随着电动汽车行业的快速发展,越来越多的电池从原本的应用场景中退役下来,退役电池的梯次利用技术已成为新能源领域的研究热点。而退役电池往往存在很多内部损伤,仅以容量和内阻等数据作为退役电池的筛选指标和健康特征不能反应电池的内部的老化,因此需要无损地获取更多反应电池内部健康状态的特征参数,作为退役电池筛选和评价的指标。本文通过搭建电池的电化学模型,使用模拟退火算法进行参数辨识,获取电池的电化学参数,依据容量增量分析法研究各电压平台对电池老化的反应程度,根据电压平台划分SOC区间,建立分段赋权的参数辨识目标函数,最后研究磷酸铁锂电池的健康特征参数随电池循环寿命的变化规律,选择与循环寿命相关性强的内部健康特征作为电池筛选和评价的依据。论文的研究内容如下:介绍了锂离子电池的基本工作原理,描述了准二维模型中的固液相扩散过程以及电荷守恒方程、物质守恒方程、电化学动力学方程,并在准二维模型的基础上添加液相电势建立单粒子模型。将电化学模型搭建在MATLAB中,通过实验结合仿真的方式获取电池的正极开路电压与正极表面荷电状态的关系。对参数分别进行敏感度分析得到敏感度较高的参数,用模拟退火算法对参数进行辨识,并通过恒流放电工况和动态放电工况的实验与仿真的对比,验证了模型的准确性。对磷酸铁锂电池进行容量增量分析,分析不同因素对IC曲线的影响,通过层次分析法和变异系数法分析容量增量曲线的各个峰对电池老化的反应程度,依据反应程度给各个IC峰对应的SOC区间赋权,考虑到退役电池梯次利用时不满充满放的使用场景,选择比较能反应电池老化的SOC区间进行参数辨识,并根据权重确定新的参数辨识目标函数。新的目标函数主要辨识权重大的SOC区间,得到的参数辨识结果更能反应电池的老化状态。对磷酸铁锂电池进行加速老化试验,并在循环过程中对电池的健康特征参数进行辨识,得到特征参数的变化轨迹。并通过对比不同目标函数的参数辨识结果的曲线拟合程度,验证使用新的目标函数的参数辨识结果与电池寿命相关性更强。然后分析各健康特征参数的实际物理意义,利用健康特征参数研究电池的老化机理,最后提出用于退役电池筛选和评价的健康特征参数。