AI 기반의 차세대 BMS 구축 전문가 과정 세미나
작성자 관리자
2024-10-27
1. 주제 : AI 기반의 차세대 BMS 구축 전문가 과정
- Step 1: AI 연계형 차세대 BMS 기술 - 11/29(금)
- Step 2: AI 기반 배터리 수명 예측 프로세스 구축(실습) - 12/12(목)
- Step 3: AI 기반 배터리 고장 진단 프로세스 구축(실습) - 12/13(금)
2. 일시 : 2024-11-29 , 2024-12-12 , 2024-12-13 10:00-17:00
3. 장소 : 한국경제인협회 컨퍼런스센터 2층, 사파이어홀(여의도 소재)/ 온라인 홈페이지
4. 주최 : 한국미래기술교육연구원
5. 문의 : 02-545-4020 / kecft@kecft.or.kr
6. 관련 등록 및 상세 페이지 : https://kecft.or.kr/shop/item20.php?it_id=1729334916
7. 주요 프로그램
Step 1: AI 연계형 차세대 BMS 기술
* 인공지능 개론 소개
- Big data 기반 BMS 고도화를 위한 인공지능 도입 필요성
- 모델에 따른 인공지능 이론 소개
* 인공지능 모델 구축을 위한 Data pre-processing
- 인공지능 적용을 위한 데이터 전처리 프로세스
- 배터리 열화 데이터 분석 및 건전성 지표/신호 해석/특징 추출 방안
- 신호 해석을 통한 실험데이터 분해 및 압축
* 다양한 인공지능 연계형 차세대 BMS 기술
- Cloud BMS
- Edge & IoT BMS
- Digital twin BMS
Step 2: AI 기반 수명 예측 프로세스 구축(실습)
* 인공지능 모델 구축을 위한 Python & Tensorflow 구축
- Anaconda 설치 및 Python & Tensorflow 사용 환경 설정
* 인공지능 모델 성능 확보를 위한 하이퍼 파라미터 최적화
- 인공지능 모델 내 하이퍼 파라미터 최적화 필요성
- 하이퍼 파라미터 최적화에 따른 Loss 및 예측 결과 분석
- 인공지능 기반 배터리 수명 예측 알고리즘 설계 방안
* 인공지능 기반 수명 예측 알고리즘 적용 사례
- EV 주행 환경을 고려한 실시간 SOH 추정 알고리즘 연구 사례
- 폐배터리 재사용을 위한 RUL 예측 알고리즘 연구 사례
* 인공지능 기반 수명 예측 알고리즘 구축(실습)
- RUL 모델 설계를 위한 사용 가능 HI 선정 프로세스
- 모델 별(RNN, LSTM, GRU) Python Script 동작 프로세스
- 최적 모델 선정 및 수명 예측 결과 도출
Step 3: AI 기반 고장 진단 프로세스 구축(실습)
* 배터리 안전 운용을 위한 인공지능 기반 고장 진단 알고리즘
- 배터리 고장 진단 알고리즘 개발의 필요성
- 지도/비지도 학습 기반 배터리 고장진단
- 배터리 고장 진단을 위한 데이터 패턴화 및 이상 상태 진단 연구 사례
- EIS 이미지 입력을 통한 CNN 기반 외부 환경 분류 연구 사례
* 인공지능 기반 고장 진단 알고리즘 구축(실습)
- EIS 도출 원리 및 특성 실험 수행 프로세스
- RP 알고리즘 적용 기반 EIS 이미지 패턴 변환
- CNN 알고리즘 Python Script 동작 프로세스
- 이미지 패턴 별 모델 학습에 따른 분류 결과 도출
- 하이퍼 파라미터 최적화에 따른 분류 성능 향상
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