[发明专利]一种基于层次分析法和熵值法的退役电池筛选方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于层次分析法和熵值法的退役电池筛选方法及系统，方法包括：选取5个能够表现退役电池性能的电池参数作为评价指标；以层次分析法与专家打分法相结合的方式，偏主观地确定退役电池评价指标的定性权重；以熵值法客观地确定其指标的定量权重；将每个指标的定性权重与其定量权重的乘积作为该指标的综合权重；用简单加权法结合改进的理想解法的方式对退役电池进行综合评价打分。本发明设计合理，适用于大批量退役电池筛选场景，解决了退役电池筛选周期长、精度低的问题。

技术领域

本发明涉及电池筛选领域，特别是涉及一种基于层次分析法和熵值法的退役电池筛选方法及系统。

背景技术

为了响应绿色与可持续发展战略，动力电池过去十年迎来爆发式的增长，由此，给包括退役电池筛选在内的退役电池梯次利用工作提出了挑战。目前退役电池筛选有采用深度充放电的方式计算电池实际容量，并于既定温度下静置电池获取自放电压值的方式，但其筛选周期长；而采用开路电压法提取健康因子对退役电池进行筛选的方法具有快速性，但存在精度不高的问题；采用卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等算法估计电池等效电路模型的参数的方法精度高，但对电池类型的依赖性高，针对上述问题提出了一种基于层次分析法和熵值法的退役电池筛选方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于层次分析法和熵值法的退役电池筛选方法及系统，缩短退役电池筛选周期、提高筛选精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于层次分析法和熵值法的退役电池筛选方法，所述筛选方法包括：

获取相对独立的电池参数，并将所述电池参数作为评价指标；所述电池参数包括：电池直流内阻R_DC、库伦效率CE、容量保持率SOH、温升ΔT和电压增量ΔV；

以所述电池参数作为评价指标并以专家打分法对两两指标间的作用强度做评价，确定评价指标的定性权重；

采用熵值法确定评价指标的定量权重；

将每个评价指标的定性权重与定量权重的乘积作为该评价指标的综合权重；

基于所述综合权重采用简单加权法SAW结合改进的理想解法ITOPSIS对退役电池进行综合评价打分并筛选。

可选的，以所述电池参数作为评价指标并以专家打分法对两两指标间的作用强度做评价，确定评价指标的定性权重具体包括：

构建成对比较矩阵；

获取所述成对比较阵的特征向量ξ＝(ξ₁,ξ₂,…,ξ₅)；

对所述特征向量进行归一化处理，将归一化处理后的所述特征向量作为退役电池评估指标的定性权重；

判断成对比较阵中a_ij·a_jk是否等于a_ik，若a_ij·a_jk不等于a_ik，则选取其最大特征根对应的特征向量；其中，a_ik表示指标i相对于指标k在体现退役电池健康状态方面的重要性，a_ij表示指标i相对于指标j在体现退役电池健康状态方面的重要性，a_jk表示指标j相对于指标k在体现退役电池健康状态方面的重要性；

判断所述最大特征根是否满足λ＜5.448，若不满足则重新建立成对比较阵，若满足，则确定评价指标的定性权重。

可选的，所述成对比较阵具体采用以下公式：

其中，a_ij为指标i相对于指标j在体现退役电池健康状态方面的重要性，且1≤a_ij≤9；a_ij∈Z，1≤i≤5,1≤j≤5。