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基于孤立森林算法与凝聚层次聚类算法的退役锂离子电池梯次利用高效筛选与聚类策略
发布时间：2026-03-21 10:25:00 点击： 次
退役锂离子电池数量日益增长，需要采用可靠的数据驱动重组策略以实现安全高效的梯次利用。本研究提出了一种融合隔离森林算法（IFA）与凝聚层次聚类算法（AHCA）的集成筛选-聚类框架，以提升再生LFP模块的一致性。基于85个采集电池样本，我们提取了三个增量容量曲线峰值电压（V1、V2、V3作为健康状态指标，并利用迭代滤波算法（IFA）剔除了18个异常样本。自适应层次聚类算法（AHCA）随后生成紧凑且与退化特性对齐的簇群，相比K-means++基准方法实现了最低的簇内误差（均方误差=0.00067）。短期测试显示G1组具有最小的电压响应距离（0.7933毫伏），210次循环测试表明同步老化现象，健康状态从80.50%降至80.02%，组内最大偏差为0.022。在320个电池的开放数据集上的额外验证进一步证实了该方法的鲁棒性（均方误差=0.00140）。总体而言，所提出的框架为退役电池评估、分类与重组应用于可持续能源领域提供了技术严谨的实施路径。
引言
退役电池的工业级梯次利用是实现可持续能源与循环经济的关键方向，但其发展正受到筛选重组技术瓶颈的严重制约。当前行业实践主要依赖基于容量或其他单一参数的筛选方法，这种方法无法表征多维度的性能退化行为，因此常导致重组模组性能不一致、二次使用寿命缩短以及潜在安全隐患[11][12]。行业预测显示，到2030年全球动力电池累计装机容量将达到2963吉瓦时[13]，其中中国预计将贡献约280吉瓦时的退役电池量[14][15]。这些退役电池通常仍保有初始容量的70%-80%，在储能等固定场景中具有显著的二次利用潜力[16][17][18][19]。退役电池的有效再利用可延长其使用寿命，并使生命周期碳排放降低近30%，从而促进资源节约与环境保护[11], [20], [21], [22]。然而，退役电池性能的高度差异性为二次利用带来了技术挑战。这种显著的不一致性通常源于运行工况、充电模式及退化路径（包括容量衰减与内阻变化等方面的差异）的不同[23], [24]。因此，开发可靠的筛选与重组策略已成为关键研究课题[25]。
针对退役电池重组问题，研究者探索了多种聚类方法。Tian等提出基于多特征加权的一致性评估方法以支持模组级重组[26]。Lyu等开发了一种用于梯次利用电池筛选的半参数化聚类方法[27]。Xu等设计了一种遍历优化聚类算法，无需预设聚类数目与中心点[28]。Zhou等通过快速脉冲测试与改进的二分K均值聚类相结合，提升了重组效率[29]。Jiang等提取包括容量、内阻和增量容量在内的退化指标，并提出一种多特征重组方法[30]。Li等人引入了一种基于等量支持向量聚类的重组框架，但内阻和剩余使用寿命等参数的采集仍耗时较长[31]。Lai等人提出了一种基于高斯混合模型的软聚类方法，利用电化学阻抗谱进行一致性评估[32]。Zhou等人开发了基于支持向量机的分选方法以提高重组精度[33]。Wang等人采用电化学阻抗谱和短期动态电压测量进行一致性评估，并利用箱线图法识别异常电池[34]。Chen等人提出了一种基于增量容量曲线的重组方法，采用K-means++进行初始聚类，并通过- 细化测试[35]。现有方法主要通过单体电池实验进行验证[30][31][33]，仅有少数研究通过模组级重组实验来验证一致性提升效果[32][34][35]。-test for refinement [35]. Most existing approaches are validated mainly through single battery experiments [30], [31], [33], and only a few studies conduct pack level regrouping experiments to verify consistency improvements [32], [34], [35].
