این دوره جامع، طیف وسیعی از مباحث کلیدی در زمینه BMS را پوشش می‌دهد و شما را با دانش عمیقی در این حوزه مجهز می‌سازد:

• مبانی و اصول عملکرد سیستم‌های مدیریت باتری: آشنایی با معماری، وظایف اصلی و اهمیت BMS در کاربردهای مختلف.
• مدل‌سازی دقیق باتری‌ها: یادگیری روش‌های مختلف مدل‌سازی باتری (مدل‌های الکتروشیمیایی و معادل مدار) برای پیش‌بینی رفتار آن‌ها.
• الگوریتم‌های پیشرفته تخمین حالت باتری: تسلط بر تخمین پارامترهای حیاتی مانند حالت شارژ (SOC)، حالت سلامت (SOH) و حالت توان (SOP) با استفاده از فیلتر کالمن و روش‌های دیگر.
• راهکارهای متعادل‌سازی سلول‌ها: درک چگونگی مقابله با عدم تعادل ولتاژ و ظرفیت در سلول‌های باتری برای افزایش عمر پکیج.
• مدیریت حرارتی باتری: اهمیت کنترل دما و طراحی سیستم‌های خنک‌کننده و گرم‌کننده برای باتری‌ها.
• تشخیص خطا و ایمنی BMS: آشنایی با مکانیزم‌های تشخیص عیوب و روش‌های افزایش ایمنی سیستم.
• کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در BMS: استفاده از تکنیک‌های نوین برای پیش‌بینی عملکرد، تشخیص خطا و بهینه‌سازی سیستم.

با تکمیل این تخصص، شما نه تنها دانش تئوری، بلکه مهارت‌های عملی مورد نیاز در صنعت باتری را کسب خواهید کرد:

• تسلط بر یک حوزه تخصصی و رو به رشد: صنعت باتری و خودروهای برقی به سرعت در حال توسعه است و تقاضا برای متخصصان BMS بسیار بالا است.
• افزایش فرصت‌های شغلی: فارغ‌التحصیلان این دوره می‌توانند در شرکت‌های خودروسازی، تولیدکنندگان باتری، شرکت‌های انرژی و تحقیقاتی مشغول به کار شوند.
• یادگیری از متخصصان صنعت: محتوای دوره توسط اساتید و مهندسان برجسته در زمینه باتری و سیستم‌های مدیریت آن تهیه شده است.
• پروژه‌های عملی و کاربردی: با انجام پروژه‌های عملی، شما قادر خواهید بود تئوری‌ها را در سناریوهای واقعی پیاده‌سازی کنید.
• درک عمیق از چالش‌های فنی: این دوره به شما کمک می‌کند تا پیچیدگی‌های طراحی و پیاده‌سازی BMS را به طور کامل درک کنید.
• آمادگی برای نوآوری: دانش کسب شده شما را قادر می‌سازد تا در توسعه نسل بعدی سیستم‌های مدیریت باتری مشارکت داشته باشید.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• دانش پایه ریاضیات: آشنایی با جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و آمار. این دانش برای درک الگوریتم‌های تخمین و مدل‌سازی ضروری است.
• آشنایی با مهندسی برق یا مکانیک: درک مفاهیم پایه مدارهای الکتریکی، الکترونیک قدرت، و ترمودینامیک مفید خواهد بود.
• آشنایی با برنامه‌نویسی: تجربه کار با زبان‌هایی مانند متلب (MATLAB) یا پایتون (Python) برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و شبیه‌سازی‌ها.
• علاقه به سیستم‌های انرژی و خودروهای برقی: شور و اشتیاق به این حوزه به شما در یادگیری عمیق‌تر کمک خواهد کرد.

این تخصص از چهار دوره مجزا تشکیل شده است که هر یک بر جنبه‌های خاصی از سیستم‌های مدیریت باتری تمرکز دارند:

۱. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت باتری و مدل‌های باتری (Introduction to Battery Management Systems and Battery Models)

این دوره پایه و اساس درک BMS را بنا می‌نهد. شما با تاریخچه، کاربردها و نقش حیاتی BMS در انواع باتری‌ها آشنا خواهید شد. تمرکز اصلی بر روی مدل‌سازی باتری‌ها است؛ از مدل‌های ساده معادل مدار گرفته تا مدل‌های پیچیده‌تر الکتروشیمیایی. یاد می‌گیرید چگونه پارامترهای این مدل‌ها را از طریق آزمایشات و داده‌های واقعی استخراج کنید.

مثال عملی: چگونگی استفاده از مدل Thévenin برای شبیه‌سازی پاسخ ولتاژ باتری در برابر تغییرات جریان و استخراج مقاومت داخلی و ظرفیت باتری.

۲. تخمین حالت باتری (Battery State Estimation)

یکی از چالش‌برانگیزترین وظایف BMS، تخمین دقیق حالت‌های داخلی باتری است که به راحتی قابل اندازه‌گیری نیستند. در این دوره، شما با الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند فیلتر کالمن گسترده (Extended Kalman Filter – EKF) و فیلتر کالمن بی‌بو (Unscented Kalman Filter – UKF) آشنا می‌شوید. این الگوریتم‌ها برای تخمین SOC (میزان شارژ باقی‌مانده)، SOH (سلامت باتری) و SOP (توان قابل دسترس) به کار می‌روند.

مثال عملی: پیاده‌سازی فیلتر کالمن برای تخمین لحظه‌ای SOC باتری یک خودروی برقی بر اساس ولتاژ و جریان اندازه‌گیری شده، حتی در حضور نویز و عدم قطعیت‌های اندازه‌گیری.

۳. متعادل‌سازی سلول‌ها و مدیریت حرارتی باتری (Battery Cell Balancing and Thermal Management)

پکیج‌های باتری معمولاً از تعداد زیادی سلول تشکیل شده‌اند که به دلیل تفاوت‌های ساختاری یا شرایط عملیاتی، ممکن است دچار عدم تعادل شوند. این دوره به روش‌های متعادل‌سازی فعال و غیرفعال سلول‌ها می‌پردازد که برای افزایش عمر و ظرفیت قابل استفاده پکیج ضروری هستند. همچنین، اهمیت مدیریت حرارتی و طراحی سیستم‌های خنک‌کننده (مانند خنک‌کننده‌های مایع یا هوا) برای حفظ دمای بهینه باتری و جلوگیری از پدیده‌های خطرناکی مانند فرار حرارتی (thermal runaway) پوشش داده می‌شود.

مثال عملی: طراحی یک سیستم متعادل‌سازی غیرفعال برای یک پکیج باتری ۴۸ ولت، شامل محاسبات مقاومت‌ها و برنامه‌ریزی سیکل‌های دشارژ برای سلول‌های با شارژ بالاتر.

۴. سیستم‌های مدیریت باتری پیشرفته و کاربردهای یادگیری ماشین (Advanced Battery Management Systems and Machine Learning Applications)

این دوره به جنبه‌های پیشرفته‌تر BMS، از جمله تشخیص خطا و عیب‌یابی (Fault Diagnosis)، و امنیت سایبری در BMS می‌پردازد. بخش قابل توجهی از این دوره به بررسی کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در BMS اختصاص دارد. شما یاد می‌گیرید چگونه از شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی دقیق‌تر عمر باتری (SOH) یا بهبود تخمین SOC در شرایط پیچیده استفاده کنید.

مثال عملی: استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN) برای پیش‌بینی الگوهای دشارژ و شارژ باتری و تشخیص ناهنجاری‌هایی که نشان‌دهنده خرابی قریب‌الوقوع سلول هستند.