CN109078871A - 一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,包括:S1提取k组充放电过程中充电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k);S2提取步骤S1中部分数据进行电池单体电势模型参数辨识;S3计算所述退役电池并联模块的电池单体电势模型中电流I(k)对应的理论电压Ute(k);S4计算所述退役电池并联模块的实际端电压U(k)与所述理论电压Ute(k)的均方根误差,若所述均方根误差的值大于预设值,则剔除所述退役电池并联模块。本发明无需将退役电池并联模块拆解,通过计算退役电池并联模块的等效模型对应的理论电压和实际电压的均方根误差,判断退役电池并联模块内是否存在单体老化现象,方法简单,无需拆卸电池,可广泛应用电池领域。
Description
技术领域
本发明涉及电池领域,尤其涉及一种面向梯次利用的退役电池检验方法。
背景技术
随着世界汽车产业的发展,石油能源的消耗日益增加,加快了石油短缺的步伐,以内燃机为传统动力的汽车排放,造成大气污染和温室效应。电动汽车以其污染小、噪声低、能源效率高等优势备受青睐。
当汽车电池组的荷电能力降低到原有容量80%左右时,不再适合继续在电动汽车中使用,但仍然可以满足动力汽车以外的其他应用领域的性能要求,在电池外观完好、没有破损、各功能元件有效的情况下,可以进行电池的梯次回收再利用。例如,可将电池回收利用分为四个梯度,第一梯度为在电动汽车、电动自行车等电动装置中应用;第二梯度为第一梯度的退役锂电池,可应用于电网、新能源发电、UPS等储能装置中;第三梯度为低端用户等在其他方面的应用;第四梯度对电池进行拆解回收,极大的提高了电池的使用寿命,并且降低了成本,因此动力电池的梯次利用有着非常重要的意义。
然而,电动汽车退役电池并联模块中可能存在不同电池单体老化程度严重不一致的现象,此类电池并联模块存在安全隐患,需要从待利用的电池并联模块中剔除。
目前,检测电动汽车退役电池并联模块主要有两种方式:
一种方式无需拆解电池并联模块,通过测量整个电池并联模块的容量、内阻、开路电压等参数判断电池模块的性能,但是,此种方法无法对电池并联模块内部的电池单体进行老化程度判断,可能出现单体老化程度与整个电池并联模块老化程度不一致,而导致的检测结果不准确,造成潜在的风险。
另一种方式通过将电池并联模块的电池拆卸,分别测量电池单体的容量、内阻、开路电压等参数判断电池单体的性能,但是这种方法不但工作量大,费时费力,并且在拆卸的过程中易导致电池的变形、短路,降低电池的可靠性。
因此,有必要发明一种面向梯次利用的退役电池检验方法解决上述问题。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的是提供一种无需将退役电池并联电池模块拆解,并且可以剔出存在单体老化现象的退役电池并联模块。
本发明所采用的技术方案是:
一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,包括如下步骤:
S1提取k组充放电过程中充电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k),k≥2;
S2提取步骤S1中部分充放电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k)数据进行电池单体电势模型参数辨识,获得负极容量、负极初始SOC、正极容量、正极初始SOC和电池内阻的参数值;
S3计算所述退役电池并联模块的电池单体电势模型中电流I(k)对应的理论电压Ute(k);
S4计算所述退役电池并联模块的实际端电压U(k)与所述理论电压Ute(k)的均方根误差,若所述均方根误差的值大于预设值,则剔除所述退役电池并联模块。
优选的,所述步骤S3中所述参数辨识的方法包括线性最小二乘法或非线性最小二乘法或穷举搜索法或智能优化算法。
优选的,在所述步骤S1前还包括步骤S0:获取所述退役电池并联模块的电池厚度和/或电池重量和/或电池内阻和/或电压,若所述退役电池并联模块的电池厚度和/或电池重量和/或电池内阻和/或电压超过预设值,则将所述退役电池并联模块剔除。
优选的,获取所述退役电池并联模块的电池厚度包括直接测量法或图像分析法。
优选的,所述步骤S1中所述充电回路电流I(k)和所述退役电池并联模块的实际端电压U(k)包括充放电测试数据或者所述退役电池并联模块退役前预设时间段内的使用数据。
优选的,所述充放电测试包括如下步骤:
S10,对所述退役电池并联模块进行电压测试,判断所述电压是否大于预设值,若是,进入步骤S11,若否,进入步骤S13;
S11,对所述退役电池并联模块放电,直至所述退役电池并联模块的电压小于预设值;
S12,将所述退役电池并联模块静置预设时间;
S13,对所述退役电池并联模块进行充电测试,记录充放电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k),直至所述退役电池并联模块两端的电压等于预设值,同时,判断充电过程中所述退役电池并联模块的表面温度是否大于预设值,若是,充电终止,剔除所述退役电池并联模块。
优选的,所述步骤S13中所述充电测试包括恒流充电测试。
优选的,所述恒流充电测试的充电电流大于1/8C,并且小于1/3C。
优选的,还包括步骤S14,对所述退役电池并联模块进行恒压充电,直至所述退役电池并联模块的电流小于预设值。
