[發明專利]一種智能評估退役電池余能分類和梯次利用方法

在審

• 申請號: 202110554647.9
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113281657A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 殷勁松;羅開玉;鄭鄖;李姍慧;魯金忠;涂薔;黃立新;周趙亮;謝登印
• 申請（專利權）人: 張家港清研檢測技術有限公司
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367
• 代理公司: 蘇州廣正知識產權代理有限公司 32234
• 代理人: 趙丹

1.一種智能評估退役電池余能分類和梯次利用方法，其特征在于，包括以下具體步驟：

S1：首先采用大數據統計管理技術對待分類電池余能進行數據采集并保存至數據庫中；

S2：利用sklearn庫提取數據庫中待分類電池組余能數據的特征數據集；

S3：利用步驟S2中采集的特征數據集，利用組內平方誤差和函數（SSE）的斜率變化確定最佳動力電池余能分類的個數；

S4：根據動力電池余能應用環境進行改進的均值聚類算法對動力電池余能進行分類；

S5：根據算法分類的動力電池余能分配電池的梯次利用環境。

2.根據權利要求1所述的智能評估退役電池余能分類和梯次利用方法，其特征在于，所述步驟S1中，通過計算機ETL工具從電池余能檢測系統獲取數據，然后經過轉換和集成將數據加載和保存到數據庫中。

3.根據權利要求1所述的智能評估退役電池余能分類和梯次利用方法，其特征在于，所述步驟S2中，從所述特征數據集中提取機器可以學習或者可以直接處理的特征向量，變換后形成特征空間。

4.根據權利要求1所述的智能評估退役電池余能分類和梯次利用方法，其特征在于，所述S3包括以下具體步驟：

S31：對步驟S2中提取的特征數據集進行分析；

S32：利用函數來選取最優分類個數，通常分為2-15類；

S33：采用組內平方誤差和函數（SSE）來確定動力電池余能的分類個數，計算每一個聚類數目下的距離平方誤差和，根據函數斜率的變化來確定最優聚類個數。

5.根據權利要求1所述的智能評估退役電池余能分類和梯次利用方法，其特征在于，所述S4包括以下具體步驟：

S41：選取電池余能0.00%和100.00%對應的特征向量為兩個均值向量u₁和u₂，然后根據100/（k-1）為增量的特征向量選取其他聚類中心；

S42：計算采集的退役電池組余能每個樣本特征向量與每個均值向量的距離，選取最近的距離劃入相應的應用環境分類C_i（C_i均不為空集）；在得到的k個分類中根據公式計算新的均值向量u_i'，判斷當前動力電池余能應用環境類別的均值向量與初始特征向量確定的均值向量u₁，u₂……u_i……u_k的差異，進行更新；

S43：如果u_i'與上一步確定的u_i不同，則將當前均值向量u_i更新為u_i'，如果新計算的u_i'與上一步確定的u_i相等，則保持均值向量不變；

S44：重復S41至S43的步驟，直到聚類中心不再發生變化或變化可以忽略結束，得到最終動力電池余能分類的環境應用類別C₁，C₂……C_i……C_k。