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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明涉及电池梯次利用技术领域，具体涉及一种为储能应用场景甄选退役动力电池的方法。首先从技术性能、经济性能和安全性能三个方面分析退役动力电池梯次利用的性能；然后选取退役动力电池梯次利用场景适用性的评价指标，建立评价指标的评价值设定规则；最后提出基于群决策理论的退役动力电池梯次利用应用场景适用性评价方法，对技术性能、经济性能和安全性能三个评价维度的权重进行优化，分析给定应用场景下电池状态不同时三个维度的重要程度的变化，进行实际工程中给定储能应用场景下的退役动力电池甄选。本发明方法为后续在储能应用场景中各类退役动力电池的适用性评价奠定基础，为给定应用场景甄选适用的退役动力电池提供依据。

主权项：1.一种为储能应用场景甄选退役动力电池的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.从技术性能、经济性能和安全性能三个方面分析退役动力电池梯次利用的性能；所述技术性能分析梯次电池全生命周期的衰退性能、不确定性和不一致性；所述经济性能分析各组成部分的原值和折算的时间价值；所述安全性能分析造成储能发生安全事故的原因对退役电池梯次利用的安全风险；S2.选取退役动力电池梯次利用场景适用性技术性能、经济性能和安全性能三个评价指标，建立评价指标的评价值设定规则；选取的评价指标分为成本型评价指标和效益型评价指标；S3.对于S2中每个评价指标维度，采用应用场景适用性评价算法对退役动力电池梯次利用进行个体应用场景适用性评价；具体步骤如下：S3.1对所述S2选取的评价指标进行预处理，获得预处理评价指标；S3.2所述S3.1每个预处理评价指标维度采用对应的评价值构建该预处理评价指标维度下的适用性评价矩阵Gf；S3.3计算所述S3.1每个预处理评价指标组合权重；首先对预处理评价指标中的效益型指标进行归一化，转换公式如式13： 其次通过计算指标的标准差衡量评价指标变异性，计算公式如式14： 式中，为第i个指标的平均值，计算公式如式15： 然后计算相关系数来衡量评价指标的冲突性，计算公式如式16： 式中，为第i1个评价指标和第i2个评价指标之间的相关系数，计算公式如式17： 最后计算预处理评价指标的权重，第i个评价指标的权重的计算公式如式18： S3.4计算每个评价指标维度矩阵Gf的正理想解和负理想解Gf；并根据电力行业标准和所述S2建立的评价指标的评价值设定规则，明确预处理评价指标在工程中能够接受的评价值下限，对负理想解Gf进行修正，得到修正的负理想解；S3.5采用所述S3.3得到的组合权重和所述S3.4得到的正负理想解和修正的负理想解计算每个评价维度矩阵Gf的群体效用值Uj和遗憾值Wj；S3.6计算每个评价指标维度的场景适用度；S4.采用层次分析法，将每个评价维度下计算出来的退役动力电池梯次利用的场景适用度转换为该评价维度的应用场景适用性评价判断矩阵Df，如式27： 式中，Df为第f个评价维度对应的判断矩阵；为第f个评价维度下第j1个应用场景适用性相对于第j2个应用场景适用性的评价系数，计算公式如式28： 式中，Vf，j为第f个评价维度下计算得到的第j个应用场景的适用度；S5.基于所述S4获得的评价系数，采用群决策理论，将三个评价维度作为三个决策个体，以群体中各决策个体的满意度最大为目标对群体内的决策个体对应权重进行优化，具体步骤如下：S5.1计算关联系数 式中，λf为第f个评价个体的权重；为的平均值；v为分辨系数，其值为0≤v≤1；S5.2计算关联度 S5.3计算个体满意度 式中，rmin、rmin分别为满意度的下边界和上边界；S5.4个体权重优化以群体中各决策个体的满意度最大为目标，对决策个体的权重进行优化，如式32： 式中，λf，min、λf，max分别为第f个评价个体权重的上下限；ΔY为个体满意度最大容许差；S6.采用WGMM算法将三个评价维度的判断矩阵Df集结为群体判断矩阵D；得到群体判断矩阵D后，进行一致性检验，检验方法与评价维度对应的判断矩阵检验方法相同；S7.求解集结后的群体判断矩阵D的最大特征值，对应的归一化后的特征向量，为群体对应用场景适用性的评价结果。

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