CN106125001B - 电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法 - Google Patents

电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106125001B
CN106125001B CN201610702812.XA CN201610702812A CN106125001B CN 106125001 B CN106125001 B CN 106125001B CN 201610702812 A CN201610702812 A CN 201610702812A CN 106125001 B CN106125001 B CN 106125001B
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery module
capacity
battery
retired
voltage difference
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610702812.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN106125001A (zh
Inventor
廖强强
张利中
穆苗苗
刘松慧
刘怡
江涛
耿广田
王博
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Xiaochuan Technology Co., Ltd.
Original Assignee
Shanghai Xiaochuan Technology Co Ltd
Shanghai University of Electric Power
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Xiaochuan Technology Co Ltd, Shanghai University of Electric Power filed Critical Shanghai Xiaochuan Technology Co Ltd
Priority to CN201610702812.XA priority Critical patent/CN106125001B/zh
Publication of CN106125001A publication Critical patent/CN106125001A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106125001B publication Critical patent/CN106125001B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34—Sorting according to other particular properties
    • B07C5/344—Sorting according to other particular properties according to electric or electromagnetic properties
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3835—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC involving only voltage measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明涉及一种电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法，通过对退役电池模块的容量重新标定以及低SOC荷电状态下的电池模块内并联模组之间的最大电压差的测量，发现低SOC下的电池模块内并联模组之间的最大电压差与退役电池模块的容量之间具有很好的线性关系，因此可以用低SOC下的电池模块内并联模组之间的最大电压差作为退役电池容量的快速评估指标，从而达到退役电池模块的容量检测，实现退役电池模块一致性快速、低成本的分选目的。