本发明的有益效果是:本发明无需将退役电池并联模块拆解,只需测量退役电池并联模块的电流和对应的实际电压值,通过计算退役电池并联模块的等效模型对应的理论电压,通过判断理论电压和实际电压的均方根误差,判断退役电池并联模块内是否存在单体老化现象,方法简单,无需拆卸电池,可广泛应用电池领域。
附图说明
图1是本发明一种面向梯次利用的退役电池检验方法一具体实施例的流程图;
图2是本发明一种面向梯次利用的退役电池检验方法一具体实施例中充放电测试的流程图;
图3是本发明一种面向梯次利用的退役电池检验方法一具体实施例中电池单体电势模型的电路图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示,一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,包括如下步骤:
S1提取k组充放电过程中充电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k),k≥2;
S2提取步骤S1中部分充放电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k)数据进行电池单体电势模型参数辨识,获得负极容量、负极初始SOC、正极容量、正极初始SOC和电池内阻的参数值;
参数辨识的方法包括线性最小二乘法或非线性最小二乘法或穷举搜索法或智能优化算法。
S3计算所述退役电池并联模块的电池单体电势模型中电流I(k)对应的理论电压Ute(k);
S4计算所述退役电池并联模块的实际端电压U(k)与所述理论电压Ute(k)的均方根误差,当退役电池并联模块中单体性能差异较大时,使用电池单体电势模型描述电池模块的特性会存在较大误差,因此若所述均方根误差的值大于预设值,证明退役电池并联模块内电池单体出现老化,则剔除所述退役电池并联模块。
本发明无需拆解电池模块,仅需要测量所述退役电池并联模块的电流和电压数据,计算电池的等效模型,并通过计算出所述电池的实际电压值与理论电压的均方根排除存在单体老化现象的退役电池并联模块,计算过程可通过计算机建模自动完成,效率高,并且不会对电池有所损伤。
在所述步骤S1前还包括步骤S0:在所述步骤S1前还包括步骤S0:获取所述退役电池并联模块的电池厚度和/或电池重量和/或电池内阻和/或电压,若所述退役电池并联模块的电池厚度和/或电池重量和/或电池内阻和/或电压超过预设值,则将所述退役电池并联模块剔除。
其中,观测厚度包括直接测量法或图像分析法。
通过初步筛查,可快速检测出故障特征明显的电池,初步筛查测试时间短、资源消耗少,可极大的提高检测效率。
所述步骤S1中所述I(k)和实际电压U(k)数据可通过充放电测试或者通过所述退役电池并联模块退役前预设时间段内的使用数据获得。
采用退役电池并联模块退役前预设时间段内的使用数据无需额外测试,但是可能会存在数据不准确的问题。
充放电测试具有实验过程简单,对测试设备无特殊要求,实验时间短的优点。
如图2所示,具体的,所述充放电测试包括如下步骤:
S10,对所述退役电池并联模块进行电压测试,判断所述电压是否大于预设值,若是,进入步骤S11,若否,进入步骤S13;
S11,对所述退役电池并联模块放电,直至所述退役电池并联模块的电压小于预设值;
S12,将所述退役电池并联模块静置预设时间;
S13,对所述退役电池并联模块进行恒流充电测试,其充电电流大于1/8C,并且小于1/3C。记录充放电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k),直至所述退役电池并联模块两端的电压等于预设值,同时,判断充电过程中所述退役电池并联模块的表面温度是否大于预设值,若是,充电终止,剔除所述退役电池并联模块。
S14,对所述退役电池并联模块进行恒压充电,直至所述退役电池并联模块的电流小于预设值
在本发明一个具体的实施例中,一磷酸铁锂退役电池并联模块(以下简称并联电池模块)的出厂标称容量为200Ah,退役后的电池容量呈为173.94Ah。
首先对电池进行初步筛查。
测量电池的厚度,通过直接测量法测量并联电池模块的厚度,若电池的厚度大于该并联电池模块出厂时厚度的1.2倍,则该并联电池模块应该予以剔除,本实施例中,该并联电池模块未超过原厚度的1.2倍,满足本项测试要求。
确认泄压阀是否完好,测量所述并联模块的重量,若所述退役电池并联模块的泄压阀被打开或者污染,并且,所述退役电池并联模块的重量低于预设重量值,则证明该并联电池模块存在漏液现象,将所述并联电池模块剔除,本实施例中,泄压阀完好,并联电池模块重量与出场时的电量基本相同,满足本项测试要求。
测量该并联电池模块的电池内阻,当电池内阻过大时,则证明该并联电池模块严重老化或内部断路,应将所述并联电池模块剔除,本实施例中,并联电池模块的电池内阻在预设阻值内,满足本项测试要求。
测量该并联电池模块的电压,当电压小于1.25V时或者为负值时,则证明该并联电池模块存在内短路或者过放电,应将所述并联电池模块剔除,本实施例中,电池模块两端的电压满足预设值,满足本项目测试要求。
提取充放电过程中电流I(k)和实际电压U(k)数据。
将并联电池模块的两个极耳与电池充放电装置的动力线缆可靠连接,将电池充放电装置的电压采样线缆与并联电池模块的极耳相连接,尽可能靠近极耳根部,以消除极耳阻抗对测试数据的影响。将温度传感器紧贴在电池模块壳体上。
测量并联电池模块的端电压,该电压大于并联电池模块的下限截止电压2.5V,对该并联电池模块进行小电流倍率的恒流放电,电流大小为-50A,直至并联电池模块端电压小于电池模块的下限截止电压2.5V,断开并联电池模块的充放电回路。
