CN109425837A - 退役电池模组的快速筛选方法 - Google Patents

退役电池模组的快速筛选方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109425837A
CN109425837A CN201710784250.2A CN201710784250A CN109425837A CN 109425837 A CN109425837 A CN 109425837A CN 201710784250 A CN201710784250 A CN 201710784250A CN 109425837 A CN109425837 A CN 109425837A
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
battery modules
detection
voltage
modules
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.)
Granted
Application number
CN201710784250.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109425837B (zh
Inventor
庄明照
刘璐
贾广清
唐英
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.)
Beijing Xunli Shida Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Xunli Shida Technology Co Ltd
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 Beijing Xunli Shida Technology Co Ltd filed Critical Beijing Xunli Shida Technology Co Ltd
Priority to CN201710784250.2A priority Critical patent/CN109425837B/zh
Priority to PCT/CN2018/082335 priority patent/WO2019041815A1/zh
Publication of CN109425837A publication Critical patent/CN109425837A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109425837B publication Critical patent/CN109425837B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396Acquisition 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

本发明涉及一种退役电池模组的快速筛选方法,以电池模组为基础进行检测,包括外观检测、静态电压检测、系统工况下电池单体一致性检测、系统工况下电池模组的容量测试、系统状态下电池单体自放电一致性检测以及依据检测结果的综合评价,筛选出符合要求的电池模组。本发明不需要拆解成电池单体,由此极大地减少了因电池拆解所带来的工作量,以简便的外观检测和模组状态下的静电电压检测作出初选并剔除了不合格产品,避免了这些明显不合格产品对后续检测的干扰,组成系统后在工况下检测,不仅大幅度减少了检测工作量,而且还得是使筛选更为有效、更符合实际情况。

