退役电池分组分级方法、系统以及退役电池梯次利用方法与流程

本发明涉及电池技术领域，尤其涉及退役电池分组分级方法、系统以及退役电池梯次利用方法。

背景技术：

动力电池系统总体容量要求较高，所以在一个系统内通常包含大量的单体电芯(模组)，例如其数量通常可能达到几百个。这些单体电芯的初始状态大多不一致，并且在电池包内部环境差异、电池包均衡水平等因素影响下，在长期累积使用过程中会影响到不同单体电芯的最终健康状态。对于不同健康状态下的单体电芯来讲，它们的容量也有较大差别，因此对于梯次利用的电池分级分选是至关重要的。如何能够快速有效地对单包甚至多包电池的单体电芯进行分级分选，这将具有重要的技术和经济价值。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了退役电池分组分级方法、系统以及退役电池梯次利用方法，从而解决或者至少缓解了现有技术中存在的上述这些问题和其他方面的问题中的一个或多个。

首先，根据本发明的第一方面，它提供了一种退役电池分组分级方法，包括步骤：

根据退役电池的历史数据，计算出用于评估电池一致性的指标v；

对退役电池进行电池一致性评估：如果所述指标v不小于预警阈值t，则判定需对退役电池进行分组分级；

对退役电池内的所有单体进行分组，并且根据预设条件来定位各组中的一个单体作为该组的短板单体；以及

测量所述短板单体的容量作为其所在组的代表容量。

在根据本发明的退役电池分组分级方法中，可选地，所述历史数据包括退役电池的单体电压数据，所述指标v按照以下计算式进行计算：

v＝max{v1,v2…vn}-min{v1,v2…vn}

其中，max是指最大值算法，min是指最小值算法，所述退役电池内含有n个单体，v1,v2…vn是指从所述单体电压数据中获取的在预设的soc区间内的一监控点上的各单体电压值；并且/或者

所述预设条件是指选择各组中衰减最大的单体作为所述短板单体。

在根据本发明的退役电池分组分级方法中，可选地，所述预设的soc区间是充电末端或放电末端，所述充电末端是电池soc的90～95％，所述放电末端是电池soc的0～5％；并且/或者，所述预警阈值t的范围是100～150mv。

在根据本发明的退役电池分组分级方法中，可选地，使用分组算法对退役电池内的所有单体进行分组，所述分组算法包括神经网络算法、k-means算法、k-nn算法。

在根据本发明的退役电池分组分级方法中，可选地，对退役电池内的所有单体进行分组包括步骤：

设置初始分组组数m，并对v1,v2,v3…..vn数据集进行分组处理，得到g1＝{g1_1,g1_2…g1_n1},g2＝{g2_1,g2_2…g2_n2},…,gm＝{gm_1,gm_2…gm_nx}，其中n1+n2+…+nx＝n；

计算g1至gm各组内的电压差v_gi＝max(gi)-min(gi)，其中i的范围是1～m；以及

计算出min(v_gi)，并将其与预设的组内电压上限阈值u进行比较：如果min(v_gi)>u，则增加分组组数，直到min(v_gi)≤u。

在根据本发明的退役电池分组分级方法中，可选地，对退役电池内的所有单体进行分组还包括步骤：

计算各组内单体电压数据gi的偏离方差其中以及

所述预设的soc区间是充电末端或放电末端，将放电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第一短板单体，并将在充电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第二短板单体，如果所述第一短板单体与所述第二短板单体不是同一单体，则对它们进行容量测试并将其中容量较小者作为该组的短板单体；并且/或者所述分组组数m的范围是2～4。

在根据本发明的退役电池分组分级方法中，可选地，所述历史数据包括退役电池的单体健康因子数据，所述指标v是按照所述单体健康因子数据来进行计算的。

在根据本发明的退役电池分组分级方法中，可选地，所述历史数据是基于退役电池的全生命周期内的检测数据。

此外，根据本发明的第二方面，还提供了一种退役电池分组分级系统，包括：

指标计算模块，其被设置成用于根据退役电池的历史数据，计算出用于评估电池一致性的指标v；

评估模块，其与所述指标计算模块相连，并被设置成用于根据所述指标v来对退役电池进行电池一致性评估：如果所述指标v不小于预警阈值t，则判定需对退役电池进行分组分级；

分组模块，其与所述评估模块相连，并被设置成用于根据所述评估模块的判定结果来对退役电池内的所有单体进行分组，并且根据预设条件来定位各组中的一个单体作为该组的短板单体；以及

