电网技术

2020, v.44;No.438(05) 1664-1673

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基于快速充电曲线的退役锂电池模块快速分选技术
Rapid Classification Based on Fast Charging Curves for Reuse of Retired Lithium-ion Battery Modules

郑岳久;李家琦;朱志伟;来鑫;周正;

摘要(Abstract):

由于在使用过程中造成的电池间的不一致性,退役锂离子电池在储能应用等梯次利用前要进行一致性分选。然而,现有的退役锂电池分选方法存在着效率低下的问题,并且研究多集中于单体,针对模块层面的分选方法相对欠缺。为此提出了一种基于机器学习算法的退役锂电池模块快速分选方法。首先阐述了由于电池不一致性所带来的串联充电曲线不同的现象,基于此原理设计了分选步骤;其次,提出了基于支持向量机的筛选模型,实现了利用少部分样品电池的特征电压筛选大批量的退役电池;进一步,提出了一种针对模块级别的退役电池重组方法,以应对实际工程中电池模块难以拆解的特性。结果表明,相较于传统方法,所提退役电池模块快速分选方法大幅提升了分选效率,同时解决了退役锂电池模块分选的问题。

关键词(KeyWords): 锂离子电池;快速分选;支持向量机;充电曲线;成组理论

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51877138,51977131);; 上海市青年科技启明星(19QA1406200)~~

作者(Author): 郑岳久;李家琦;朱志伟;来鑫;周正;

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