新型退役動(dòng)力電池單體分類方法及其系統(tǒng)分析
——磷酸鐵鋰電池為例

倪 飛

（江蘇省鹽城技師學(xué)院 江蘇 鹽城 224002）

0 引言

2014年至今我國(guó)新能源動(dòng)力電池市場(chǎng)規(guī)模越來(lái)越大，隨著動(dòng)力電池在2017年時(shí)需求量的急劇暴增，退役電池?cái)?shù)量也從2017年開始遞增，2020年以后回收利用退役動(dòng)力電池市場(chǎng)迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。面對(duì)數(shù)量龐大的退役電池，退役動(dòng)力電池分類及系統(tǒng)分析成為了各大電池生產(chǎn)制造企業(yè)所要面臨的主要任務(wù)。各大電池生產(chǎn)制造企業(yè)均明確指出，按照高效循環(huán)的原則來(lái)實(shí)現(xiàn)能源可持續(xù)發(fā)展是動(dòng)力電池利用體系的改變?cè)瓌t，與此同時(shí)要求動(dòng)力電池生產(chǎn)制造企業(yè)嚴(yán)格遵守后期延伸制度，構(gòu)建車用動(dòng)力電池溯源管理信息平臺(tái)，確保可追溯動(dòng)力電池的整個(gè)生命周期，提高動(dòng)力電池生產(chǎn)制造的安全性。為了提前迎接即將到來(lái)的動(dòng)力電池退役浪潮，大部分電池生產(chǎn)制造企業(yè)均已將研發(fā)重點(diǎn)放在了退役電池的回收利用技術(shù)領(lǐng)域。所有電池生產(chǎn)制造企業(yè)的研究活動(dòng)證明了退役電池回收利用的可行性和巨大潛力，動(dòng)力電池單體回收產(chǎn)業(yè)在未來(lái)將會(huì)成為電池行業(yè)新的焦點(diǎn)。如圖1所示。

圖1 2012—2020年動(dòng)力電池需求和退役分析

1 退役動(dòng)力電池單體分類的作用

退役動(dòng)力電池的單體分類是將動(dòng)力電池性能盡可能最大化發(fā)掘和應(yīng)用的有效途徑，能夠減少對(duì)電池價(jià)值、能源資源的浪費(fèi)和可能造成的污染。應(yīng)用于不同場(chǎng)景可使得電池應(yīng)用效益最大化，同時(shí)降低生產(chǎn)利用成本，促進(jìn)上游電池生產(chǎn)制造與下游電池銷售、回收利用產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，有助于循環(huán)經(jīng)濟(jì)的推進(jìn)，符合我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展需求，具有很高的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用前景[1]。目前，國(guó)內(nèi)外陸續(xù)開展了退役動(dòng)力電池單體分類、梯次利用的相關(guān)研究和應(yīng)用。本文以磷酸鐵鋰電池組為例，對(duì)退役動(dòng)力電池的分類方法進(jìn)行闡述及其系統(tǒng)分析。

1.1 電池分類方法

獲取到待分類的磷酸鐵鋰電池組的循環(huán)充放電數(shù)據(jù)，從該數(shù)據(jù)中提取所述磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集。采用粗糙集理論，對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)，得到所述磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集。根據(jù)約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集，采用模糊聚類算法對(duì)磷酸鐵鋰電池組中的電池單體進(jìn)行分類。

1.2 電池分類電子設(shè)備和存儲(chǔ)程序

在單體電池分類的過(guò)程中，可以采用專用的電子設(shè)備，其結(jié)構(gòu)組成中含有存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器和處理器通過(guò)總線完成相互間的通信。另外，在存儲(chǔ)器上存有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述電池分類方法。

2 具體實(shí)施方式

2.1 電池分類步驟

分類步驟如下：

步驟1 獲取到待分類的磷酸鐵鋰電池組的循環(huán)充放電數(shù)據(jù)，從循環(huán)充放電數(shù)據(jù)中提取磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集；

