【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法及装置，属于退役电池梯次利用。
技术介绍
1、伴随电动汽车产业的快速发展，退役电池的梯次利用已成为新的研究热点，当电动汽车的电池容量衰减至80%时则不能继续使用，但可以通过测试、拆解、重组后应用于其他领域，实现退役电池的梯次利用，但是退役电池的老化程度不同，且电池来自不同种类、生产厂家，其安全性能也有较大差异，若不经过筛选直接重组，电池之间的不一致性会严重影响电池储能系统的使用性能。因此，如何对退役电池进行快速、精确分选是急需解决的技术问题。
2、一般情况下，通过获取退役电池的历史使用数据，测试得到对应的电池剩余容量，再对电池未来运行状态进行预测，将预测的电池未来运行状态作为可用于重组的单体电池的筛选依据，继而用于梯次利用。
3、上述方法虽然可实现退役电池的梯次利用，但没有进一步考虑分选的准确度，分选的考虑因素过于简单，或仅仅通过获取退役电池的历史使用数据对电池未来运行状态进行预测，进而直接筛选达标的单体电池用于梯次利用，因此极其容易造成筛选准确度不高、筛选出的单体电池实际不符合梯次利用标准的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法及装置，其主要目的在于提高电池分选速度，并增加退役电池按性能相似性分类的准确度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，包括：
3、接收退役电池的梯次利用指令，根据所述
4、利用预设的电池测试系统对所述单体电池执行充放电测试，同时收集得到充放电数据，并根据所述充放电数据对所述单体电池执行一次分选处理；
5、获取电池参数特征组，对所述电池参数特征组依次执行特征指标评价，得到指标评价结果，其中电池参数特征组由种电池参数特征组成；
6、根据所述指标评价结果构建原始评价矩阵，利用所述原始评价矩阵计算得到每种电池参数特征的电池指标权重，并对所述电池指标权重执行数值大小排序，确定数值排行前三的电池参数特征；
7、根据数值排行前三的电池参数特征对所述单体电池进行二次分选处理；
8、确定重组电池所需的充放电功率，基于所述充放电功率设定重组电池中单体电池的电池数量，并根据所述电池数量组装重组电池，完成基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用。
9、可选地，所述利用预设的电池测试系统对所述单体电池执行充放电测试，包括：
10、确定电池测试系统，将所述单体电池与电池测试系统连接，其中电池测试系统包括电流设定模块、电压设定模块与电阻调节模块；
11、启动所述电池测试系统，并利用所述电流设定模块将充电电流设定为2a恒流，对所述单体电池执行充电；
12、当所述电池测试系统显示电池电压达到4.2 v时，利用所述电压设定模块将充电电压设定为恒压模式，继续对所述单体电池执行充电；
13、当所述电池测试系统显示电池电流减至20ma时，将所述单体电池静置10min；
14、静置完成后，利用所述电阻调节模块对单体电池执行放电，直到电池电压达到3.2v时停止放电。
15、可选地，所述根据所述充放电数据对所述单体电池执行一次分选处理，包括：
16、确定所述充放电数据，其中充放电数据由充电过程中平均电压的上升高度、放电过程中平均电压的下降高度、充电过程中单体电池的平均容量及充电过程后单体电池的开路电压组成；
17、设定六阶多项式，利用所述六阶多项式对充放电数据进行傅里叶级数拟合；
18、当拟合成功后，将所述上升高度、下降高度、平均容量及开路电压集合组成单体电池的四维特征向量，其中，表示所述上升高度，表示所述下降高度，表示所述平均容量，表示所述开路电压；
19、根据所述充放电数据设定最优参数，并根据所述最优参数对四维特征向量执行算法聚类，获得聚类分选结果依次为优、良、中、差，完成对所述单体电池执行一次分选处理。
20、可选地，所述根据所述充放电数据设定最优参数，包括：
21、对所述充放电数据计算数据距离，根据所述数据距离绘制距离图；
22、选取所述距离图的拐点处对应的距离作为基准参数，并得到五个待定参数依次为基准参数-1.0、基准参数-0.5、基准参数、基准参数+0.5、基准参数+1.0，
23、根据所述待定参数依次对充放电数据执行算法聚类，并计算每个所述待定参数对应的聚类数量和聚类噪音；
24、选取能够产生最大聚类数量和最小聚类噪音的待定参数作为最优参数。
25、可选地，所述获取电池参数特征组，对所述电池参数特征组依次执行特征指标评价，得到指标评价结果，其中电池参数特征组由种电池参数特征组成，包括：
26、根据所述聚类分选结果对单体电池执行筛选，保留聚类分选结果为优、良、中的单体电池；