Description

电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法
技术领域
本发明涉及一种能源再利用技术，特别涉及一种电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法。
背景技术
随着电动汽车技术的日益成熟以及电动汽车产业扶持政策的出台，2015年我国电动汽车的生产和销售有了大幅的提升。电动汽车的核心部件之一——电池系统既是电动汽车的核心技术，其成本也占到整个电动汽车的一半左右。随着电动汽车动力电池的反复充放电，其电池容量将不断衰减。一般电动汽车在使用了5-8年以后，其电池容量可能衰减到80％以下，而电池容量下降将造成更频繁的充电以及更短的行驶里程。在这种情况下需要更换新的动力电池以满足正常的行驶要求。更换下来的动力电池虽然容量下降了，但是仍然有很大的利用价值，如用作数据中心或者社区的备用电池，储存可再生能源电力，稳定电网，消除电力供需波动等。这种退役动力电池的储能再利用将大幅降低储能成本，并且将给储能用户带来可观的额外收入及良好的社会效益。由于动力电池在退役以前，已经在电动汽车上使用了若干年。而电动汽车在服役期间，运行工况千差万别，退役后的动力电池容量不一致性更加凸显，不仅仅同一品牌的车与车之间的电池存在明显的不一致性，就是同一辆车中的电池模块之间、以及电池单芯之间也具有很大的不一致性。对于电池一致性的检测方法和指标已经有较为成熟的作法。然而，要将退役电池按照电池检测标准来筛选其一致性，不仅仅耗时费力，而且其成本将大幅上升，失去了退役电池取其成本较低的本来意义。
发明内容
本发明是针对退役电池再利用检测容量一致性耗时费力，成本高的问题，提出了一种电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法，将电池的容量与电池的一些特性参数如开路电压、电荷转移电阻、锂离子扩散系数、自放电率、倍率特性等指标进行对比，分析容量与这些指标之间的相关性，提炼出反映电池容量一致性的相关性最强的特征指标，从而达到退役电池的一致性快速分选的目的，真正实现退役电池再利用的低成本目标。
本发明的技术方案为：一种电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法，具体包括如下步骤：
1)从退役电池模块中拆分出需要的新的电池模组，从中先测量一定量样本的电池模块进行实际容量的检测；
2)再对样本电池模块进行一次充放电后，放电到不同低SOC荷电状态下，对样本电池模块内部不同并联模组电压进行检测，计算同一样品电池模块内并联模组之间的最大电压差ΔUmax值；
3)通过软件拟合，低SOC荷电状态下样品电池模块的实际容量Capacity与最大电压差ΔUmax值之间得到较好的线性关系，得到不同低SOC荷电状态下的拟合曲线；
4)选取拟合程度最好的SOC荷电状态下样品电池模块的实际容量Capacity与最大电压差ΔUmax值的拟合曲线，后续退役电池模块中拆分出的新的电池模组不需要再进行容量标定，仅测量这电池模块在选取的拟合曲线对应的SOC荷电状态下的电池模块内并联模组之间最大电压差ΔUmax值，再根据拟合曲线查找出此未知退役电池模块的实际容量Capacity。
本发明的有益效果在于：本发明电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法，可快速检测退役电池的电池容量，进而通过容量分选，实现退役电池再利用的低成本目标。
附图说明
图1为实际容量标定充放电曲线图；
图2为外观合格的退役锂电池的实际容量分布图；
图3为本发明实施例电压测试示意图；
图4为本发明退役模块电池容量和在30％SOC时其内部并联模组间最大电压差线性拟合图；
图5为本发明退役模块电池容量和在10％SOC时其内部并联模组间最大电压差线性拟合图；
图6为本发明退役模块电池容量和在5％SOC时其内部并联模组间最大电压差线性拟合图。
具体实施方式
本次试验采用上汽荣威e50电动汽车上退役的20个磷酸铁锂模块电池，标称容量为60Ah(3P3S 3并3串，3P模组60Ah磷酸铁锂电池，额定电压3.2V)。通过对退役电池模块的容量重新标定以及低SOC(荷电状态,也叫剩余电量)下的电池模块内3P模组之间的最大电压差的测量，发现低SOC下的电池模块内3P模组之间的最大电压差与退役电池模块的容量之间具有很好的线性关系，因此可以用低SOC下的电池模块内3P模组之间的最大电压差作为退役电池容量的快速评估指标，通过它们的线性关系可快速检测退役电池的电池容量，进而通过容量分选，达到退役电池的一致性快速、低成本的分选目的。
一般退役电池模块都为多芯串并联模块电池，因为时间使用久了，会出现电池的容量下降的现象，而且电池之间容量下降的程度是不一样的，从而使得电池之间的不一致性更加显著。一般将电动汽车退役电池再次利用需要对它们的一致性进行容量分选，以便成组后的退役电池之间的一致性较好。而对退役电池的容量标定是一件耗时耗能的工作。
为了再次利用，把原来的nP mS的电池包根据需要重新进行拆解，拆成(n/a)P(m/b)S电池模组进行再次使用,这里a、b均为整数。例如原来的10并6串退役电池包，里面含有2并3串电池模块，那就将原退役电池包进行2并3串的拆分，再对拆分下来的2并3串电池模组进行容量一致性评估。这里举例3P3S模组是已经拆分后需要容量评估的电池模组。
一、容量标定：
利用美国Bitrode FTV1-300-100型模块电池测试系统对筛选出来表面无损的退役电池模块进行容量检测，测试温度在20℃±5℃条件下，先用1×I3(I3为1/3C倍率电流，20A)恒流放电至截止电压为8.1V(2.7V×3)，静置1小时，然后在以1×I3恒流充电到截止电压10.95V(3.65V×3)后进行恒压充电，当电流减小降低到0.1×I3时电池停止充电，静置1小时，再用1×I3进行放电，直到放电终止电压达到8.1V，静置2h结束，最后根据1×I3(A)的电流值和放电时间数据计算电池容量(以Ah计)。
