本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

研究了中心控制和优化软件。结合用户的需求和比较现有软件，开发了灯组定义、相位定义、相位序列定义、相位配时模块。信号机直接以以太网连网，通讯模块负责接收信号机的各项参数，并发送指定的相应数据。进行了配时优化研究。在优化时采用固定周期的方法，相位的绿信比作为优化变量进行优化。

ISO 4-20mA/ISOS 4-20mA/ISOH 4-20mA系列4-20mA电流环路两线无源型信号隔离器 无需外接任何元件即可实现4-20mA或0-20mA电流环路信号隔离器，产品有PCB板上安装的IC封装、DIN35标准导轨安装和PIM面板嵌入式安装方式。 DIN导轨式安装方式可实现信号一进一出、二进二出、三进三出等多路隔离传输功能。 PIM 面板嵌入式智能化变送表可实现4-20mA信号隔离显示、报警控制及远距离无失真传输等多种功能。 广泛应用在冶金采矿、石油化工、电力设备、医疗仪器、工业自动化、新能源设施及军工科研等领域，用户可根据现场需要选择合适产品。