测量模块，其与所述分组模块相连，并被设置成用于测量所述短板单体的容量作为其所在组的代表容量。

在根据本发明的退役电池分组分级系统中，可选地，所述历史数据包括退役电池的单体电压数据，所述指标计算模块被设置成按照以下计算式计算出所述指标v：

v＝max{v1,v2…vn}-min{v1,v2…vn}

其中，max是指最大值算法，min是指最小值算法，所述退役电池内含有n个单体，v1,v2…vn是指从所述单体电压数据中获取的在预设的soc区间内的一监控点上的各单体电压值；并且/或者

所述预设条件是指选择各组中衰减最大的单体作为所述短板单体。

在根据本发明的退役电池分组分级系统中，可选地，所述预设的soc区间是充电末端或放电末端，所述充电末端是电池soc的90～95％，所述放电末端是电池soc的0～5％；并且/或者，所述预警阈值t的范围是100～150mv。

在根据本发明的退役电池分组分级系统中，可选地，所述分组模块被设置成使用分组算法对退役电池内的所有单体进行分组，所述分组算法包括神经网络算法、k-means算法、k-nn算法。

在根据本发明的退役电池分组分级系统中，可选地，所述分组模块被设置成执行以下步骤来对退役电池内的所有单体进行分组：

设置初始分组组数m，并对v1,v2,v3…..vn数据集进行分组处理，得到g1＝{g1_1,g1_2…g1_n1},g2＝{g2_1,g2_2…g2_n2},…,gm＝{gm_1,gm_2…gm_nx}，其中n1+n2+…+nx＝n；

计算g1至gm各组内的电压差v_gi＝max(gi)-min(gi)，其中i的范围是1～m；以及

计算出min(v_gi)，并将其与预设的组内电压上限阈值u进行比较：如果min(v_gi)>u，则增加分组组数，直到min(v_gi)≤u。

在根据本发明的退役电池分组分级系统中，可选地，所述分组模块还被设置成执行以下步骤来对退役电池内的所有单体进行分组：

计算各组内单体电压数据gi的偏离方差其中以及

所述预设的soc区间是充电末端或放电末端，将放电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第一短板单体，并将在充电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第二短板单体，如果所述第一短板单体与所述第二短板单体不是同一单体，则调用所述测量模块来测量它们的容量并将其中容量较小者作为该组的短板单体；并且/或者

所述分组组数m的范围是2～4。

在根据本发明的退役电池分组分级系统中，可选地，所述历史数据包括退役电池的单体健康因子数据，所述指标v是按照所述单体健康因子数据来进行计算的。

在根据本发明的退役电池分组分级系统中，可选地，所述历史数据是基于退役电池的全生命周期内的检测数据。

另外，根据本发明的第三方面，还提供了一种退役电池梯次利用方法，包括步骤：

使用如以上任一项所述退役电池分组分级方法，并将测量得到的退役电池内各组的代表容量用于进行电池梯次利用；并且/或者

在使用如以上任一项所述退役电池分组分级方法时，如果所述指标v小于预警阈值t，则选取退役电池中的任一单体测量其容量作为退役电池的容量，用于进行电池梯次利用。

从与附图相结合的以下详细描述中，将会清楚地理解根据本发明的各技术方案的原理、特点、特征以及优点等。例如，采用本发明技术方案与现有技术相比将具有明显的技术优势，其不仅可以充分利用在线监控平台等来提供历史积累数据来作为电池一致性的判断指标，而不需要在电池进入梯次利用阶段对所有单体重新进行标定，并且能根据实际情况有效利用邻近分组算法等来实现退役电池的单体电芯集合的自动分组，从而有助于更加全面地评估电池的健康度和不一致性，并且尤其能够减少需要离线标定的测试时间、工作量等成本投入，大幅减少上传数据量和存储数据量，有利于促进退役电池的梯次利用。

附图说明

以下将结合附图和实施例来对本发明的技术方案作进一步的详细描述，但是应当知道，这些附图只是出于解释目的而设计的，仅意在概念性地说明此处描述的结构构造，而不必要依比例进行绘制。

