NEC锂电池产品分类
NEC锂电池基于改进K-means++算法的退役动力电池聚类分选
发布时间：2026-04-01 22:40:25 点击： 次
退役动力电池的有效分选与重组对促进电池再利用和资源回收至关重要，可显著提升电池利用率并降低环境影响。针对现有电池分选方法在效率和精度方面的不足，本文提出一种改进的K-means++方法。该技术将K-means++算法的快速分选优势与马氏距离相结合，以考量电池特征数据间的相关性。这一改进解决了传统K-means++算法采用欧氏距离的局限性，从而提升聚类性能。此外，考虑到退役动力电池在不同应用场景下的差异性，本研究采用层次分析法（AHP）评估不同应用场景中电池特征的权重，并以储能系统和低速电动车这两类典型场景作为代表案例。在NCR18650B和LISHEN 18650电池数据上的实验结果表明，与传统K-means++方法相比，改进后的聚类算法在两种应用场景中均取得了更优的效果。这凸显了该算法在提升电池分类效率与准确性方面的有效性，为退役动力电池的精准分选与高效再利用提供了有力的技术支撑。
引言
直接复用这些电池无法充分利用其残余价值，并可能导致一系列问题，包括过充、过放、热失控及使用寿命缩短[8]。随着时间的推移，电池组中各单体电池会出现显著差异，主要体现在容量、内阻和开路电压等方面[9]。容量不一致性通常被称为"木桶效应"，即容量最小的电池会成为性能瓶颈，限制整个电池组的输出能力，致使其他电池无法发挥全部潜能[10]。电池间内阻不一致会导致发热量分布不均，形成不均匀温度场。这种温度差异会进一步加剧内阻的分化，形成恶性循环，使不一致性持续恶化[11]。电池电压的差异性会使电池组面临过充与过放风险。具体而言，放电过程中，低电压电池会先达到放电截止电压，而其他电池仍在持续放电；充电过程中，高电压电池会先达到充电截止电压，而电池组其余部分继续充电，从而增加过充风险[12]。Wang等学者研究了单体电池特性对串并联电池组性能的影响。研究发现，容量差异影响能量输出，而内阻差异则影响功率。此外，当电池并联时，内阻差异会导致电流不均衡，进而影响能量利用率和电池寿命[13]。An等学者搭建了不一致性实验平台，设计了具有不同不一致性特征的虚拟电池组，系统分析了容量、荷电状态（SOC）及内阻不一致性对电池能量输出的影响。结果表明，三类不一致性均会导致电池组整体能量输出下降[14]。因此，通过合理分选与重组电池以确保一致性，对维持电池性能与安全性至关重要[15]。
电池组不一致性的评估方法主要由三类构成：基于统计的方法、基于信息融合的方法以及基于机器学习的方法[16]。基于统计的方法通过采集各单体电池的性能参数（如容量、电压、内阻）并计算相关统计量（如均值、标准差、方差），从而快速评估电池组一致性[17]。当前退役动力电池参数采集方法主要包括容量测试、内阻测量、开路电压(OCV)曲线分析以及增量容量(IC)或差分电压(dV/dQ)分析。其中容量与内阻是工业界和学术界采用最广泛的两种核心指标，因其与电池健康状态(SOH)及性能衰减高度相关。二者结合可对电池的梯次利用适用性提供相对全面的评估。在实际应用中，我们观察到虽然该方法在实验室环境下实现了高精度，但也存在耗时较长的缺陷。目前已有若干学者针对快速可靠的估计技术展开讨论，包括高倍率充电下的优化IC曲线获取、基于局部充电曲线的特征提取以及短脉冲测试等方法。这些技术未来可与本文所述方法进行融合。Wu等人提出了一种针对高倍率充电优化的增量容量（IC）曲线获取策略，该策略加速了IC曲线特征的提取。与传统充放电测试方法相比，本文提出的优化充放电IC曲线获取方案将测试效率提升了约六倍[18]。Zhang等人对部分电池曲线进行增量容量分析以提取多类别特征，结合改进的模糊C均值（Sub-FCM）算法，实现了无需预训练的高效无监督聚类，其筛选效率较传统监督学习方法提升逾七倍[19]。Zhou等人从局部充电曲线中提取IC峰值、直流内阻及极化内阻等三维健康特征，并采用OPTICS聚类算法使分类精度与速度显著提升[20]。Ran等人提出结合短脉冲测试的两步学习法以实现电池快速分类与容量预测，使检测时长缩短80%以上[21]。这些快速筛选技术在保持高精度的同时大幅降低检测时间与成本，展现出优异的工业应用潜力。
基于信息融合的方法通过整合传感器数据并分析电池间的差异来评估一致性[22]。Qiu等提出了一种用于锂离子电池储能系统故障诊断与一致性评估的多级香农熵算法，通过仿真数据验证了其有效性[23]。Li等从增量容量曲线中提取特征，并采用层次分析法(AHP)建立了多特征加权一致性模型[24]。然而，基于信息融合的方法高度依赖数据质量，误差可能导致评估结果失准。且该方法计算复杂度较高，难以满足大规模电池数据的实时性要求。
