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动力电池梯次利用关键技术与应用综述
被引量：
5
1
作者
崔树辉
周贺
+1 位作者
黄振兴
王凯
《广东电力》
2023年第1期9-19,共11页
近年来,随着新能源汽车产业的发展,动力电池迎来大规模退役,为避免资源浪费,延长电池使用寿命,对动力电池梯次利用技术的研究具有重大现实意义。为此从梯次利用技术的现状出发,分析国内外梯次利用项目和相关政策,对梯次利用过程中的检...
近年来,随着新能源汽车产业的发展,动力电池迎来大规模退役,为避免资源浪费,延长电池使用寿命,对动力电池梯次利用技术的研究具有重大现实意义。为此从梯次利用技术的现状出发,分析国内外梯次利用项目和相关政策,对梯次利用过程中的检测、筛选、重组和均衡技术以及电池梯次利用在多种储能场景下的应用进行综述,并对锂离子电池梯次利用中的性能检测做出重点总结。最后总结了梯次利用在电池状态评估和梯次电池筛选上的技术难点与未来的研究趋势,指出以卡尔曼滤波为代表的模型驱动方法和以人工神经网络为代表的数据驱动方法的有机结合,可以有效提高电池状态评估与分选的效率,是重要的研究趋势;提出针对不同的电池工况和不同的梯次利用场景应具有多样性的检测和分选方法,并应制订具体标准;对梯次利用的级别、标准化程度以及退役电池回收体系几个方面的研究给出了合理的建议。
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关键词
动力电池
梯次利用
状态评估
分选
与
重组
梯次储能系统
下载PDF
职称材料
基于因子分析与K-means聚类的退役动力电池快速分选方法
被引量：
20
2
作者
张朝龙
赵筛筛
章博
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第12期41-47,共7页
针对目前退役动力电池数量多、快速分选方法匮乏的问题,提出一种基于脉冲功率测试(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC)、因子分析和聚类算法的退役动力电池快速分选与重组方法。根据电池管理系统(Battery Management System,BMS)...
针对目前退役动力电池数量多、快速分选方法匮乏的问题,提出一种基于脉冲功率测试(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC)、因子分析和聚类算法的退役动力电池快速分选与重组方法。根据电池管理系统(Battery Management System,BMS)记录的电池数据,计算单体电池电压数据得到电池最大可用容量。以HPPC一次放电脉冲提取的电池开路电压、欧姆内阻、极化电阻以及浓差电阻作为特征变量。特征变量数据经归一化算法与因子分析优化后,通过聚类算法完成电池分选与重组。实验结果表明:该方法下单体电池平均分选重组时间压缩在30 min以内,分组后一致性指标较好,在退役动力电池分选与重组中具有较好的实际意义。
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关键词
BMS
HPPC
因子分析
聚类算法
快速
分选
与
重组
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职称材料
题名
动力电池梯次利用关键技术与应用综述
被引量：
5
1
作者
崔树辉
周贺
黄振兴
王凯
机构
青岛大学电气工程学院
青岛大学威海创新研究院
迪卡龙(青岛)电子有限公司
青岛海尔洗涤电器有限公司
电动汽车智能化动力集成技术国家地方联合工程研究中心(青岛)
出处
《广东电力》
2023年第1期9-19,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0102004-4)
山东省重点研发计划项目(ZR2020KF020)。
文摘
近年来,随着新能源汽车产业的发展,动力电池迎来大规模退役,为避免资源浪费,延长电池使用寿命,对动力电池梯次利用技术的研究具有重大现实意义。为此从梯次利用技术的现状出发,分析国内外梯次利用项目和相关政策,对梯次利用过程中的检测、筛选、重组和均衡技术以及电池梯次利用在多种储能场景下的应用进行综述,并对锂离子电池梯次利用中的性能检测做出重点总结。最后总结了梯次利用在电池状态评估和梯次电池筛选上的技术难点与未来的研究趋势,指出以卡尔曼滤波为代表的模型驱动方法和以人工神经网络为代表的数据驱动方法的有机结合,可以有效提高电池状态评估与分选的效率,是重要的研究趋势;提出针对不同的电池工况和不同的梯次利用场景应具有多样性的检测和分选方法,并应制订具体标准;对梯次利用的级别、标准化程度以及退役电池回收体系几个方面的研究给出了合理的建议。
关键词
动力电池
梯次利用
状态评估
分选
与
重组
梯次储能系统
Keywords
power battery
echelon utilization
state evaluation
sorting and recombination
echelon energy storage system
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于因子分析与K-means聚类的退役动力电池快速分选方法
被引量：
20
2
作者
张朝龙
赵筛筛
章博
机构
安庆师范大学电子工程与智能制造学院
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第12期41-47,共7页
基金
国家自然科学基金项目资助(51607004)
安徽高校协同创新项目资助(GXXT-2019-002)
安徽高校自然科学研究重点项目资助(KJ2020A0509)。
文摘
针对目前退役动力电池数量多、快速分选方法匮乏的问题,提出一种基于脉冲功率测试(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC)、因子分析和聚类算法的退役动力电池快速分选与重组方法。根据电池管理系统(Battery Management System,BMS)记录的电池数据,计算单体电池电压数据得到电池最大可用容量。以HPPC一次放电脉冲提取的电池开路电压、欧姆内阻、极化电阻以及浓差电阻作为特征变量。特征变量数据经归一化算法与因子分析优化后,通过聚类算法完成电池分选与重组。实验结果表明:该方法下单体电池平均分选重组时间压缩在30 min以内,分组后一致性指标较好,在退役动力电池分选与重组中具有较好的实际意义。
关键词
BMS
HPPC
因子分析
聚类算法
快速
分选
与
重组
Keywords
battery management system(BMS)
hybrid pulse power characteristic(HPPC)
factor analysis
clustering algorithm
fast classification and regroup
分类号
U469.7 [机械工程—车辆工程]
TM91 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动力电池梯次利用关键技术与应用综述
崔树辉
周贺
黄振兴
王凯
《广东电力》
2023
5
下载PDF
职称材料
2
基于因子分析与K-means聚类的退役动力电池快速分选方法
张朝龙
赵筛筛
章博
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
20
下载PDF
职称材料
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