一、基础模块

（一）电池管理技术概述

（二）人工智能机器学习基础

二、电池状态估计应用

（一）荷电状态（SOC）估计

1. 方法涵盖支持向量机（SVM）、神经网络（BP/CNN/LSTM 等），包含电池测试、数据采集、模型构建验证，还有迁移学习适配不同工况及多输入对比 。
2. 配套实例讲解，如基于支持向量机、神经网络、迁移学习的 SOC 估计实操演示 。

（二）健康状态（SOH）估计

1. 涉及多种方法，像基于 BP/CNN/LSTM 的估计，满充满放、多阶恒流 / 片段恒流、动态放电等工况下的评估，以及融合云端大数据的策略，还有模型误差补偿相关内容 。
2. 搭配实例，如满充满放、多阶恒流等工况下的 SOH 估计实操，基于云端数据的估计实践 。

三、电池寿命与安全管理

（一）剩余寿命（RUL）及相关预测

1. 包含锂离子电池寿命、热失控特性预测，基于传统机器学习（SVR 等）和联合模型的剩余寿命预测，以及退化轨迹预测，涉及数据处理、特征提取、方法验证 。
2. 有实例支撑，如基于支持向量回归、深度迁移学习等的寿命预测实操 。

（二）热失控预警与故障诊断

1. 讲解热失控预警方法，利用 KMeans、DBSCAN 等无监督学习，以及局部离群因子（LOF）、深度学习进行电池故障检测与诊断，包含方法原理、流程和结果分析 。
2. 通过实例，如基于 KMeans、DBSCAN、LOF、深度学习的异常电芯检测实操，掌握应用方法 。