静置该并联电池模块10分钟,用于消除该并联电池模块放电中的极化现象。
对该并联电池模块进行小电流倍率的恒流充电,电流大小的范围为50A,直至该并联电池模块的电压大于该并联电池模块的上限截止电压3.8V,切换至恒压充电模式。
对该并联电池模块进行恒压充电,恒压值为3.8V,监测该并联电池模块充电回路的电流大小,当电流小于20A时,停止充电。
测试过程中,监测并记录并联电池模块的实际电压U(k)和充放电回路电流I(k)、监测充放电过程中,并联电池模块表面温度,在此过程中,并联电池模块表面温度大于50℃时,应终止充放电,并将并联电池模块从亟待梯次利用的电池模块样本集中剔除,本实施例中未超过预设值。
充电完成后,对采样数据进行数据处理。从恒流充电部分中提取样本数据I(k1)和U(k1),并记录采样点之间的时间间隔T,本实施例中k1=1/3k,提取前1/3数据,电池单体电势模型如图3所示,等效模型公式如下:
其中,Ute(k)为等效模型的理论电压,是正极电势函数,自变量SOCp(k)为时刻k的正极荷电状态(正极SOC),为负极电势函数,自变量SOCn(k)为时刻k的负极荷电状态(负极SOC),IL(k)为时刻k的电池模型输入量,R为电池内阻。SOCp,0为电池模块充电初始时刻的正极初始SOC,Qp为正极容量(单位:Ah),△t为时刻k与k+1时刻的时间间隔,SOCn,0是电池模块充电初始时刻的负极初始SOC,Qn为负极容量(单位:Ah)。其中,至少有一组电极数据(SOCp,0、Qp或SOCn,0、Qn)为可变量
将I(k1)、U(k1)和T分别代入上式中的IL(k)、Ute(k)、△t中,对其余变量进行参数拟合,获得电极容量Qp、电极初始SOCSOCn,0和电池内阻R的参数值。
参数拟合的方法包括:线性最小二乘法或非线性最小二乘法或穷举搜索法或智能优化算法。本实施例中采用最小二乘法进行参数拟合,参数拟合的目标函数为:
通过调整拟合的参数值,使目标函数达到最优化,输出最后一次拟合的参数值。
本实施例中,参数的拟合结果如下:
负极初始SOC为:SOCn,0=0.04;
负极容量为:Qn=227Ah;
正极初始SOC为预设值:SOCp,0=0.68;
正极容量为:Qp=240Ah;
电池内阻:R=0.002Ω。
将上述参数及电流数据I(k)带入公式(1)中,计算出等效模型的理论电压Ute(k)。
计算并联电池模块的实际电压U(k)和等效模型的理论电压Ute(k)的均方根误差,若所述均方根误差的值大于预设值0.1时,则将将所述并联电池模块剔除。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明创造并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (9)
1.一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1提取k组充放电过程中充电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k),k≥2;
S2提取步骤S1中部分充放电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k)数据进行电池单体电势模型参数辨识,获得负极容量、负极初始SOC、正极容量、正极初始SOC和电池内阻的参数值;
S3计算所述退役电池并联模块的电池单体电势模型中电流I(k)对应的理论电压Ute(k);
S4计算所述退役电池并联模块的实际端电压U(k)与所述理论电压Ute(k)的均方根误差,若所述均方根误差的值大于预设值,则剔除所述退役电池并联模块。
2.根据权利要求1所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,所述步骤S3中所述参数辨识的方法包括线性最小二乘法或非线性最小二乘法或穷举搜索法或智能优化算法。
3.根据权利要求1所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,在所述步骤S1前还包括步骤S0:获取所述退役电池并联模块的电池厚度和/或电池重量和/或电池内阻和/或电压,若所述退役电池并联模块的电池厚度和/或电池重量和/或电池内阻和/或电压超过预设值,则将所述退役电池并联模块剔除。
4.根据权利要求3所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,获取所述退役电池并联模块的电池厚度包括直接测量法或图像分析法。
5.根据权利要求1至3任一项所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,所述步骤S1中所述充电回路电流I(k)和所述退役电池并联模块的实际端电压U(k)包括充放电测试数据或者所述退役电池并联模块退役前预设时间段内的使用数据。
6.根据权利要求5所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,所述充放电测试包括如下步骤:
S10,对所述退役电池并联模块进行电压测试,判断所述电压是否大于预设值,若是,进入步骤S11,若否,进入步骤S13;
S11,对所述退役电池并联模块放电,直至所述退役电池并联模块的电压小于预设值;
S12,将所述退役电池并联模块静置预设时间;
S13,对所述退役电池并联模块进行充电测试,记录充放电回路电流I(k)和退役电池并联模块的实际端电压U(k),直至所述退役电池并联模块两端的电压等于预设值,同时,判断充电过程中所述退役电池并联模块的表面温度是否大于预设值,若是,充电终止,剔除所述退役电池并联模块。