步驟2 采用粗糙集理論，對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)，得到磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集；

步驟3 根據(jù)約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集，采用模糊聚類算法對(duì)磷酸鐵鋰電池組中的電池單體進(jìn)行分類。

目前，廣泛應(yīng)用于電動(dòng)汽車領(lǐng)域的磷酸鐵鋰電池，大多是數(shù)十節(jié)電池通過(guò)串聯(lián)或并聯(lián)形成一個(gè)單元模組。本文提供的磷酸鐵鋰電池組的充放電曲線示意圖，如圖2所示。其中，若干節(jié)電池通過(guò)串聯(lián)可以達(dá)到較高電壓，以驅(qū)動(dòng)電機(jī)工作[2]?，F(xiàn)以24節(jié)國(guó)內(nèi)某型號(hào)100 A·h退運(yùn)磷酸鐵鋰電池組為例，對(duì)其進(jìn)行0.3 C倍率充放電測(cè)試。

圖2 磷酸鐵鋰電池組的充放電曲線示意圖

由圖2可以看出，在充放電過(guò)程中，24節(jié)磷酸鐵鋰電池的電壓離散性較大。其中，健康狀態(tài)最差的磷酸鐵鋰電池最先達(dá)到充放電截止電壓閾值，并且有若干節(jié)磷酸鐵鋰電池的充放電曲線比較接近。如果不經(jīng)過(guò)特殊處理，很難1次內(nèi)僅憑充放電曲線將上述24節(jié)磷酸鐵鋰電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行合理分類。

2.2 服務(wù)器及其算法分析

按照2.1節(jié)中分類步驟進(jìn)行操作，服務(wù)器可以最先獲取待分類的磷酸鐵鋰電池組的循環(huán)充放電數(shù)據(jù)，從循環(huán)充放電數(shù)據(jù)中提取磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集。例如，待分類的磷酸鐵鋰電池組包括24節(jié)磷酸鐵鋰電池，服務(wù)器可以首先獲取24節(jié)磷酸鐵鋰電池的0.3 C循環(huán)充放電數(shù)據(jù)，然后從0.3 C循環(huán)充放電數(shù)據(jù)中提取用于表征24節(jié)磷酸鐵鋰電池的電池特性的指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)成特征數(shù)據(jù)集。服務(wù)器可采用粗糙集理論對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)，將特征數(shù)據(jù)集中不重要的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除[3]，得到待分類磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集。服務(wù)器采用現(xiàn)有的模糊聚類算法，對(duì)約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，最終對(duì)磷酸鐵鋰電池組中的電池單體進(jìn)行分類。

獲取待分類的磷酸鐵鋰電池組的循環(huán)充放電數(shù)據(jù)，從循環(huán)充放電數(shù)據(jù)中提取磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集。采用粗糙集理論對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)，得到磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集。根據(jù)約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集，采用模糊聚類算法對(duì)磷酸鐵鋰電池組中的電池單體進(jìn)行分類，可以適用于退運(yùn)動(dòng)力電池，提高了對(duì)退運(yùn)動(dòng)力電池進(jìn)行分類的效率。

在上述實(shí)施條例基礎(chǔ)上，特征數(shù)據(jù)集包括以下特征數(shù)據(jù)的任意組合：磷酸鐵鋰電池組中每個(gè)電池單體的充電歐姆內(nèi)阻、放電歐姆內(nèi)阻、能量效率、充電平均功率、放電平均功率、極化電壓、溫度、最大充電功率和最大放電功率。上述實(shí)施例中的特征數(shù)據(jù)集可以包括如下特征數(shù)據(jù)的任意組合：待分類磷酸鐵鋰電池組中每個(gè)電池單體的充電歐姆內(nèi)阻、放電歐姆內(nèi)阻、能量效率、充電平均功率、放電平均功率、極化電壓、最大充電功率和最大放電功率[4]。

