[发明专利]基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法

权利要求书

1.一种基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法，其特征在于，包括：

S1.随机选取若干电池，并在温度恒定状态下利用典型循环充放电方法测得每个电池的SOH，再测出每个电池在不同的SOC状态下的多维EIS曲线簇；改变温度后重复测试过程，从而得到所有电池在不同SOC状态和温度T下的多维EIS曲线簇库，以形成样本电池图谱库；

S2.获取一个待评估电池以阻抗实部、虚部为坐标轴的不同幅值激励电流下的EIS曲线簇并作为其图谱，与所述样本电池图谱库中的图谱进行匹配；

若匹配成功，则将匹配成功的图谱所对应的SOH和SOC状态作为待评估电池的SOH和SOC状态；

若匹配失败，则按照步骤S1的过程测出所述待评估电池的SOH以及在不同SOC、温度T条件下的多维EIS曲线簇，并加入到样本电池图谱库中；

S3.按照步骤2的过程，对所有待评估电池进行匹配；

S4.将SOH作为一致性评估的第一指标，设定SOH的取值范围，并将处于所述取值范围内的所有待评估电池归为一组；

S5.对同组内的待评估电池进行编号，并将1号待评估电池作为参考电池，计算其他待评估电池的指纹图谱与参考电池的指纹图谱的相似度；

S6.以相似度作为一致性评估的第二指标，将相似度高于所设定的阈值的待评估电池判断为具有一致性的电池，并归为一类，剩余的待评估电池按照步骤S5和步骤S6的过程继续归类，直到所有待评估电池完成分类。

2.根据权利要求1所述的基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法，其特征在于，所述步骤S2中的图谱匹配方法为基于细节点模式指纹识别算法或基于纹理模式的指纹识别算法。

3.根据权利要求2所述的基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法，其特征在于，所述基于细节点模式指纹识别算法是将所述样本电池图谱库中的各个图谱和待评估电池图谱转化为由特征点构成的各自点集，计算待评估电池图谱转化的点集中的每个特征点与图谱库中各个图谱转化的点集中对应特征点的距离，若距离小于所设定的点间偏移距离阈值，则表示对应的两个特征点相匹配，统计待评估电池转化的点集与图谱库中各个图谱转化的点集相匹配的特征点数量，并将匹配点数量最多的图谱作为候选图谱，若匹配点数量大于所设定的数量阈值，则所述候选图谱即为匹配成功的图谱；否则，表示匹配失败。

4.根据权利要求2所述的基于多维阻抗谱的退役电池SOH和一致性的评估方法，其特征在于，所述基于纹理模式的指纹识别算法是将所述样本电池图谱库中的各个图谱以及待评估电池的图谱分别转化为由纹线构成的线集，计算各个线集中的相邻纹线之间的动态弯曲距离并作为图谱的特征向量，然后计算出待评估电池的图谱的特征向量与所述样本电池图谱库的各个图谱的特征向量之间的距离，并选出最小距离后判断是否小于所设定的图谱偏移距离阈值，若小于，则将最小距离所对应的图谱作为匹配成功的图谱；否则，表示匹配失败。