基于特征向量Mahalanobis距离的退役锂电池分类研究

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针对退役动力电池模组直接梯次利用难度大的问题,系统地研究了退役电池模组充放电曲线特性,利用测试数据确定了表征退役电池模组的特征参数,为每个电池模组建立了特征向量,并利用基于Mahalanobis距离的均值漂移聚类算法,建立了筛选分类模型,同时根据电池模组的离散特性,分析了电池模组容量衰减的原因,并给出了对应辨别修复方法。利用该方法对退役电池模组进行分类,实验结果表明:该方法符合退役电池模组实际特性,能够有效地对退役电池模组进行分类,同时筛选出需要修复再利用的电池模组。
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