【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51877138,51977131）； 上海市青年科技启明星（19QA1406200）～～；
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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。
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