Professional Certificate in Commercial Battery Aging Prediction
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Über diesen Kurs
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Kursdetails
• Introduction to Battery Aging Prediction: Overview of the importance of battery aging prediction, the role of commercial batteries, and the key factors affecting battery aging.
• Fundamentals of Battery Technology: Basics of battery types, chemistries, and their respective aging characteristics.
• Data Collection for Battery Aging Prediction: Techniques and best practices for data collection, including sensor selection and placement, data preprocessing, and handling missing data.
• Feature Engineering for Battery Aging Models: Overview of different features and their relevance, including voltage, current, temperature, and state of charge (SoC), and selection of appropriate features.
• Advanced Machine Learning Techniques for Battery Aging Prediction: Exploration of various machine learning algorithms, such as support vector machines, decision trees, and artificial neural networks, to predict battery aging.
• Deep Learning for Battery Aging Prediction: Introduction to deep learning techniques, including recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) networks, and their application in predicting battery aging.
• Model Validation and Evaluation: Techniques for validating and evaluating battery aging prediction models, including cross-validation, statistical testing, and performance metrics.
• Practical Applications and Case Studies: Real-world applications of battery aging prediction, including energy storage systems, electric vehicles, and grid-scale energy storage, and case studies demonstrating the impact and benefits of accurate aging prediction.
• Future Trends and Challenges in Battery Aging Prediction: Exploration of emerging trends and challenges, including the development of new battery chemistries, the integration of renewable energy sources, and the need for standards and regulations.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
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