Description

退役电池模组的快速筛选方法
技术领域
本发明涉及一种退役电池模组的快速筛选方法,特别是将电动汽车等新能源汽车的动力电池退役后用于储能系统时的快速筛选方法,该方法以电池模组为基础进行系统级检测。
背景技术
新能源汽车的动力电池性能会随着使用次数的增加而衰减,当性能下降到初始性能80%时,将意味着在新能源汽车上的使用寿命终止。随着中国新能源汽车数量的增加,不能达到新能源汽车使用标准的动力电池组将会大量淘汰下来,据权威数据统计,2015年新能源汽车产量达340471辆,销量331092辆,同比分别增长3.3倍和3.4倍。可以预见未来这些从新能源汽车上淘汰下来的动力电池,如果不能有效地得到处理,将会影响到我国新能源汽车产业的发展,引起资源和环境之间的矛盾。因此,动力电池能否有效回收利用将直接影响新能源汽车产业的可持续发展和国家节能减排战略的实施。
国家在《节能与新能源汽车产业发展规划(2011—2020)》就明确提出了要制定动力电池回收利用管理办法,建立动力电池梯级利用和回收管理体系。相关企业和研究机构对动力电池梯次利用的重要性和预期的经济效益已有明确的认识,然而动力电池的梯次利用还仍处于初步阶段,未有成熟的技术或产品出现。
从新能源汽车退役下来的动力电池虽然容量跟以前相比有所下降,但是仍然具备利用价值,比如用作储存可再生能源电力的备用电池,对电网供电的巨大峰谷差起到一定得稳定作用,消除电力供需波动等。
我国正处于电池梯次利用的起步阶段,技术难点主要在于退役电池的重组技术、寿命预测和离散整合技术等。在不同的情况、不同的地区环境和工况下,电池的消耗速率并不一样,同一时间退役的一批电池,将出现不同的衰减速率,而将分布不均匀的电池重新应用于一个产品中,对于整个行业来讲,这是一个难点,而离散整合技术的关键点就是在管理系统里如何让系统更有效地应用剩余的能量,目前业内都在集中力量攻克这个难点,重点解决不同的离散程度的电池包如何在一个系统里高效运行。
目前已经有的针对退役动力电池梯次利用电池筛选的主要流程通常包括以下步骤:1)退役的动力电池回收;2)对动力电池组进行拆解,获得电池单体;3)对电池单体进行性能检测,根据检测获得电池特性,筛选出可使用的电池单体;4)根据需求对电池单体进行配对,重组成电池组;5)后期的系统集成与运行维护等。这种技术的主要缺陷,一是拆解成单体费时同时操作过程中容易出现短路,损坏的情况,二是单体检测的工作量很大,由于这些缺陷,导致投入产出效益很低,经济上无利可图甚至会带来亏损,因此实际中难以推广实施。
另外,还有人提出了利用历史数据对退役电池进行筛选的技术思路,但目前退役电池回收中,一般都不能做到提供电池的同时提供历史数据,实践中难以实施。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷,本发明提供了一种退役电池模组的快速筛选方法,采用这种筛选方法无需拆解成电池单体,有利于减低再利用成本,且避免因单体拆解导致的电池损坏。
本发明采用的技术方案为:一种退役电池模组的快速筛选方法,以电池模组为基础进行检测,包括下列检测步骤:
1)外观检测:剔除外观检测不合格的电池模组;
2)静态电压检测:将电池模组充满电,检测电池模组的总电压和其中各电池单体的静态电压,剔除总电压不合格的电池模组,剔除其中任一单体电压不合格的电池模组,记录未被剔除的电池模组的总电压和其中各电池单体的电压,作为筛选评价的依据;
3)系统工况下电池单体一致性检测:将电池模组组成电池系统,充满电后,进行工况下的恒流放电,在电池模组内任意电池单体之间的最大电压差(即电压最高的和最低的电池之间的电压差)达到设定的/允许的单体电压差阈值时,停止放电,记录电池模组的总电压、其中各电池单体的电压以及电池模组的放电容量,作为筛选评价的依据;
4)系统工况下电池模组的容量测试:将电池模组组成电池系统,充满电后进行工况下的放电,测试电池模式的放电容量或充电容量和放电容量,作为筛选评价的依据;
5)系统状态下电池单体自放电一致性检测:将电池模组组成电池系统,充满电后进行自放电,记录在一定的时点下电池模组的总电压以及其中各电池单体的电压,作为筛选评价的依据;
