[发明专利]一种梯次利用电池快速筛选方法有效
| 申请号： | 202010274157.9 | 申请日： | 2020-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN111474490B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 李建林;马福元;陈新琪;王剑波 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学;北京联智汇能科技有限公司;新源智储能源发展（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392;G01R31/367;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘凤玲 |
| 地址： | 100144 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种梯次利用电池快速筛选方法，方法包括：基于BP神经网络构建电池健康状态预测模型；基于电池健康状态预测模型构建全局信息矩阵；将全局信息矩阵进行区域划分，获得多个子区和各子区对应的分区信息矩阵；采用粒子群优化算法进行寻优，确定各子区对应的最优位置；将各子区对应的最优位置作为各子区对应的初始聚类中心，采用K‑means聚类方法对全局信息矩阵进行聚类，获得各子单元对应的聚类中心；基于各子单元对应的聚类中心输出电池筛选结果。本发明通过构建电池健康状态预测模型，通过粒子群优化算法寻优，进而对K‑means聚类算法进行改进，既能够对退役动力电池梯次利用进行快速筛选，还避免陷入局部最优解的弊端，提高聚类算法的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 梯次 利用 电池 快速 筛选 方法 | ||
【主权项】：
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