动力电池参数辨识
BMS之动力电池SOC估计
BMS之动力电池SOH估计（上）
BMS之动力电池SOH估计（下）
BMS之动力电池系统故障诊断技术
BMS之动力电池大数据分析技术
BMS之动力电池预报警技术
算法的测试与调优
经验分享
*以上大纲供参考，详细目录请咨询ella老师
面向对象
新能源汽车及储能行业BMS系统工程师；
BMS软件工程师及测试工程师；
其他多电芯电池模组BMS系统开发从业者。
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上课形式：录播＋直播+班级群答疑辅导+项目作业练习
联系人：Ella老师
