【摘 要】
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首批投入市场的电动汽车逐步接近使用年限,我国动力电池即将面临大规模退役。如何根据退役电池的健康状态进行快速低成本分选重组、二次利用,实现大规模退役电池快速消纳,是当前发展退役电池梯次利用技术的关键。针对上述问题,本文依托陕西省重点研发计划重点产业创新链项目（2019ZDLGY15-04-02）,根据退役电池在恒流工况下的电压响应差异性特点,设计一种基于电池工况数据特征值的退役电池梯次状态快速聚类算
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目（课题编号 2019ZDLGY15-04-02）电动汽车能量管理关键技术与高密度动力锂电池开发；
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首批投入市场的电动汽车逐步接近使用年限,我国动力电池即将面临大规模退役。如何根据退役电池的健康状态进行快速低成本分选重组、二次利用,实现大规模退役电池快速消纳,是当前发展退役电池梯次利用技术的关键。针对上述问题,本文依托陕西省重点研发计划重点产业创新链项目（2019ZDLGY15-04-02）,根据退役电池在恒流工况下的电压响应差异性特点,设计一种基于电池工况数据特征值的退役电池梯次状态快速聚类算法,开发实现了退役电池快速综合测试系统。论文具体内容如下:（1）针对电池聚类过程无监督性特点,划分自适应梯次区间目标,提出融合Canopy的改进K-means++算法,完成电池梯次状态划分。首先结合老化电池电压响应存在差异的特性,设计电池状态一致性测试工况。提取状态一致性部分的数据,利用主成分分析法得到电池特征值。将提取的电池参数,利用所设计的聚类算法分别对电池特性参数与工况特征值进行聚类对比。对比结果显示,两种聚类结果的重合度达到82.4%,证明了电池梯次快速聚类方法具有可行性。（2）针对退役电池梯次区间快速分类的应用需求,设计一套退役电池充放电综合测试系统。系统能够对退役电池特性测试工况完成在线编辑,实现了多设备数据并发与数据实时采集功能。测试系统对退役电池工况运行过程中的参数变化实现动态检测和数据库实时存储,应用提出的聚类算法实现测试电池的快速聚类目标。（3）对搭建的退役电池充放电综合测试系统执行电池CC-CV充放电、混合功率脉冲特性、多阶倍率、SOC-OCV等测试工况,测试系统各项运行性能;应用提出的电池快速聚类方法对实验室40节健康状态各异的松下NCR18650BD三元锂电池进行梯次状态分类。实验结果表明,所设计的测试系统达到了指标要求,聚类结果能够对被测电池提出合理的二次利用方案。
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