二、电池模块内部3P模组电压测试：
利用美国Bitrode FTV1-300-100型模块电池测试系统测试温度在20℃±5℃条件下对模块电池以标称容量的1/3C放电至8.1V，静置0.5h，再以1/3C充电分别至不同SOC(5％，10％，30％)静置2h，最后用VICTOR VC9807A+数字万用表测量不同SOC状态下的3P模组电压值，并计算3P3S模块电池内三个3P模组之间的最大电压差ΔUmax。
三、容量分析
在测试温度20℃±5℃条件下，参照上海市地方标准《智能电网用储能电池性能测试技术规范》(DB31/T817-2014)的测试要求，按照上述容量标定方法对20个退役磷酸铁锂模块电池进行实际容量的标定，图1为代表性的三个退役模块电池的充放电曲线。从图1可以看出，在充电过程中，在充电电流(20A)相同的情况下，到达充电截止电压10.95V的先后次序依次为10#、12#、16#；在放电过程中，在放电电流(20A)相同的情况下，到达放电截止电压8.1V的先后次序依次为10#、12#、16#，10#的充放电曲线电压平台最短，16#的最长，说明这3个模块电池的容量从大到小依次为16#、12#、10#。
容量标定后得到的这20个退役模块电池实际容量分布如图2所示。将这些退役模块电池按电池健康状态SOH(State-of-Health)来分组。SOH值为蓄电池满充容量相对额定容量(电池SOH的标准定义是在标准条件下动力电池从充满状态以一定倍率放电到截止电压所放出的容量与其所对应的标称容量的比值，因此额定容量是原来的标称容量。)的百分比，SOH值按大于90％(大于54Ah)、介于80％-90％(48-54Ah)、小于80％(小于48Ah)分为三组。SOH值大于90％的有1#、2#、3#、4#、7#、8#、11#、13#、14#、16#、17#、18#、19#电池(第1组)；SOH值在80％-90％有5#、6#、9#、12#、15#电池(第2组)；SOH值小于80％有10#和20#电池(第3组)。通过实际测到的电池容量可以对这20个电池模块进行一致性分组，只是电池容量测试的时间长。
四、模块电池内部3P模组间最大电压差ΔUmax
测试了不同SOC状态下的退役模块电池内部3个3P模组(3P模组指的是3个20Ah单芯并联，见图3所示)的电压U1、U2、U3值，并计算这三个电压值之间的最大电压差ΔUmax。其低SOC下的最大电压差ΔUmax值(单位：mV)如表1所示。从表1中可看出，随着SOC的逐渐降低，各模块电池内部的3P模组间最大电压差ΔUmax也就越明显，而且在较低SOC状态下模块电池的容量越小的，其对应的3P模组间最大电压差ΔUmax越大。
表1
采用"统计产品与服务解决方案"软件(Statistical Product and ServiceSolutions，SPSS)，利用spearman相关系数来判定模块电池的容量和其内部3P模组间的最大电压差ΔUmax之间的相关程度。经分析得出30％SOC状态下spearman相关系数为-0.735，且Sig＝0.00<0.05；在10％SOC状态下spearman相关系数为-0.611且Sig＝0.04<0.05；在5％SOC状态下spearman相关系数为-0.742，且Sig＝0.00<0.05。由此可知，模块电池的容量和其内部3P模组间的最大电压差ΔUmax呈现显著性负相关性。
图4、5、6分别为退役模块电池容量与SOC分别为30％、10％、5％时的模块电池内部3P模组间最大电压差ΔUmax值的线性拟合图。图中Y为ΔUmax，X为Capacity容量，从图中可以看出，退役电池模块容量与低SOC下的模块电池内部3P模组间最大电压差ΔUmax值之间有很好的线性关系。一般采用拟合优度(R2)来度量回归直线对观测值的拟合程度。R2的取值范围是[0，1]。R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。在SOC分别为30％、10％、5％时其拟合优度R2分别为0.845、0.927和0.895，表明拟合曲线与实际曲线具有较高的类似程度，尤其是当SOC为10％的时候。因此，可以用10％SOC下的电池模块内并联模组之间的最大电压差ΔUmax值与退役电池实际容量之间的关系，对于未知退役电池模块的容量不需要标定(因为费时)，只需要测量这个未知退役电池模块在该SOC下的ΔUmax值，从而根据拟合曲线方便地查找这个未知退役电池模块的实际容量Capacity，从而达到根据退役电池的容量进行一致性快速、低成本的分选目的。
五、电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法，具体步骤如下：
1、从大量的退役电池包中拆分出需要的新的电池模块，从中先测量一定量样本的电池模块进行实际容量的检测；
2、再对样本电池模块进行一次充放电后，放电到不同低SOC状态下，对样本电池模块内部不同并联模组电压进行检测，计算同一样本电池模块内并联模组之间的最大电压差ΔUmax值；
3、通过Excel等软件拟合，低SOC下样品电池模块的实际容量Capacity与最大电压差ΔUmax值之间可以得到较好的线性关系。拟合优度R2的值越接近1，说明拟合程度越好。取R2值最接近于1的那根拟合曲线(这根曲线对应的SOC也就确定了)。
4、在拟合程度最好的SOC下样品电池模块的实际容量Capacity与最大电压差ΔUmax值之间关系基础上，后续退役电池模块中拆分出的新的电池模组不需要再进行容量标定(因为费时)，只需要测量这电池模块在该SOC下的ΔUmax值，从而根据拟合曲线方便地查找出此未知退役电池模块的实际容量Capacity，实际容量Capacity知道了，一致性分选也就好分了。