图1是一个根据本发明的退役电池分组分级方法实施例的流程示意图。

图2是一个根据本发明的退役电池分组分级系统实施例的组成及工作情况示意图。

具体实施方式

首先，需要说明的是，以下将以示例方式来说明根据本发明的退役电池分组分级方法、系统以及退役电池梯次利用方法的步骤、结构组成、特点和优点等，然而所有的描述不应用于对本发明形成任何限制。

此外，对于在本文所提及的实施例中予以描述或隐含的任意单个技术特征，或者被显示或隐含在各附图中的任意单个技术特征，本发明仍然允许在这些技术特征(或其等同物)之间继续进行任意组合或者删减而不存在任何的技术障碍，从而应当认为这些根据本发明的更多实施例是在本文的记载范围之内。

在本文中，技术用语“退役电池”包括但不限于已经退出使用、准备退出使用、可能不再投入使用等其他情形的用于例如车辆等的电池、电池组、电池包等；技术用语“单体”是指用于构成退役电池的单体电芯、单体模组或者类似物；技术用语“…模块”包括了允许通过硬件、软件或其组合来实施的元器件、装置或设备。

请参阅图1，通过该附图显示出了一个根据本发明的退役电池分组分级方法示例。作为举例说明，在这个实施例中可以包括以下步骤：

首先，在步骤s11中，可以利用退役电池的历史数据，用来计算出用于评估电池一致性的指标v，随后将通过一个示例来对此进行更详细的说明。关于退役电池的历史数据，它可以是基于退役电池的全生命周期来获得的各种检测数据，其可能来源于退役电池的制造环节(如从制造厂商处获取)、服务环节(如在充换电站、充电桩等处获取)、使用环节(如从退役电池之前安装的车辆上获取)，这些历史数据包括但不限于退役电池内的单体电压数据、单体健康因子数据、单体内阻数据等，可以将它们存储在本地或云端的一个或多个数据库等存储装置或系统中。

根据本发明方法的设计思想，通过参考使用退役电池的历史积累数据，可以不需要针对退役电池内的所有单体进行离线标定，不仅能够显著减少测试量，降低上传数据量和存储数据量，省时省力、方便快捷并且节省成本，而且能够更加全面地评估电池的健康度和不一致性。

在步骤s12中，可以根据上述指标v来对退役电池进行电池一致性评估。具体来讲，当将指标v与一个设定的预警阈值t进行比较之后，如果发现指标v不小于该预警阈值t，那么就可以判定退役电池此时一致性已经不能达到设定要求，因此需要对退役电池进行分组分级。对于预警阈值t来讲，其可以根据各种应用需要来进行灵活设定。

接下来，在步骤s13中，将会对退役电池内的所有单体进行分组处理，并且可以根据预设条件从每一个分组中定位找到其中一个单体来作为该组的短板单体，这样的短板单体构成了其所在分组内的这些单体中的短板。可以根据实际应用需要来设定上述的预设条件，例如可以将一个分组内的这些单体中的当前工作性能最差的单体作为短板单体，也可将其中的预期工作寿命最短的单体作为短板单体，或者可以基于一个或一些参数指标(如充放电电流、充放电电压)来选定短板单体。例如，可以将每个分组中衰减最大(也就是健康度最差)的单体选择作为该组的短板单体。当然，以上讨论的仅是示例性说明，本发明方法允许使用任何适宜的条件来从各分组中定位找出短板单体。此外，关于退役电池内单体的具体分组处理情形，将在随后介绍的示例进行示范性详细说明，但是应当理解的是，本发明方法实际上允许采用任何可能的分组方式来进行上述分组处理。

随后，在步骤s14中，就可以对以上定位确定的短板单体进行容量测量，然后可将所测量得到的容量作为该短板单体所在组的代表容量。这样，就可以非常方便快捷地获得退役电池内各分组的代表容量，而这些数据将可用来作为对该退役电池进行电池梯次利用的参考依据，而不需要在电池进入梯次利用阶段重新进行标定，例如可以将该退役电池拆解开，然后从中选取具有合适的代表容量的电池分组以将其应用到适宜的场合中。

