基于风险防御的退役动力电池递进式分选方法研究

针对退役动力电池存在初始特性参数不一致,梯次利用过程中存在安全稳定性降低等问题,提出一种基于风险防御的退役动力电池递进式分选方法。首先,提取电动汽车退役动力电池“灰箱”数据,选取剩余容量、内阻及端电压作为分选参数,采用改进K-均值算法对退役动力电池参数进行初始聚类数据提取。其次,估计梯次利用过程中退役动力电池荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）等特性,通过功能状态（SOF）表征参数间的关联特性,并基于SOF动态一致性进行分选。最后,考虑风险防御预留系统的SOF动态安全裕度,降低退役动力电池初始特性缺陷对梯次利用重组的影响。通过仿真分析验证所提分选方法提高了退役动力电池的一致性,并有效降低了重组系统的寿命损耗。