3 技術(shù)方案

以24節(jié)磷酸鐵鋰電池組為例，作為待分類磷酸鐵鋰電池組，詳細(xì)說(shuō)明本文提供的技術(shù)方案。

服務(wù)器可以從所述24節(jié)磷酸鐵鋰電池組成的0.3 C循環(huán)充放電數(shù)據(jù)中，提取磷酸鐵鋰電池的特征數(shù)據(jù)集。其中，特征數(shù)據(jù)集包括：24節(jié)磷酸鐵鋰電池中的每節(jié)磷酸鐵鋰電池的8種指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別為充電歐姆內(nèi)阻、放電歐姆內(nèi)阻、能量效率、充電平均功率、放電平均功率、極化電壓、最大充電功率和最大放電功率。

服務(wù)器可以采用現(xiàn)有的粗糙集理論，對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)，將其中不重要的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，得到待分類磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集。如，服務(wù)器采用粗糙集理論對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)處理時(shí)，發(fā)現(xiàn)能量效率、充電平均功率和放電平均功率3種指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)電池分類的影響不大或沒有影響，則服務(wù)器可以將待分類磷酸鐵鋰電池組的能量效率、充電平均功率和放電平均功率這3種指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，得到約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集。然后，采用模糊聚類算法對(duì)約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)磷酸鐵鋰電池組進(jìn)行分類[5]。

本文提供的電池分類方法，通過(guò)將待分類磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集的組成包括如下特征數(shù)據(jù)的任意組合：磷酸鐵鋰電池組中每個(gè)電池單體的充電歐姆內(nèi)阻、放電歐姆內(nèi)阻、能量效率、充電平均功率、放電平均功率、極化電壓、溫度、最大充電功率和最大放電功率，使得所述方法更加科學(xué)?？蛇x的，在上述實(shí)施條例的基礎(chǔ)上，采用粗糙集理論對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)，得到磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集，其中包括：根據(jù)粗糙集理論對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，得到特征數(shù)據(jù)集中每個(gè)特征數(shù)據(jù)的權(quán)重；根據(jù)特征數(shù)據(jù)集中每個(gè)特征數(shù)據(jù)的權(quán)重，對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行篩選，得到磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集。上述實(shí)施例中的服務(wù)器采用粗糙集理論，對(duì)待分類磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn)，得到待分類磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果數(shù)據(jù)集的過(guò)程，可以具體包括如下過(guò)程。首先，服務(wù)器可采用粗糙集理論對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，得到特征數(shù)據(jù)集中每個(gè)特征數(shù)據(jù)的權(quán)重。以上述實(shí)施例中所述的24節(jié)磷酸鐵鋰電池組成的磷酸鐵鋰電池組為例，詳細(xì)說(shuō)明本文提供的技術(shù)方案。服務(wù)器采用粗糙集理論，對(duì)24節(jié)磷酸鐵鋰電池組成的磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，可以得到特征數(shù)據(jù)集中每個(gè)特征數(shù)據(jù)的權(quán)重。能量效率（η）的權(quán)重最高，其次是極化電壓（Up）和最大放電功率（Pdh），其他特征數(shù)據(jù)的權(quán)重為0。這說(shuō)明能量效率（η）、極化電壓（Up）和最大放電功率（Pdh），相對(duì)其他特征數(shù)據(jù)更加重要。因此服務(wù)器可以將其他特征數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，只保留24節(jié)磷酸鐵鋰電池的能量效率（η）、極化電壓（Up）和最大放電功率（Pdh）對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，得到約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集。然后，服務(wù)器可以采用現(xiàn)有的模糊聚類算法，對(duì)所述約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。如，在初始化時(shí)設(shè)定電池分類數(shù)C=4，模糊權(quán)重指數(shù)m=2，終止條件為迭代次數(shù)為100或閾值ε=0.000 01。則達(dá)到終止條件之后，服務(wù)器可以將24節(jié)磷酸鐵鋰電池分為4類。為本文提供的磷酸鐵鋰電池組的模糊聚類分布圖，如圖3所示。在24節(jié)磷酸鐵鋰電池中，第1、2、3、4、5、6、7、11、13、14、15節(jié)電池被分在第1類，第21節(jié)電池被分在第2類，第8、22節(jié)電池被分在第3類，第9、10、12、16、17、18、19、20、23、24節(jié)電池被分在第4類。其中，因?yàn)榈?、21、22節(jié)電池極化較大，所以被單獨(dú)分類篩選出來(lái)了。