作为举例，下面将以退役电池的单体电压数据为例来进行示范性地说明，以便能够更好地理解本发明方案。

首先，可以按照以下计算式来计算出用于评估电池一致性的指标v：

v＝max{v1,v2…vn}-min{v1,v2…vn}

在上式中，max是指最大值算法，min是指最小值算法，在退役电池内含有n个单体，v1,v2…vn是指从退役电池的历史数据当中的单体电压数据中所获取的在一个监控点上的各单体电压值，例如可将该监控点设置在充电末端(或放电末端)的soc(stateofcharge,荷电状态)区间内。在可选情形下，可将充电末端、放电末端分别设置为在电池soc的90～95％、0～5％。当然，在具体应用场合下，也可能将充电末端和/或放电末端设置为电池soc的其他的适宜区间。

通过将以上计算得到的指标v与预警阈值t进行比较，就可以评估确定退役电池的电池一致性状况。如果指标v小于预警阈值t，则表明当前的电池一致性状况较好；否则，就意味着前的电池一致性状况已经不佳而不能满足预期标准，因此需要将其进行分组分级处理，以便进一步获知各分组的更具体状况。仅作为示例说明，在一些实施方式下，可以将上述的预警阈值t设置为在100～150mv的范围内。

在需要对退役电池进行分组处理时，可以使用多种分组算法来对所有的单体进行分组，这些分组算法包括但不限于神经网络算法、k-means算法、k-nn算法等。传统的分组方法通常是基于最低电压和设置压差的方式将所有单体分入相应的组别，然而其不能根据实际情况进行灵活调整。与此对比，在本发明中采用上述分组算法可以实现退役电池内的单体集合的自动分组，能够有效提高分组的合理性、精准性以及灵活性。

举例而言，在对退役电池内的所有单体进行分组时，可以包括以下这些步骤：

首先，可以根据需要来设置初始分组组数m(例如，2组、3组、4组等)，并且对电压数据集v1,v2,v3…..vn进行分组处理，从而得到g1＝{g1_1,g1_2…g1_n1},g2＝{g2_1,g2_2…g2_n2},…,gm＝{gm_1,gm_2…gm_nx}，其中n1+n2+…+nx＝n，即g1_1,g1_2…g1_n1，g2_1,g2_2…g2_n2和gm_1,gm_2…gm_nx取自于v1,v2,v3…..vn。

然后，按照以下计算式来计算g1至gm各组内的电压差v_gi：

v_gi＝max(gi)-min(gi)，其中i的取值范围是1～m。

接下来，按照最小值算法来计算出min(v_gi)，再将该min(v_gi)值与预设的组内电压上限阈值u(其可以根据具体应用情况来选择设定)进行比较：如果min(v_gi)>u的话，那么就表明在目前分组下，所得到的各分组仍然具有较好的电池一致性，因此可以继续增加分组组数，直到发现min(v_gi)≤u，即在此时分组当中已发现存在电池一致性较差的情况。

在可选情形下，还可以在对退役电池内的所有单体进行分组时执行以下步骤：

首先，可以按照以下计算式来计算出退役电池的各组内单体电压数据gi(即，上述的g2_1,g2_2…g2_n2和gm_1,gm_2…gm_nx)的偏离方差vari：

其中

接下来，将放电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第一短板单体，并且将在充电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第二短板单体，然后将它们进行比较。

如果发现上述的第一短板单体与第二短板单体二者是同一单体的话，那么就将其作为该组的短板单体；否则，就对第一短板单体与第二短板单体进行容量测试，然后将二者当中容量较小者选择作为该组的短板单体。

以上已经通过例举多个示例来更加具体地说明了根据本发明的退役电池分组分级方法，然而，应当明白的是，在不脱离本发明主旨的情况下，可以选用退役电池中的其他数据用来进行分组分级，例如可使用单体健康因子数据等来计算指标v，并且设置与之相应的预警阈值t用来评估电池一致性。

为了便于更好地理解本发明技术方案，作为示范性举例说明，在图2中还大致展示出了一个根据本发明的退役电池分组分级系统实施例的组成以及工作情况。

如图2所示，在这个实施例中，该退役电池分组分级系统可以包括指标计算模块1、评估模块2、分组模块3和测量模块4。

具体来讲，指标计算模块1被设置成用于根据退役电池b的历史数据h(例如，存储在本地或云端的一个或多个数据库服务器中)，计算出用于评估电池一致性的指标v。

对于评估模块2来讲，可将其指标计算模块1进行连接，它被设置成使用经由指标计算模块1计算得到的上述指标v来对退役电池b进行电池一致性评估。如果判断出指标v不小于预警阈值t的话，那么就判定需要对退役电池b进行分组分级。

