Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/battery-state-of-charge
O curso Battery State-of-Charge (SOC) Estimation oferecido pela Coursera é uma oportunidade incrível para quem deseja aprofundar seus conhecimentos na área de engenharia elétrica, especialmente na estimativa de carga de baterias. Este curso pode ser realizado para crédito acadêmico como ECEA 5732, parte do Mestrado em Engenharia Elétrica da CU Boulder.
A importância de um bom estimador de SOC não pode ser subestimada. Na primeira semana do curso, os alunos exploram definições rigorosas e métodos simples, porém ineficazes, de estimativa de SOC. A compreensão desses conceitos fundamentais é essencial antes de avançar para métodos mais sofisticados.
O curso também apresenta o filtro de Kalman linear, uma ferramenta poderosa para estimar o estado de sistemas lineares. O aluno aprenderá a derivar as etapas da solução de inferência probabilística sequencial gaussiana, que constitui a base para os estimadores de estado no estilo Kalman. Embora o conteúdo possa parecer altamente teórico, é vital ter uma sólida compreensão prática, pois aplicações reais frequentemente violam algumas suposições feitas na derivação.
À medida que os alunos exploram filtros de Kalman estendidos (EKF) e sigma-point (SPKF), eles aprenderão como implementar essas técnicas em código Octave e usá-las para estimar o estado de carga de células de baterias. O aprendizado sobre a compensação de erro de viés do sensor e a implementação do método bar-delta para melhorar a eficiência computacional também são tópicos abordados nas aulas.
Finalmente, o projeto de conclusão de curso oferece uma experiência prática em ajustar manualmente os filtros EKF e SPKF, preparando os alunos para desafios do mundo real na estimativa de SOC. Este curso é altamente recomendável para estudantes e profissionais que desejam aprimorar suas habilidades em análise e estimativa de carga de baterias.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/battery-state-of-charge