基于产线大数据的锂离子电池一致性动态特性分选方法

随着锂离子电池生产规模的迅速扩大，电池制造商急需高精度高效率的电池分选方法，增强电池成组后的一致性，从而提升电池组寿命、安全性和能量密度。基于容量和内阻等特性的传统分选技术可以满足成组后的静态一致性需求，但无法保证同组电池的动态一致性。因此，综合考虑电池在整个充放电过程中的性能，基于充放电电压曲线动态特性的分组方法是下一代分选技术的发展方向。本文基于电池产线大数据，从电池分容阶段的电压曲线提取关键动态特征，形成了基于K-means聚类的电池分选方法。此外，本文还从电池分容后的回充阶段提取了用于评估电池性能一致性的指标，并设计了一个以指标标准差为核心的电池一致性评价方法。与传统的电池分选方法相比较，本文方法分选后的电池综合性能一致性提高了15.65%。