圖3 磷酸鐵鋰電池組的模糊聚類分布圖

這種分類結(jié)果與磷酸鐵鋰電池組的充放電電壓變化相一致，這說(shuō)明將模糊聚類算法應(yīng)用于對(duì)電池進(jìn)行分類是非常有效的。

4 退役動(dòng)力電池經(jīng)濟(jì)性分析

4.1 退役動(dòng)力電池梯次利用成本分析

退役動(dòng)力電池梯次利用的工藝流程成本主要包含收集、儲(chǔ)運(yùn)、分類、拆解、重組成本，如圖4所示。狀態(tài)評(píng)估成本主要有余能檢測(cè)成本、狀態(tài)測(cè)試、狀態(tài)診斷和狀態(tài)評(píng)價(jià)成本[6]。

圖4 退役動(dòng)力電池梯次利用成本主要因素

4.2 收集、儲(chǔ)運(yùn)和分類成本分析

通過(guò)收集來(lái)自全國(guó)各地、數(shù)量巨大的退役電池，集中處理加工能有效降低成本、提高效率。

4.3 余能檢測(cè)成本分析

將電池容量較高的歸入梯次利用一類，用于電池更換和儲(chǔ)能應(yīng)用；將電池容量較低的歸入梯次利用二類，用于移動(dòng)充電樁[7]、低功率電動(dòng)車、自動(dòng)導(dǎo)引車輛（automatic guided vehicle，AGV）電源、家庭儲(chǔ)能電源、照明、UPS備用電池、基站電源風(fēng)光路燈儲(chǔ)能等較為溫和的低倍率放電應(yīng)用場(chǎng)景。

4.4 狀態(tài)測(cè)試、診斷和評(píng)價(jià)成本分析

若退役電池具有完整的運(yùn)行過(guò)程數(shù)據(jù)，屬于白箱電池，可提高電池性能狀態(tài)評(píng)估工作的準(zhǔn)確度和精確度，提升電池梯次利用時(shí)的經(jīng)濟(jì)性；若退役電池沒有完整的運(yùn)行過(guò)程數(shù)據(jù)，屬于黑箱電池，需要根據(jù)電池出廠時(shí)的相關(guān)數(shù)據(jù)，測(cè)試動(dòng)力電池退役時(shí)的各項(xiàng)參數(shù)，這個(gè)過(guò)程中測(cè)試時(shí)間會(huì)增加[8]，測(cè)試成本會(huì)提高，同時(shí)電池性能不一還使得電池梯次儲(chǔ)能利用的安全性有待估量。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提供的新型退役動(dòng)力電池單體分類方法及其系統(tǒng)分析，通過(guò)根據(jù)粗糙集理論對(duì)待分類磷酸鐵鋰電池組的特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，得到特征數(shù)據(jù)集中每個(gè)特征數(shù)據(jù)的權(quán)重，然后，根據(jù)特征數(shù)據(jù)集中每個(gè)特征數(shù)據(jù)的權(quán)重，對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行篩選，得到待分類磷酸鐵鋰電池組的約簡(jiǎn)結(jié)果特征數(shù)據(jù)集，使得分類方法更加科學(xué)。再?gòu)耐艘蹌?dòng)力電池經(jīng)濟(jì)性分析，梯次利用可以更好地發(fā)掘和利用電池自身價(jià)值和資源，因此新型退役動(dòng)力電池單體分類方法的應(yīng)用具有很大的潛力和發(fā)展前景。