基于DBSCAN聚类的退役动力电池深度配组方法

摘要：

退役动力电池在梯次利用时,因单体一致性差异较大,常难以满足使用要求.综合考量退役动力电池动态特性和静态特性,提出一种改进的多参数DBSCAN聚类算法对退役动力电池进行深度配组.对比实验表明,与K-means++聚类的结果相比,采用该方法聚类后电池最大容量差减少了86.04％;循环充放电实验表明,采用该方法得到的电池组充电性能提高约3％～5％,其放电量更大,其容量衰减速率降低了64.96％.该方法可有效提高电池组内单体的一致性并延长电池组的使用寿命.

关键词：退役动力电池梯次利用、电池单体一致性、电池动态特性、深度配组、DBSCAN聚类算法

所属期刊栏目：47

分类号：TM912

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：462-468