[发明专利]一种退役锂电池剩余寿命的预估方法

说明书

本发明提供了一种退役锂电池剩余寿命的预估方法，所述预估方法包括：对电池进行物化性能的测试，在对电池进行循环充放电的过程中，记录电池的容量、交流内阻值和电芯厚度的数值，并做出各测试参数的数值变化曲线后，线性拟合得到各测试参数的归一化曲线，从而得到各测试参数的阈值，当各测试参数的实际值和阈值相差为5％以内时，判定电池为正常衰减状态，取各测试参数的平均值得出锂电池的循环寿命。在本发明中，通过综合电池的容量、交流内阻值和电芯厚度各参数作为主要研究对象，对换电电动车退役电池进行剩余寿命的预估，以更好地服务于电池梯次利用领域，在充分利用电池剩余价值的同时，可以增盈创收、降低成本。

技术领域

本发明属于锂电池技术领域，涉及锂电池剩余寿命的评估，尤其涉及一种退役锂电池剩余寿命的预估方法。

背景技术

锂电池的应用覆盖当今社会相当多的领域，已经成为人类社会科技发展进步所不可替代的，且与我们的日常生活息息相关。锂电池作为工业化的产物，随着利用时间的增加，电池的性能将会下降，其主要特点就是电池容量的衰退，直至电池完全失效。作为核心部件，在某些重要系统中是相当关键的，管理稍有不慎，将会带来不可估量的损失。

但与此同时，大规模锂电池的退役及废弃将会对生态环境造成重大威胁，而将退役锂电池投放入某些适宜场合进行循环再利用，符合节约型社会的发展，且能将其使用价值和经济利益发挥到最大化，因此退役电池梯次再利用具有相当可观的应用前景。因此，对以锂电池为能源动力的系统，进行有效的电池剩余寿命预测和实现退役锂电池梯次利用，具有相当重要的研究意义和现实的经济价值。

CN112485688A公开了一种基于多元非线性回归的退役电池储能电站寿命预测方法，采集退役电池储能电站中退役动力电池包的运行数据。该基于多元非线性回归的退役电池储能电站寿命预测方法，通过采集每个退役动力电池包在储能电站中的实际运行数据，采用科学的方法对采集的原始数据进行数据清洗和特征提取，特征参数间相关性分析可更直观看到特征间相互关系，找出影响退役动力电池剩余循环寿命的重要因素，结合多元非线性回归方法，预测每个退役动力电池包的寿命，然后结合电池包的剩余寿命，预测整个储能电站的寿命，极大的提高了预测的准确性。

CN108037463B公开了一种锂离子电池寿命预测方法，所述方法包括如下过程：对相同型号在役或退役电池运行数据进行收集，建立包括电池运行温度、电池放电倍率、电池内阻以及总使用寿命参数的数据库；建立电池寿命预测线性回归函数模型为：h(x)＝h_θ(x)＝θ₀+θ₁x₁+θ₂x₂+θ₃x₃将特定型号电池运行温度、电池放电倍率、电池内阻代入上述回归模型，得到了电池的总使用寿命。电池运行温度、放电倍率以及内阻是影响电池寿命的关键因素，引入电池运行温度、放电倍率以及内阻作为电池寿命的影响参量进行建模预测是有效的。

CN111707957B公开了一种电动汽车电池残值估算方法及装置，所述方法基于电池的基础数据产生能够表现待评估电池组各方面性能的残值特征指标，利用残值特征指标从多个方面对电池残值做出综合性评价，采用加权求积的方式，能够放大每一个残值特征指标对电池残值的影响，以获得准确性更高的，更接近真实值的评价结果。进一步地，基于样本训练集通过计算机学习的方式训练得到各残值特征指标的权重系数，使电池残值的评估效果更贴近真实值，相比于通过理论分析法或专家评定法确定的权重系数，能够极大减小人为主观因素的影响。

目前，锂电池剩余寿命预测方法主要有两种：物理模型预测方法和数据驱动预测方法，却很少将电芯厚度作为电芯失效的评判参数之一，因此，为更好拓宽退役锂电池梯次利用领域，充分利用产品价值，亟需设计研究一种锂电池剩余寿命的精准预估方法。

发明内容