7.根据权利要求6所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,所述步骤S13中所述充电测试包括恒流充电测试。
8.根据权利要求7所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,所述恒流充电测试的充电电流大于1/8C,并且小于1/3C。
9.根据权利要求6至8任一项所述的一种面向梯次利用的退役电池并联模块的剔除方法,其特征在于,还包括步骤S14,对所述退役电池并联模块进行恒压充电,直至所述退役电池并联模块的电流小于预设值。
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---|---|
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109901072A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-18 | 上海毅信环保科技有限公司 | 基于历史数据与实验室测试数据的退役电池参数检测方法 |
CN110048513A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-23 | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 | 梯次利用车用动力电池储能*** |
CN110048512A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-23 | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 | 梯次利用车用动力电池储能***管理方法及*** |
CN111438077A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-24 | 北京工业大学 | 一种退役三元软包电池的梯次利用性能快速筛选及检测的方法 |
CN112578292A (zh) * | 2019-09-27 | 2021-03-30 | 比亚迪股份有限公司 | 退役电池梯次利用分选方法与*** |
CN113933734A (zh) * | 2021-09-02 | 2022-01-14 | 深圳大学 | 一种退役电池包内部单体参数的提取方法 |
CN118142907A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-06-07 | 深圳市杰成镍钴新能源科技有限公司 | 退役电池包梯次利用配置方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103337671A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-02 | 国家电网公司 | 一种废旧动力电池梯次利用筛选方法 |
CN103785629A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-05-14 | 国家电网公司 | 一种梯次利用锂电池筛选成组方法 |
CN104267355A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-01-07 | 哈尔滨工业大学 | 基于工况测试和简化阻抗谱等效电路模型的电池分选方法 |
CN104934650A (zh) * | 2015-05-11 | 2015-09-23 | 合肥国轩高科动力能源股份公司 | 一种退役锂离子动力电池再利用的方法 |
CN106371027A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-01 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种退役电池的梯次回收利用的测试方法 |
CN106785110A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-05-31 | 天津宝坻紫荆创新研究院 | 一种动力电池分选匹配方法 |
CN106816661A (zh) * | 2015-11-27 | 2017-06-09 | 中国电力科学研究院 | 一种退役锂离子动力电池的二次利用选择方法 |
CN106910957A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-30 | 国网江西省电力公司电力科学研究院 | 一种二次利用铅酸蓄电池组筛选方法 |
CN107290668A (zh) * | 2016-04-01 | 2017-10-24 | 中国电力科学研究院 | 一种电动汽车电池梯次利用的筛选配组方法 |
CN107645022A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-01-30 | 中航锂电(洛阳)有限公司 | 一种退役电池的分选方法 |
CN107807333A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-16 | 暨南大学 | 一种退役动力电池组的soc估算方法 |
-
2018