Claims (2)

1.一种电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
1)从退役电池模块中拆分出需要的新的电池模组，从中先测量一定量样本的电池模块进行实际容量的检测；
2)再对样本电池模块进行一次充放电后，放电到不同低SOC荷电状态下，对样本电池模块内部不同并联模组电压进行检测，计算同一样品电池模块内并联模组之间的最大电压差ΔUmax值；
3)通过软件拟合，低SOC荷电状态下样品电池模块的最大电压差ΔUmax值与实际容量Capacity之间得到较好的线性关系，得到不同低SOC荷电状态下的拟合曲线；
4)选取拟合程度最好的SOC荷电状态下样品电池模块的最大电压差ΔUmax值与实际容量Capacity的拟合曲线，后续退役电池模块中拆分出的新的电池模组不需要再进行容量标定，仅测量这电池模块在选取的拟合曲线对应的SOC荷电状态下的电池模块内并联模组之间最大电压差ΔUmax值，再根据拟合曲线查找出此未知退役电池模块的实际容量Capacity。
2.根据权利要求1所述电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法，其特征在于，所述步骤2)中放电到不同低SOC荷电状态下中的低SOC荷电状态指样本电池模块实际容量为5％～10％或30％的荷电状态。
CN201610702812.XA 2016-08-22 2016-08-22 电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法 Active CN106125001B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610702812.XA CN106125001B (zh) 2016-08-22 2016-08-22 电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610702812.XA CN106125001B (zh) 2016-08-22 2016-08-22 电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106125001A CN106125001A (zh) 2016-11-16
CN106125001B true CN106125001B (zh) 2019-05-24

Family

ID=57280162

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610702812.XA Active CN106125001B (zh) 2016-08-22 2016-08-22 电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106125001B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110308404A (zh) * 2019-07-04 2019-10-08 Oppo广东移动通信有限公司 一种电池筛选方法、装置及计算机可读存储介质

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107505575B (zh) * 2017-08-10 2020-06-02 清华四川能源互联网研究院 一种退役动力电池的快速评估方法
CN108321444B (zh) * 2017-12-18 2021-03-26 东莞锂威能源科技有限公司 一种分容补偿方法
CN108287312B (zh) * 2017-12-22 2021-06-04 广州市香港科大霍英东研究院 一种退役电池的分选方法、系统及装置
CN108490366B (zh) * 2018-05-09 2020-04-21 上海电力学院 电动汽车退役电池模块健康状态的快速评估方法
CN110031769B (zh) * 2019-04-24 2021-10-15 合肥国轩高科动力能源有限公司 锂电池的电池包容量测算方法
CN112578292A (zh) * 2019-09-27 2021-03-30 比亚迪股份有限公司 退役电池梯次利用分选方法与系统
CN110749832B (zh) * 2019-09-27 2021-10-22 山东科技大学 一种电动汽车退役锂离子电池实际容量的快速估算方法
CN110797591B (zh) * 2019-10-29 2021-07-16 深圳市普兰德储能技术有限公司 一种锂动力梯次电芯重组的快速分选方法以及锂动力梯次重组电池
CN111036584B (zh) * 2019-11-19 2024-04-16 中国电力科学研究院有限公司 一种退役电池分选方法及装置
CN113075562A (zh) * 2020-01-06 2021-07-06 东莞新能德科技有限公司 电池压差更新方法、电量预估方法、电子装置及存储介质
CN113608129A (zh) * 2021-08-04 2021-11-05 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种多并数电池压差阈值的标定方法
CN114002601A (zh) * 2021-09-24 2022-02-01 河南利威新能源科技有限公司 一种退役锂离子电池电芯容量的计算方法及装置
CN116908723A (zh) * 2023-06-08 2023-10-20 武汉亿纬储能有限公司 一种电池循环次数的计算方法及装置
CN117092524B (zh) * 2023-09-12 2024-03-22 宁夏宝丰昱能科技有限公司 一种容量标定方法、终端设备及可读存储介质
CN116995713B (zh) * 2023-09-26 2023-12-08 江苏华友能源科技有限公司 一种电动汽车退役电池剩余电量利用方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104332666A (zh) * 2014-08-28 2015-02-04 国家电网公司 一种退役动力锂电池可用性评价方法
CN105158696A (zh) * 2015-08-24 2015-12-16 中汽科技发展（苏州）有限公司 一种电池使用寿命的评估方法
CN105576318A (zh) * 2016-02-23 2016-05-11 上海电力学院 确定电动汽车退役锂电池一致性的多参数综合判定方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104332666A (zh) * 2014-08-28 2015-02-04 国家电网公司 一种退役动力锂电池可用性评价方法
CN105158696A (zh) * 2015-08-24 2015-12-16 中汽科技发展（苏州）有限公司 一种电池使用寿命的评估方法
CN105576318A (zh) * 2016-02-23 2016-05-11 上海电力学院 确定电动汽车退役锂电池一致性的多参数综合判定方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于退役锂动力电池容量、内阻和荷电状态的建模与参数估计;邹幽兰;《中国博士学位论文全文数据库 工程科技II辑》;20141215(第12期);论文第1.1、1.3.3、2.4.4、6.2.3、6.5部分
退役磷酸铁锂动力电池不一致性研究;周方方;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》;20160315(第03期);论文第5.2.1部分