6)依据上述步骤2)、3)、4)和5)的测试数据对电池模组进行综合评价,确定符合使用要求的电池模组。
本发明的有益效果为:以电池模组为基础进行系统级检测,不需要拆解成电池单体,由此极大地减少了因电池拆解所带来的工作量,且电池模组的拆解简单方便,不会因拆解给电池造成损坏;以简便的外观检测和模组状态下的静电电压检测作出初选,通过这些初选可以剔除了大部分依靠单一指标就能够判断不合格的产品,避免了这些明显不合格产品对后续检测的干扰,不会因个别电池模组缺陷导致组成系统的检测无法顺利实施,例如因个别电池模组充电电压过低导致系统整体运行不平衡,使其他电池模组实际所处的环境条件达不到相应的工况要求,为后续以组成电池系统的实际使用状态下的工况检测提供了条件;采用组成系统后工况下检测,且设置了有效、合理的检测指标和检测方法,相对于对电池单体一一进行检测,不仅极大地简化了检测过程,极大地减少了检测工作量和检测数据的处理量,而且评价指标能够更有效地、更准确地揭示出电池模组的可用性和实际使用效果,由于电池系统或电池模组中各电池单体和电池模组之间是有相互影响的,组成系统后在工况下检测,检测结果中包含了这些相互影响的效应,而现有技术条件下,还难以仅仅依据电池单体的检测指标精确判断出这些相互影响的最终效应,而依靠现有对电池单体的标准进行筛选,可以筛选出合格的电池单体,但同样也存在因单体判断与系统中使用效果不完全吻合而将部分可以利用的电池单体剔除。
具体实施方式
本发明以电池模组为基础进行系统级检测,包括下列检测步骤:
1)外观检测:剔除外观检测不合格的电池模组;
2)静态电压检测:将电池模组充满电,检测电池模组的总电压和其中各电池单体的静态电压,剔除总电压不合格的电池模组,剔除其中任一单体电压不合格的电池模组,记录未被剔除的电池模组的总电压和其中各电池单体的电压,作为筛选评价的依据;
3)系统工况下电池单体一致性检测:将电池模组组成电池系统,充满电后,进行工况下的恒流放电,在电池模组内任意电池单体之间的最大电压差(即电压最高的和最低的电池之间的电压差)达到设定的/允许的单体电压差阈值时,停止放电,记录电池模组的总电压、其中各电池单体的电压以及电池模组的放电容量,作为筛选评价的依据;
4)系统工况下电池模组的容量测试:将电池模组组成电池系统,充满电后进行工况下的放电,测试电池模式的放电容量或充电容量和放电容量,作为筛选评价的依据;
5)系统状态下电池单体自放电一致性检测:将电池模组组成电池系统,充满电后进行自放电,记录在一定的时点下电池模组的总电压以及其中各电池单体的电压,作为筛选评价的依据;
6)依据上述步骤2)、3)、4)和5)的测试数据对电池模组进行综合评价,确定符合使用要求的电池模组。
动力电池退役,按照不同的电动汽车梯次利用电池箱,电池箱的容量大小不同,一个电池箱内可以安装有一个或多个电池模组,在本发明中,可以将电池箱的多个电池模组拆分开,也就将一个电池箱视为一个电池模组进行检测,以下电池模组包括拆分出来的通常情况下所称的电池模组,也包括作为一个检测单元的电池箱或其他适宜形成的检测单元。
本发明采用模组级别的检测,不再进行电池单体的拆分,拆分到单体级别在工程实现上一个是人工成本高,同时对电池模块有损坏的风险。
步骤1)可以包括下列内容:
1.1)检验电池模组有无磨损、漏夜、鼓胀和变形等变化;
1.2)检测电池模组中连接部件以及连接线束的状态;
1.3)对电池模组进行初步的评估,剔除不合格的电池模组。
可以以下列方式剔除外观检测不合格的电池模组:
在一个电池模组中发现有至少一个不合格电池单体,将该电池模组剔除;
在一个电池箱中发现至少一个不合格电池模组,将该电池箱剔除。
剔除后,可以通过相应的拆解,重新选出其中外观合格的电池单体或电池模组,是否重新选出外观合格的电池单体或电池模组,可以依据成本、性能和环境保护等方面的综合考量。
步骤2)通常应在步骤1)之后进行,可以包括下列内容:
依据常规方式,利用电池箱的对外接口,对电池箱内的电池模组的电压进行检测。
在进行电压检测之前,
应检测电池箱的接口状态,是否有破损和弯针等问题;