- 2018-07-12 CN CN201810763535.2A patent/CN109078871B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103337671A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-02 | 国家电网公司 | 一种废旧动力电池梯次利用筛选方法 |
CN103785629A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-05-14 | 国家电网公司 | 一种梯次利用锂电池筛选成组方法 |
CN104267355A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-01-07 | 哈尔滨工业大学 | 基于工况测试和简化阻抗谱等效电路模型的电池分选方法 |
CN104934650A (zh) * | 2015-05-11 | 2015-09-23 | 合肥国轩高科动力能源股份公司 | 一种退役锂离子动力电池再利用的方法 |
CN106816661A (zh) * | 2015-11-27 | 2017-06-09 | 中国电力科学研究院 | 一种退役锂离子动力电池的二次利用选择方法 |
CN107290668A (zh) * | 2016-04-01 | 2017-10-24 | 中国电力科学研究院 | 一种电动汽车电池梯次利用的筛选配组方法 |
CN106371027A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-01 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种退役电池的梯次回收利用的测试方法 |
CN106785110A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-05-31 | 天津宝坻紫荆创新研究院 | 一种动力电池分选匹配方法 |
CN106910957A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-30 | 国网江西省电力公司电力科学研究院 | 一种二次利用铅酸蓄电池组筛选方法 |
CN107645022A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-01-30 | 中航锂电(洛阳)有限公司 | 一种退役电池的分选方法 |
CN107807333A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-16 | 暨南大学 | 一种退役动力电池组的soc估算方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110048513A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-23 | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 | 梯次利用车用动力电池储能*** |
CN110048512A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-23 | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 | 梯次利用车用动力电池储能***管理方法及*** |
CN110048513B (zh) * | 2019-02-28 | 2023-08-18 | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 | 梯次利用车用动力电池储能*** |
CN109901072A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-18 | 上海毅信环保科技有限公司 | 基于历史数据与实验室测试数据的退役电池参数检测方法 |
CN109901072B (zh) * | 2019-03-19 | 2020-12-25 | 上海毅信环保科技有限公司 | 基于历史数据与实验室测试数据的退役电池参数检测方法 |
CN112578292A (zh) * | 2019-09-27 | 2021-03-30 | 比亚迪股份有限公司 | 退役电池梯次利用分选方法与*** |
CN111438077A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-24 | 北京工业大学 | 一种退役三元软包电池的梯次利用性能快速筛选及检测的方法 |
CN113933734A (zh) * | 2021-09-02 | 2022-01-14 | 深圳大学 | 一种退役电池包内部单体参数的提取方法 |
CN113933734B (zh) * | 2021-09-02 | 2024-04-30 | 深圳大学 | 一种退役电池包内部单体参数的提取方法 |
CN118142907A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-06-07 | 深圳市杰成镍钴新能源科技有限公司 | 退役电池包梯次利用配置方法 |
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