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110308404A (zh) * 2019-07-04 2019-10-08 Oppo广东移动通信有限公司 一种电池筛选方法、装置及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN106125001A (zh) 2016-11-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106125001B (zh) 电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法
Chen et al. A review of lithium-ion battery for electric vehicle applications and beyond
CN109031145B (zh) 一种考虑不一致性的串并联电池组模型及实现方法
CN106371027B (zh) 一种退役电池的梯次回收利用的测试方法
CN103792495B (zh) 基于德尔菲法和灰色关联理论的电池性能评价方法
CN108490366B (zh) 电动汽车退役电池模块健康状态的快速评估方法
CN101907688B (zh) 一种锂离子电池电性能一致性的检测方法
CN104617339B (zh) 锂离子电池配组方法
CN110797591B (zh) 一种锂动力梯次电芯重组的快速分选方法以及锂动力梯次重组电池
CN103091642A (zh) 一种锂电池容量快速估计方法
CN113109729B (zh) 基于加速老化试验与实车工况的车用动力电池soh评估方法
CN103346358A (zh) 一种铅酸电池的配组方法
CN112526352B (zh) 一种退役锂离子电池的soh估计方法
CN110031771A (zh) 一种描述电池一致性的方法
CN104485474A (zh) 一种基于一致性指标的纯电动汽车电池组匹配方法
CN104950263A (zh) 汽车动力电池soc的估算方法
CN105044616A (zh) 一种锂电池的检测方法
CN111029668A (zh) 一种锂离子动力电池的配组方法
CN112051512A (zh) 一种梯次利用分选方法及储能系统
CN109759354A (zh) 一种退回蓄电池分流筛选方法
CN111063951A (zh) 一种锂离子电池自放电筛选及配组的方法
CN103163466A (zh) 一种锂电池的检测方法
CN110865307B (zh) 一种电池模组余能检测方法
CN104931893B (zh) 适于参数不一致性明显的大规模电池组建模方法
CN109659592A (zh) 电芯组装统计方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20190321

Address after: 200090 Pingliang Road, Yangpu District, Yangpu District, Shanghai

Applicant after: Shanghai University of Electric Power

Applicant after: Shanghai Xiaochuan Technology Co., Ltd.

Address before: 200090 Pingliang Road, Yangpu District, Yangpu District, Shanghai

Applicant before: Shanghai University of Electric Power

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20190924

Address after: Room 801-2, No. 127 Guodao Road, Yangpu District, Shanghai 200082

Patentee after: Shanghai Xiaochuan Technology Co., Ltd.

Address before: 200090 Pingliang Road, Shanghai, No. 2103, No.

Co-patentee before: Shanghai Xiaochuan Technology Co., Ltd.

Patentee before: Shanghai University of Electric Power