Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/battery-state-of-charge
Aujourd’hui, je voudrais vous parler d’un cours fascinant proposé sur Coursera : ‘Battery State-of-Charge (SOC) Estimation’. Ce cours, qui peut également être suivi pour des crédits académiques en tant qu’ECEA 5732 dans le cadre du Master en Ingénierie Électrique de l’Université du Colorado à Boulder, offre une immersion dans un sujet de plus en plus important à mesure que la technologie des batteries évolue.
Dans ce cours, vous apprendrez à implémenter différentes méthodes d’estimation de l’état de charge (SOC) et à évaluer leurs avantages respectifs. Ce qui est particulièrement intéressant, c’est que le cours combine théorique solide et application pratique.
### Points Forts du Cours :
– **Estimation de l’état de charge** : Les premières semaines introduisent les méthodes classiques, telles que les estimateurs basés sur la tension et le courant, et soulignent leurs limitations.
– **Filtrage de Kalman** : Vous explorerez les étapes de l’estimation d’état à l’aide du filtre de Kalman linéaire, ce qui est fondamental pour toute application d’estimation de l’état. En apprenant à mettre en œuvre ce filtre dans le code Octave, vous obtiendrez des compétences pratiques précieuses.
– **Filtre de Kalman étendu** : Vous découvrirez comment appliquer le filtre à des systèmes non linéaires, ce qui est crucial pour l’estimation de l’état de charge des cellules de batterie. L’implémentation de ce filtre en code est également une compétence clé que vous acquerrez.
– **Filtre de Kalman à points sigma** : L’apprentissage se poursuit avec des méthodes plus avancées, telles que le filtre de Kalman à points sigma, essentiel pour des systèmes extrêmement non linéaires.
– **Méthode bar-delta** : Vous apprendrez à améliorer l’efficacité computationnelle des estimateurs SOC, ce qui est crucial lors de la manipulation de batteries avec de nombreuses cellules.
– **Projet Final** : Ce module donne l’opportunité de mettre en pratique vos compétences en ajustant des filtres pour obtenir une performance optimale dans divers scénarios d’exploitation.
### Conclusion :
Je recommande vivement ce cours à quiconque s’intéresse aux systèmes de gestion de batteries ou à l’ingénierie électrique en général. Non seulement il fournit des connaissances théoriques solides, mais il vous permet également d’acquérir des compétences pratiques grâce à des travaux en code. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement curieux d’en apprendre davantage sur l’estimation de l’état de charge des batteries, ce cours vous sera très utile.
Pour ceux qui désirent approfondir le sujet et avoir un impact dans le domaine de la technologie des batteries, ‘Battery State-of-Charge Estimation’ est sans aucun doute un excellent choix !
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/battery-state-of-charge