退役动力电池健康状态特征提取及评估方法综述

被引：43

作者：

李建林 ^{[1
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李雅欣 ^{[1
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陈光 ^{[2
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吕超 ^{[3
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武亦文 ^{[1
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徐亮 ^{[2
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马速良 ^{[1
]}

机构：

[1] 北方工业大学储能技术工程研究中心

[2] 北京南瑞怡和环保科技有限公司

[3] 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院

来源：

中国电机工程学报 | 2022年 / 42卷 / 04期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

退役电池; 梯次利用; 数据驱动; 模型驱动; 特征提取; 健康评估;

D O I：

暂无

中图分类号：

X705 [固体废物的处理与利用];

学科分类号：

083001 [环境科学];

摘要：

我国电动汽车动力电池退役高峰来临，电池梯次利用技术备受学术界和产业界的高度关注。与新电池相比，退役电池(retired battery,RB)一致性差、性能离散度高、安全隐患大，并且从电池单体、模块、电池簇到储能系统逐层集成过程中，上述问题会叠加、放大，导致系统整体性能不确定性增大。为实现退役动力电池安全可靠、规模化、多场景梯次利用，研究基于RB衰退机理的特征提取及健康状态评估技术非常关键。该文基于退役电池的性能衰退规律、电池安全状态演变机理，重点对RB健康状态特征参量表征和残值评估方法进行综述，分别从数据驱动方式以及模型驱动2个维度对提取RB特征和健康评估进行总结分析，提高基于RB衰退规律的退役电池健康状态和残值评估模型精度，对RB特征提取以及健康状态评估未来的研究方向进行展望。

引用

页码：1332 / 1347

页数：16

共 72 条

[1]

退役动力电池梯次利用相关政策对比分析 [J].