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申请/专利权人：中山大学·深圳;中山大学
摘要：本发明公开了一种基于电化学阻抗谱的退役电池快速分选方法，该方法包括：采集电池的EIS数据并训练贝叶斯神经网络，得到剩余容量估计模型；对退役动力电池进行初步评估和EIS测试，得到退役电池EIS数据；将退役电池EIS数据输入至剩余容量估计模型，得到退役电池的估计剩余容量；基于等效电路模型和退役电池EIS数据辨识得到电池阻抗参数；基于机器学习聚类算法，根据退役电池的估计剩余容量和电池阻抗参数对退役电池进行多条件快速分选。本发明作为一种基于电化学阻抗谱的退役电池快速分选方法，可广泛应用于数据电池分类领域。
主权项：1.一种基于电化学阻抗谱的退役电池快速分选方法，其特征在于，包括以下步骤：采集电池循环老化过程的EIS数据并训练贝叶斯神经网络，得到剩余容量估计模型；对退役动力电池进行初步评估和EIS测试，得到退役电池EIS数据；将退役电池EIS数据输入至剩余容量估计模型，得到退役电池的估计剩余容量；基于等效电路模型和退役电池EIS数据辨识得到电池阻抗参数；基于机器学习聚类算法，根据退役电池的估计剩余容量和电池阻抗参数对退役电池进行多条件快速分选；所述采集电池循环老化过程的EIS数据并训练贝叶斯神经网络，得到剩余容量估计模型这一步骤，其具体包括：将批量的全新动力电池在多样化的工况下加速老化至剩余容量为60％初始容量；在固定的循环间隔标定电池的剩余可用容量，并采集电池在100％荷电状态时不同温度下电池的EIS数据；根据电池的EIS数据提取得到EIS特征；基于EIS特征训练贝叶斯神经网络，得到剩余容量估计模型；所述根据电池的EIS数据提取得到EIS特征这一步骤，其具体包括：基于机器学习方法，根据电池的所有频率点下的EIS数据和对应位置的标定电池的剩余可用容量，输出与电池剩余可用容量最相关的频率点，得到EIS特征；采用基于贝叶斯框架的ARD算法自动确定输入特征之间的相关性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学·深圳 中山大学 一种基于电化学阻抗谱的退役电池快速分选方法
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