对于分组模块3来讲，它与评估模块2相连，用于根据评估模块2的判定结果来对退役电池b内的所有单体进行分组，并且可以根据预设条件(例如选择衰减最大的单体)来定位确定出各组中的一个单体来作为该组的短板单体。

对于测量模块4来讲，它与分组模块3相连，用于对经由分组模块3所定位确定的短板单体进行容量测量，即可将所测量得到的容量作为该短板单体所在组的代表容量。

在可选情形下，可以将上述的指标计算模块1设置成按照以下计算式计算出指标v：

v＝max{v1,v2…vn}-min{v1,v2…vn}

其中，max是指最大值算法，min是指最小值算法，退役电池b内含有n个单体，v1,v2…vn是指从退役电池b内的历史数据h当中的单体电压数据中获取的在预设的soc区间内的一监控点上的各单体电压值。

此外，在可选情形下，可以将分组模块3设置成使用分组算法(如神经网络算法、k-means算法、k-nn算法等)来对退役电池b内的所有单体进行分组处理。

举例来讲，可以将分组模块3可选地设置成执行以下步骤来进行分组：

首先，设置初始分组组数m，并对v1,v2,v3…..vn数据集进行分组处理，得到g1＝{g1_1,g1_2…g1_n1},g2＝{g2_1,g2_2…g2_n2},…,gm＝{gm_1,gm_2…gm_nx}，其中n1+n2+…+nx＝n；

接着，计算g1至gm各组内的电压差v_gi＝max(gi)-min(gi)，其中i的范围是1-m；

然后，计算出min(v_gi)，并将其与预设的组内电压上限阈值u进行比较：如果min(v_gi)>u的话，那么就增加分组组数，直到min(v_gi)≤u。

另外，还可以将分组模块3可选地设置成执行以下步骤：

首先，计算各组内单体电压数据gi的偏离方差其中

随后，将放电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第一短板单体，并将在充电末端的监控点上的偏离方差vari最大的单体设定为第二短板单体，如果发现第一短板单体与第二短板单体不是同一单体，那么就调用所述测量模块来测量第一短板单体与第二短板单体的容量，并且将其中容量较小者作为该组的短板单体。

可以理解的是，由于在前文中结合图1示例来对本发明的退役电池分组分级方法进行介绍时，已经针对退役电池的历史数据、指标v、预警阈值t、单体分组处理、充电末端、放电末端等这些技术内容进行了非常详尽的描述，因此可以直接参阅前述相应部分的具体说明，在此不再重复描述。

根据本发明的另外一个技术方案，还提供了退役电池梯次利用方法。作为示例说明，该退役电池梯次利用方法可以包括步骤：

使用根据本发明所设计提供的退役电池分组分级方法，可将经测量得到的退役电池内各组的代表容量用来进行电池梯次利用，例如可将该退役电池拆解开后，从中选取相匹配容量的电池分组将其投入到适宜的应用场景中；并且/或者

在使用根据本发明所设计提供的退役电池分组分级方法时，如果发现指标v小于预警阈值t的话，那么就表明退役电池此时的电池一致性尚符合预期要求(即，可以将其中所有单体的性能视为大致保持一致)，因此可任意选取该退役电池中的一个单体测量来测量其容量，并且将该测量容量作为该退役电池的容量，以便用来进行电池梯次利用。

鉴于根据本发明的退役电池分组分级方法和退役电池分组分级系统具有如上所述的这些明显优于现有技术的技术优势，因此非常适合将其应用到电梯系统中，以便克服现有技术中所存在的包括前文中描述的这些弊端和不足之处。例如，在根据本发明的另外一个技术方案中提供了一种电梯系统，在该电梯系统中配置了根据本发明所设计提供的退役电池分组分级系统，例如可以将该退役电池分组分级系统整体集成到电梯控制器或者该电梯系统中的其他适宜部件或装置中，由此能够发挥出本发明方案的以上这些明显技术优势。

以上仅以举例方式来详细阐明根据本发明的退役电池分组分级方法、系统以及退役电池梯次利用方法，这些个例仅供说明本发明的原理及其实施方式之用，而非对本发明的限制，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，本领域技术人员还可以做出各种变形和改进。因此，所有等同的技术方案均应属于本发明的范畴并为本发明的各项权利要求所限定。