[发明专利]基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法，设计针对退役动力锂电池筛选过程的测试工况；从该测试过程中提取电池容量，进行第一层次筛选；再提取电池内阻，进行第二层次筛选；在此基础上，使用红外热成像记录测试过程中温度的变化，依据该温度的变化特征，分别计算变异系数及信息熵，通过聚类运算分析，完成第三层次的筛选，获得电气与热特性一致性均较好的退役电池单体。还公开了基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选系统，包括数据采集模块、红外成像模块、计算模块和筛选模块。本发明能够在保证退役动力锂电池电特性一致的基础上，选出热特征较为统一电池单体组成电池组，以便于提高梯次利用电池组的效率。

技术领域

本发明属于退役动力锂电池梯次利用领域，具体涉及一种基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法。

背景技术

近年，国内新能源汽车保有量迅速增加，我国已经成为全球新能源汽车的主要市场。作为新能源汽车最重要的储能元件，动力锂电池在使用过程中不可避免地不断老化。在新能源汽车中过度使用锂电池，也会产生潜在的安全风险。故应将容量保持率低于特定值的动力电池适时地从新能源汽车中退役下来，以保障车辆的使用安全。因此，大量的新能源汽车也意味着未来会有大量的退役动力锂电池产生。

退役动力锂电池仍然具有一定的潜在应用价值，从新能源汽车中退役的锂电池，依然具备在低速车辆、固定式储能等场景中继续使用的潜在价值。然而，退役电池单体的老化程度往往是不统一的，对动力锂电池进行梯次利用的第一步就是对所有退役单体进行筛选，找出性能及一致性较好的单体，组成新的电池组。针对退役动力锂电池梯次利用环节的关键技术，当前，对于退役动力锂电池的筛选多是单纯根据其电气特性进行筛选，如：容量、内阻等等，而并未考虑电池的热特性。无法全面准确地分选出具备较好电气特性的电池，不便于找到热特征方面较为统一的电池单体。无法在保证电池单体一致性的同时，降低后续退役动力锂电池组热管理的难度。

发明内容

本发明提供了一种基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法，解决了退役动力锂电池筛选时未考虑电池热特性的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于温度变化聚类分析的退役动力锂电池筛选方法，包括以下步骤：

设计测试工况，在测试过程中获取待筛选的退役动力锂电池的原始数据，所述原始数据包括电池容量、电池直流内阻和电池的温度变化；

从所述原始数据中提取电池容量，进行第一层次筛选；

基于所述第一层次筛选，提取电池直流内阻，进行第二层次筛选；

基于所述第二层次筛选，记录测试过程中电池的温度变化曲线，依据所述温度变化曲线，分别计算温度变化的变异系数及信息熵，进行聚类分析，完成第三层次筛选，获得所需退役动力锂电池单体；

所述信息熵的计算公式如下：

式中：H_T为信息熵，p(T_i)为数据舍入截断后T_i出现的概率，[T₁，T₁+ΔT]为退役动力锂电池的温度变化范围，T_i为将温度的原始测量数据四舍五入截断到以ΔT单位步长所对应的温度变化区间。

进一步地，所述测试工况包括对所述待筛选的退役动力锂电池进行充放电测试；测试过程中，通过数据采集模块收集所述待筛选的退役动力锂电池的电流和电压，所述电流和电压用于计算电池容量和电池直流内阻；测试过程中，通过红外成像模块获取电池的温度变化。

进一步地，所述电池容量在标准恒流恒压充电过程中测试；所述电池直流内阻的获得方法为：将电池放电至荷电状态后，采用幅值不同的短时电流脉冲组合，测量各电流倍率下的直流内阻，求取平均值，得到电池的直流内阻；所述电池的温度变化具体为：将双极性电流脉冲注入退役动力电池过程中的电池温度变化。