除上述学术局限性外，当前工业界的重组实践仍严重依赖静态参数窗口法，即根据电池容量、电压或内阻是否处于预设阈值范围内进行筛选[36][37]。尽管静态阈值法实施简便，但其忽略了参数间的非线性相互作用，会漏检通过单项检查的细微异常单体，且依赖于难以跨群体调整的任意阈值。这些局限性共同制约了工业级梯次利用的一致性、可靠性与可扩展性，进一步凸显了对自动化多维异常检测与自适应重组方法的需求。
重组前必须剔除异常电池，因为即便少量异常单体也会对重组电池组的一致性和耐久性产生负面影响。Wang等人采用箱线图法识别异常电池[34]。Li等人通过分析容量、内阻和剩余使用寿命来筛选异常电池[31]。Chen等人则利用-test 用于消除异常样本并提高重组效率[35]。近期异常检测研究表明隔离森林算法具有显著潜力。周等学者将该算法引入故障诊断应用领域[38]。江等研究者将其应用于动力电池故障诊断[39]。王等团队利用该算法开发航空发动机故障检测的动态阈值方法[40]。郭等专家改进算法实现作物倒伏识别[41]。王等学者将其应用于正常运行数据中的故障检测[42]。王等研究人员进一步将箱形图与隔离森林算法结合，实现了故障通道识别的自动化[43]。尽管该算法在多领域故障检测中效果显著，但其在退役电池重组场景中筛选异常电池的应用仍鲜见报道。-test to eliminate abnormal samples and improve regrouping effectiveness [35]. Recent anomaly detection studies show the potential of the Isolation Forest algorithm. Zhou et al. introduce the algorithm for fault diagnosis applications [38]. Jiang et al. apply it to power battery fault diagnosis [39]. Wang et al. use it to develop a dynamic threshold method for aero engine fault detection [40]. Guo et al. adapt it for crop lodging identification [41]. Wang et al. apply it to detect faults in normal operating data [42]. Wang et al. further combine boxplots with the Isolation Forest algorithm to automate faulty channel recognition [43]. While the algorithm proves effective for fault detection in many fields, its application in screening abnormal batteries for retired battery regrouping has been rarely reported.
智能电池分析领域的最新进展为筛选与重组提供了新的机遇。Zhang等人提出了一种基于电压、温度及增量容量特征的多视角深度学习与集成聚类框架，用于一致性评估[44]。Liu等人开发了一种面向大规模退役电池筛选的自监督聚类框架，降低了对标注数据的依赖[45]。Park等人提出采用简化充电协议的快速健康特征提取方法，以支持工业级二次寿命评估[46]。这些研究体现了数据驱动与智能重组策略的发展趋势，但在自动化多维异常检测、免预设聚类数的重组方法以及长期退化行为验证等方面仍存在挑战。
尽管研究取得显著进展，退役电池重组领域仍存在学术方法论与工业实施要求之间的关键差距。现有的筛选方法鲜少能在适合工业规模吞吐要求的计算高效框架中，将自动化多维异常检测与自适应、无预设簇数的重组策略相整合。此外，由于缺乏真实循环工况下的长期验证，改进后的聚类质量是否真能在模组层面转化为同步老化行为这一核心问题仍未得到充分探索。
基于上述背景，本研究提出了一种集成且经过实验验证的退役锂离子电池梯次利用筛选与聚类策略。主要贡献总结如下。
- (1)
集成筛选与聚类框架：针对退役LFP/石墨电池，我们提出一种IFA-AHCA工作流程，通过结合多维异常值筛选与自适应、无预设簇数的再分组方法，克服基于静态阈值传统方案的局限性。 - (2)
基于机理的特征：健康特征参数(V1、V2、V3)源自IC曲线，并与SOH呈现强相关性（Pearson r>0.75），确保聚类结果能反映内在电化学退化状态。 - (3)
鲁棒泛化性：该方法在自采数据集（0.00067，85个细胞）和开放数据集（0.00140，320个细胞）上均实现了最低的簇内均方误差（MSE），其性能超越K-means++算法及近期文献基准。 - (4)
电池组级验证：在长期循环测试（210次循环）中，重组电池组（G1）表现出高度一致性，健康状态（SOH）仅从80.50%衰减至80.02%，组内最大偏差为0.022，证实改进的聚类方法在实践中可实现同步老化。
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