基于机器学习的方法被广泛应用于电池系统的不一致性诊断与优化。通过分析多种类型的电池数据，机器学习能够识别单体电池间的性能差异，从而提升电池组的整体可靠性并延长其使用寿命[25]。Jiang等人提出了一种综合考虑容量、内阻及老化机制的多因素分选方法。他们采用模糊C均值（FCM）算法，根据储能与调峰两种应用场景的需求对退役电池进行分类。其研究证明了模糊聚类算法在退役电池分选中的有效性[26]。Liu等人设计了一种基于FCM聚类的锂离子电池多参数分选方法，以及一种基于锂离子电池充放电电压曲线的动态特性分选方法。实验结果表明，多参数排序方法展现出最优的排序性能，相较于传统方法具有显著提升，同时易于实现[27]。然而，模糊C均值聚类(FCM)需要在每次迭代中计算每个数据点对各簇的隶属度，并在更新簇中心时依赖于模糊隶属矩阵[28]。这使得FCM算法计算量较大，尤其在处理大规模数据集时会导致计算效率降低。Wang等选取开路电压、欧姆内阻和充电电压曲线作为一致性指标，采用基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）结合马氏距离评估多参数不一致性。结果表明该方法能有效评估电池不一致性，具有鲁棒性且适用于实际应用[29]。Lim等将DBSCAN聚类算法应用于退役电池数据集的重组过程，同时考虑数据集内部密度分布与性能偏差因素。此外，他们通过利用主成分分析（PCA）进行数据预处理，提升了算法性能[30]。Zhou等学者提出基于排序点识别聚类结构（OPTICS）的算法，以容量、直流内阻和极化电阻作为分类指标，对老化程度一致的电池进行聚类并识别异常值，从而显著提高了聚类准确度[31]。然而，DBSCAN与OPTICS算法在选取minpts参数时具有高度敏感性，这会导致聚类结果不稳定。这些算法还存在高维数据处理困难的问题，且计算复杂度较高，难以扩展到大规模数据集。
相比之下，K-means算法因其简洁性、计算高效性、易于实现以及适用于大规模数据集等优势而广受欢迎。Li等人采用K-means算法，以电压、温度和容量作为聚类特征，提升了电池组的一致性[32]。Lai等人提出一种基于改进K-means算法的重组方法，利用容量作为特征，并在模块层级考虑多种梯次利用场景，通过模拟和实验验证了该方法的有效性[33]。Liu等人提出了一种基于主成分分析（PCA）与聚类算法的分选方法。通过对电池进行充放电实验，从中提取特征变量并进行PCA降维处理。确定最佳k值后，采用K-means算法实现了电池的分选与重组[34]。但K-means聚类对初始聚类中心的选择较为敏感，不同的初始中心可能导致不同的聚类结果，或使算法收敛至局部最优解而非全局最优解[35]。许多研究者致力于改进初始聚类中心的选择以解决这一问题。其中K-means++提供了一种更智能的初始化方法，该方法显著降低了对初始中心的敏感性，使得K-means算法在多次运行中具有更好的一致性和可靠性[36]。然而K-means++依赖欧氏距离选择聚类中心，当电池特征高度相关时，欧氏距离可能无法有效捕捉特征间的依赖关系，从而导致聚类精度下降。
上述分析揭示了现行退役锂离子电池一致性评估方法的若干局限性：对复杂或不规则数据集的处理能力较差、对异常数据敏感、计算流程复杂、处理时间长，且未能考虑电池特性间的内在关联。这些问题影响了电池一致性评估的效率与准确性。本文提出一种退役锂离子电池的快速分选方法，该方法考虑了退役动力电池在梯次利用中的实际应用场景，并通过综合评价各类电池特征的重要性来实现更精确的一致性评估。基于实验电池数据与公开电池数据集的验证结果表明，所提方法具有显著有效性。主要创新点可归纳如下：
- (1)
本文提取电池容量、内阻和开路电压作为分类指标，结合层次分析法(AHP)评估各特征在储能系统与低速电动汽车两种应用场景中的重要性。该方法通过优化特征权重实现电池一致性评估的精细调节，增强了电池特征对特定应用场景的适应性，并提高了一致性评估的准确性。 - (2)
鉴于电池特征间常存在强相关性，传统欧氏距离难以充分捕捉特征间的协同关系，导致聚类结果出现误差与偏差。本研究提出一种改进的K-means++算法，通过整合马氏距离来更准确地度量样本间相似性。该增强策略有效克服了欧氏距离在处理相关特征时的局限性，从而提升了聚类结果的准确性与可靠性。
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