27、设定电池参数特征组，其中电池参数特征组由种电池参数特征组成，电池参数特征组包括电池内阻、极化电压、能量密度及充电速率；
28、确定所述电池参数特征组，依次评价聚类分选结果为优、良、中的单体电池对应每种电池参数特征的特征指标数值，组成得到指标评价结果。
29、可选地，所述根据所述指标评价结果构建原始评价矩阵，利用所述原始评价矩阵计算得到每种电池参数特征的电池指标权重，包括：
30、将每个所述指标评价结果依次组建得到原始评价矩阵，其中原始评价矩阵的表示方法为：
31、
32、其中，表示原始评价矩阵，表示第组聚类分选结果为优、良、中的单体电池对应第种电池参数特征的特征指标数值，表示电池参数特征组包含的电池参数特征数量，表示聚类分选结果为优、良、中的单体电池数量，且小于或等于，小于或等于；
33、对所述原始评价矩阵中数值为负的特征指标数值执行数据正向化处理，处理成功后得到特征指标新值；
34、利用所述特征指标新值代替原始评价矩阵中数值为负的特征指标数值的原先位置，得到改良评价矩阵；
35、对所述改良评价矩阵执行计算，得到每种电池参数特征的电池指标权重。
36、可选地，所述对所述改良评价矩阵执行计算，得到每种电池参数特征的电池指标权重，包括：
37、确定所述改良评价矩阵，其中改良评价矩阵的表示方法为：
38、
39、其中，表示改良评价矩阵，表示特征指标新值或原本数值为正的特征指标数值，表示电池参数特征组包含的电池参数特征数量，表示聚类分选结果为优、良、中的单体电池数量，且小于或等于，小于或等于；
40、根据所述改良评价矩阵计算第组聚类分选结果为优、良、中的单体电池对应第种电池参数特征的特征指标比重；
41、利用所述特征指标比重计算得到每种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述利用预设的电池测试系统对所述单体电池执行充放电测试，包括：
3.如权利要求1所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述根据所述充放电数据对所述单体电池执行一次分选处理，包括：
4.如权利要求3所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述根据所述充放电数据设定最优参数，包括：
5.如权利要求3所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述获取电池参数特征组，对所述电池参数特征组依次执行特征指标评价，得到指标评价结果，其中电池参数特征组由种电池参数特征组成，包括：
6.如权利要求5所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述根据所述指标评价结果构建原始评价矩阵，利用所述原始评价矩阵计算得到每种电池参数特征的电池指标权重，包括：
7.如权利要求6所述的基于电池储能优化管理的
8.如权利要求7所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述根据所述改良评价矩阵计算第组聚类分选结果为优、良、中的单体电池对应第种电池参数特征的特征指标比重，包括：
9.如权利要求8所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述利用所述特征指标比重计算得到每种电池参数特征的电池指标权重，包括：
10.基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述利用预设的电池测试系统对所述单体电池执行充放电测试，包括：
3.如权利要求1所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述根据所述充放电数据对所述单体电池执行一次分选处理，包括：
4.如权利要求3所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述根据所述充放电数据设定最优参数，包括：
5.如权利要求3所述的基于电池储能优化管理的退役电池梯次利用方法，其特征在于，所述获取电池参数特征组，对所述电池参数特征组依次执行特征指标评价，得到指标评价结果，其中电池参数特征组由种电池参数特征组成，包括：
6.如权利要求5所述的基于电...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁柏栋，郑伟鹏，赵峰，李艳芹，
申请(专利权)人：江苏杰成新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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