应检测电池箱的对外接口与电池模组之间的连接线状态,是否有虚接和老化等问题。
依据检测获得的静态电压数据,对退役电池的一致性和电池容量进行初步的评估。
步骤3)通常应在步骤1)和步骤2)之后进行,依据实际使用的电池系统架构或者采用设定的检测用标准系统架构,将电池模组组装成电池系统,然后检测,检测可以在不同倍率和不同容量区间进行充放电的情形下检测。
所述检测可以包括:
3.1)将电池充满电;
3.2)分别按照实际使用方式下的各进行恒流放电,检测电池单体之间的最大电压差(即电压最高和最低的电池单体之间的电压差),当电池单体之间的最大电压差达到阈值dV时,停止放电,记录此时的电池模组总电压以及各电池单体的电压,记录电池模组的放电容量,或者记录电池模组的充电容量和放电容量,并且,还可以记录各电池单体的放电容量或充电容量和放电容量。
通常情况下,电池系统有三种标准工况,可以针对各工况一一检测,如只有一个标准工况,则可以只针对该单一工况进行检测,可以检测一遍,也可以检测多遍,例如三遍,以平均值或其他适应方式作为检测结果。
当设有多个标准工况时,各工况下电池单体之间最大电压差的阈值dV可以相同,也可以不同。
步骤4)通常应在步骤1)和步骤2)之后进行,优选在步骤3)完成后进行,由此在通常情况下,无需重新组装电池系统,在步骤3)剔除了某些电池模组的情形下,使用未被步骤3)剔除的电池模组组成电池系统,以进行所需的检测。
具体检测方式为按照储能系统要求的工况,设定一定的充放电电流进行放电容量测试或充电容量和放电容量的检测,具体检测方法可以依据现有技术。
步骤5)通常应在步骤1)和步骤2)之后进行,优选在步骤4)完成后进行,由此在通常情况下,无需重新组装电池系统,在步骤4)剔除了某些电池模组的情形下,使用未被步骤4)剔除的电池模组组成电池系统,以进行所需的检测。
具体包括:
5.1)对电池系统进行CC-CV(恒流-恒压)充电,直到满电;
5.2)静置3天,每天(每24小时)记录电池单体的电压数据。
5.3)3天期满时进行容量测试。
如需要再次测试,可以在前次测试后进行充电直到满电,然后重复上述测试步骤。
进行数据统计,记录三天单体电池电压的变化,梯次利用电池的衰减程度不同,自放电率不同,根据记录数据分析系统中电池自放电率的一致性,对自放电率明显大于其他电池的电芯进行筛选,剔除仅依据自放电率就判断为不合格的电池模组。
步骤6)在上述各步骤完成之后进行,对于依据步骤2)至步骤5)中任意一步检测的指标均不能判断为不合格的电池模组中,通过步骤2)至步骤5)的检测数据进行综合评价,具体评价方式可以依据实际使用方式,例如,依据用于储能的电池系统对电池模组的性能要求,即使对于相同的使用方式,在不同的情形下或者根据不同人的认知和偏好,也可以有不同的评价标准。
一种较为便利的评价标准是加权情况下的综合评分方法,以综合评价的总分作为筛选标准。
例如,给各步骤检测结果以统一的记分方式,例如,将评价结果分别5个等级,分别赋予1-5分,引入针对不同步骤的加权系数,以各步骤的分值乘以相应的加权系数所得乘积之和作为综合评价的分值,划定相应的合格分值线,达到或超过合格分值线的电池模组作为选用的电池模组,将位于合格分值线以下的电池模组剔除。
或者,对各检测结果数据进行归一化处理,对各数据引入相应的加权系数,以各检测结果的归一化数值乘以相应的加权系数的乘积之和作为综合评价的分值,划定相应的合格分值线,达到或超过合格分值线的电池模组作为选用的电池模组,将位于合格分值线以下的电池模组剔除。
采用上述评价方式,便于采用计算机技术进行自动化的数据处理,快速地获得筛选结果,还可以考虑通过数据采集技术自动获得相关检测设备的检测数据,实现数据采集和处理的自动化。
上述实施例仅表达了本发明的某种具体实施方式,其描述较为具体和详细,但不能因此理解为对本发明专利范围的限制,凡是利用本发明说明书内容所作的等效结构,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
本发明公开的各优选和可选的技术手段,除特别说明外及一个优选或可选技术手段为另一技术手段的进一步限定外,均可以任意组合,形成若干不同的技术方案。

