【摘 要】
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动力锂离子电池（简称锂电池）作为电动汽车能量来源的动力源,其使用寿命会随着锂电池的充放电次数的增加而降低。当动力锂电池的使用寿命退化到一定阈值时,我们就需要对其进行回收处理。如果大批量的退役动力锂电池,直接进行回收处理,就会造成能源的巨大浪费。如何从可持续发展角度考虑使大批量退役动力锂电池变废为宝是一个值得深入研究的问题。基于此,本文以退役动力锂电池为研究对象,针对大量退役动力锂电池,提出一种退役
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目“退役动力锂电池组剩余寿命预测及梯次利用方法研究”（项目编号:2020M683237）； 重庆市技术创新与应用发展专项面上项目“纯电动汽车用高功率密度交流感应驱动电机研制及应用”（项目编号:cstc2020jscx-msxm X0202）；
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动力锂离子电池（简称锂电池）作为电动汽车能量来源的动力源,其使用寿命会随着锂电池的充放电次数的增加而降低。当动力锂电池的使用寿命退化到一定阈值时,我们就需要对其进行回收处理。如果大批量的退役动力锂电池,直接进行回收处理,就会造成能源的巨大浪费。如何从可持续发展角度考虑使大批量退役动力锂电池变废为宝是一个值得深入研究的问题。基于此,本文以退役动力锂电池为研究对象,针对大量退役动力锂电池,提出一种退役动力锂电池剩余使用寿命（RUL）预测及梯次利用重组方法,从根源上系统地解决了大量退役动力锂电池处理问题,实现退役动力锂电池梯次利用的目的。首先,介绍动力锂电池工作原理及特性参数,叙述动力锂电池充放电特性,阐述动力锂电池内部材料退化机理和动力锂电池的退役特性,揭示动力锂电池退化的一般规律,进一步分析退役动力锂电池不一致性对电池RUL的影响。其次,基于退役动力锂电池特性分析,提取出电池容量、电池内阻、电池温度变化速率、电池放电时间4个电池健康因子,并且考虑了退役动力锂电池内阻和容量的不一致性,利用径向基（RBF）神经网络模型建立电池健康因子和电池可用能量的映射关系进而采用电池可用能量作为RUL预测指标。然后,比较了遗传编程模型（GP）、克里金模型（Kriging）、多项式响应面模型（RSM）、RBF模型,发现GP的误差相对较小,确定将GP作为退役动力锂电池的预测模型。通过分析案例表明,所提方法能够较为准确的预测出退役动力锂电池RUL。最后,根据电池容量、电池内阻、电池RUL对退役动力锂电池进行初步筛选,留下具有梯次利用价值的动力单体锂电池。然后基于支持向量聚类（SVC）算法,提出基于等数分配策略的SVC聚类重组方法。通过案例分析表明,等数分配策略的SVC聚类重组方法可以使锂电池组内的电池容量、电池内阻、电池RUL的不一致性大幅降低并且可以使重组后的锂电池组直接应用于梯次利用场景。
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