【摘 要】
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为了应对国外对我国能源的限制,国家大力推动电动汽车的发展,同时大批量的车用动力电池逐渐淘汰,车用动力电池退役后仍然具有大约80%左右的容量,将其筛选分类后可用于对电池性能要求不高的其他领域,可以最大化锂离子电池的全生命周期价值。锂离子电池应用场景广泛,导致退役电池出现较大的不一致性,直接成组使用会造成一定程度上的安全问题。本文以梯次利用电池的筛选与筛选后梯次利用电池的综合性能评估方法为研究内容,主
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为了应对国外对我国能源的限制,国家大力推动电动汽车的发展,同时大批量的车用动力电池逐渐淘汰,车用动力电池退役后仍然具有大约80%左右的容量,将其筛选分类后可用于对电池性能要求不高的其他领域,可以最大化锂离子电池的全生命周期价值。锂离子电池应用场景广泛,导致退役电池出现较大的不一致性,直接成组使用会造成一定程度上的安全问题。本文以梯次利用电池的筛选与筛选后梯次利用电池的综合性能评估方法为研究内容,主要开展了以下研究:（1）对本文选用磷酸铁锂电池进行一系列的性能测试。包括退役锂离子电池的余能检测,不同温度下的容量测试、放电欧姆内阻测试以及不同倍率下的电池充放电温升测试。通过以上测试,得出不同老化程度下的锂离子电池在不同的实验条件下的特性,所得数据为后文梯次利用电池综合性能评估提供支撑。（2）分别研究了不同健康状态的电池在不同温度和不同倍率的单因素影响下容量增量曲线的变化情况,发现不同电池IC曲线的指标在不同温度与不同倍率下存在不同程度的差异,说明仅通过容量参数来进行退役锂离子电池的筛选,存在一定的局限性。对于梯次利用电池而言,可以采取容量增量分析法,从电化学反应原理出发,再结合退役锂离子电池的余能检测数据,进行梯次利用电池的筛选成组。（3）采用改进的模糊C均值聚类算法作为梯次利用电池筛选的算法,再提取不同温度及不同倍率下锂离子电池容量增量曲线的部分参数,结合退役锂离子电池的余能检测数据作为聚类对象,利用有效性指标确定电池筛选类别。再将筛选后的电池串联作为实验组,以容量筛选法筛选的电池作为对照组,在筛选的温度下进行充放电实验,对比单体电压,证明了该方法的有效性。（4）针对退役锂离子电池性能可能存在部分随机性问题,结合了具有随机性的灰云模型,提出了梯次利用电池的综合性能评估方法。首先确定评判指标,然后利用灰色系统理论将各个指标分成不同灰类,再将其与云模型理论结合形成灰云模型,同时把主观的AHP法和客观的熵权法相结合,得到各电池性能评估指标的组合权重值,使得梯次利用电池的指标权重更科学合理,利用灰云模型得到了梯次利用电池各个性能指标所属的灰类,最后结合TOPSIS法得到各电池的综合性能评估值,并将其排序。
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