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题名退役电池特征指标提取和处理方法综述
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作者
谢红伟
时玮
陈诗荣
施洪生
李华伟
焦学文
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机构
北京交通大学电气工程学院
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出处
《储能科学与技术》
北大核心
2025年第9期3581-3595,共15页
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文摘
动力电池在老化过程中出现容量衰减、内阻增大和一致性下降等一系列特征变化,虽然这些特征变化给退役电池梯次利用安全性带来巨大挑战,但也成为电池状态评估和筛选的重要依据。首先,分析国内外政策法规在推动和规范梯次利用发展中的作用,并结合工程实例剖析安全隐患,提出特征指标提取与处理方法在效率和精度方面的要求。其次,围绕“模型-测试-算法”框架,创新性地将特征指标提取与处理分为“侧重于效率”和“侧重于精度”两大类方法,探讨在特征指标提取和处理过程中,测试手段和智能算法如何提高效率;介绍多维特征指标提取和分阶段的特征指标应用的过程中,模型与算法如何提高精度。最后,结合政策文献要求,对各类方法进行总结和对比,为迎接2030年即将来临的“退役电池浪潮”提供理论依据。
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关键词
退役电池
状态评估
梯次利用
特征指标
电池筛选
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Keywords
retired batteries(RB)
state assessment
cascade utilization
characteristic indicators(CI)
battery screening
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分类号
TM911
[电气工程—电力电子与电力传动]
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