【摘 要】
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电动汽车动力电池退役后剩余容量可达60%-80%,梯次利用成组时,单体电池之间的性能差异会降低模组的使用性能和循环寿命,甚至引发安全问题。本文以退役18650锂电池为研究对象,研究退役电池一致性分选方法,旨在提高退役电池成组后的一致性。通过分析锂电池不一致性产生机理与改善锂电池不一致性的措施,发现容量、电压、内阻等是影响退役电池一致性的重要因素。（1）提出了考虑曲线动态特征的退役锂电池一致性分选方
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电动汽车动力电池退役后剩余容量可达60%-80%,梯次利用成组时,单体电池之间的性能差异会降低模组的使用性能和循环寿命,甚至引发安全问题。本文以退役18650锂电池为研究对象,研究退役电池一致性分选方法,旨在提高退役电池成组后的一致性。通过分析锂电池不一致性产生机理与改善锂电池不一致性的措施,发现容量、电压、内阻等是影响退役电池一致性的重要因素。（1）提出了考虑曲线动态特征的退役锂电池一致性分选方法。针对单一的电压或能量曲线不能完整描述电池不一致性特征的问题,以100节退役锂电池为研究对象进行内阻和电压测试以及充放电实验。运用能量差表述电池极化差异,选用容量、能量差、充电电压、放电电压、充电内阻、放电内阻6个指标进行多参数预分选,综合考虑电压偏差与容量偏差进行动态特征分选。结果表明,该分选方法能有效地改善电池的不一致性。（2）提出了考虑曲线变化特征的退役锂电池一致性分选方法。为提取电池电压曲线和能量曲线数据的有效信息,提高退役电池相似度衡量的准确性和重组后的一致性,采用欧式距离度量曲线整体分布特征,采用五分位方法提取曲线形态特征,运用改进的最长公共子序列算法（Longest Common Subsequence,LCS）度量曲线形态差异。采用熵权法分别配比电压与能量曲线的两类特征,采用方差赋权法对电压和能量曲线赋权,应用Kmeans++聚类算法对96节退役电池曲线进行聚类。结果表明,该分选方法能够有效区分电压、能量曲线的变化特征。
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