基于改进DBSCAN的退役动力电池分选方法 |
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引用本文: | 刘征宇,郭乐凯,孟辉,张政,刘项.基于改进DBSCAN的退役动力电池分选方法[J].电工技术学报,2023(11):3073-3083. |
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作者姓名: | 刘征宇 郭乐凯 孟辉 张政 刘项 |
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作者单位: | 合肥工业大学机械工程学院 |
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基金项目: | 安徽省自然科学基金(1808085MF200); |
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摘 要: | 退役动力电池梯次利用时电池单体不一致性对于分选后电池组性能具有重要影响,高效的分选方法能够降低电池不一致性,提高电池组的使用性能和安全性。针对目前常用的电池检测系统采样频率较低等问题,首先使用自适应分段拟合方法对充放电数据进行拟合,从充放电曲线中提取表征电池不一致性的动态特征电压上升高度(VR)、电压下降深度(DVF),并与容量、开路电压静态特征结合构成分选特征向量;然后提出一种基于核密度估计的DBSCAN算法(KDEDBSCAN),通过核密度估计自适应确定聚类算法参数,对特征聚类实现电池的分选;最后通过实验验证该分选方法的有效性。
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关 键 词: | 退役动力电池 梯次利用 分选 DBSCAN 自适应 |
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