无监督聚类在锂离子电池分类中的应用

单体电池的一致性,决定了电池组的性能,如何选出性能一致的单体电池又一直是电池组研究中的重点所在。本文采集了100个合格锂离子电池的6项性能指标(老化前后电压、容量、内阻、1C放电平台、电芯厚度),运用主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、随机森林(RF)3种无监督聚类方法,对数据结构进行了研究。结果表明,数据指标之间存在复杂的非线性关系,主成分分析和核主成分分析,均未能形成明显聚类,但随机森林数据在低维空间显然形成4类,任意从中选4个电池组成电池组作循环性能仿真测试,结果显示由由该方法挑选出的单体电池具有较好的一致性。