Claims (10)

1.一种退役电池模组的快速筛选方法,以电池模组为基础进行检测,包括下列检测步骤:
外观检测:剔除外观检测不合格的电池模组;
静态电压检测:将电池模组充满电,检测电池模组的总电压和其中各电池单体的静态电压,剔除总电压不合格的电池模组,剔除其中任一单体电压不合格的电池模组,记录未被剔除的电池模组的总电压和其中各电池单体的电压,作为筛选评价的依据;
系统工况下电池单体一致性检测:将电池模组组成电池系统,充满电后,进行工况下的恒流放电,在电池模组内任意电池单体之间的最大电压差达到设定的/允许的单体电压差阈值时,停止放电,记录电池模组的总电压、其中各电池单体的电压以及电池模组的放电容量,作为筛选评价的依据;
系统工况下电池模组的容量测试:将电池模组组成电池系统,充满电后进行工况下的放电,测试电池模式的放电容量或充电容量和放电容量,作为筛选评价的依据;
系统状态下电池单体自放电一致性检测:将电池模组组成电池系统,充满电后进行自放电,记录在一定的时点下电池模组的总电压以及其中各电池单体的电压,作为筛选评价的依据;
依据上述步骤2)、3)、4)和5)的测试数据对电池模组进行综合评价,确定符合使用要求的电池模组。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于步骤1)包括下列内容:
检验电池模组有无磨损、漏夜、鼓胀和变形等变化;
检测电池模组中连接部件以及连接线束的状态;
对电池模组进行初步的评估,剔除不合格的电池模组。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于以下列方式剔除外观检测不合格的电池模组:
在一个电池模组中发现有至少一个不合格电池单体,将该电池模组剔除;
在一个电池箱中发现至少一个不合格电池模组,将该电池箱剔除。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于步骤2)在步骤1)之后进行,利用电池箱的对外接口,对电池箱内的电池模组的电压进行检测。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于在进行电压检测之前,检测电池箱的接口状态,应检测电池箱的对外接口与电池模组之间的连接线状态。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于步骤3)在步骤1)和步骤2)之后进行,将电池模组组装成电池系统,然后检测,检测在不同倍率和不同容量区间进行充放电的情形下检测。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于所述检测包括:
将电池充满电;
分别按照实际使用方式下的各进行恒流放电,检测电池单体之间的最大电压差,当电池单体之间的最大电压差达到阈值dV时,停止放电,记录此时的电池模组总电压以及各电池单体的电压,记录电池模组的放电容量,或者记录电池模组的充电容量和放电容量。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于步骤4)在步骤3)完成后进行,按照储能系统要求的工况,设定一定的充放电电流进行放电容量测试或充电容量和放电容量的检测。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于步骤5)在步骤4)完成后进行,包括:
对电池系统进行CC-CV充电,直到满电;
静置3天,每天记录电池单体的电压数据;
3天期满时进行容量测试。
10.如权利要求1、2、3、4、5、6、7、8或9所述的方法,其特征在于步骤6)在步骤2)至步骤5)完成之后进行,对于依据步骤2)至步骤5)中任意一步检测的指标均不能判断为不合格的电池模组中,通过步骤2)至步骤5)的检测数据进行综合评价,具体为加权情况下的综合评分方法。
CN201710784250.2A 2017-09-04 2017-09-04 退役电池模组的快速筛选方法 Active CN109425837B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710784250.2A CN109425837B (zh) 2017-09-04 2017-09-04 退役电池模组的快速筛选方法
PCT/CN2018/082335 WO2019041815A1 (zh) 2017-09-04 2018-04-09 退役电池模组的快速筛选方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710784250.2A CN109425837B (zh) 2017-09-04 2017-09-04 退役电池模组的快速筛选方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109425837A true CN109425837A (zh) 2019-03-05
CN109425837B CN109425837B (zh) 2021-05-25

Family

ID=65505009

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710784250.2A Active CN109425837B (zh) 2017-09-04 2017-09-04 退役电池模组的快速筛选方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN109425837B (zh)
WO (1) WO2019041815A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110618388A (zh) * 2019-09-04 2019-12-27 苏州浪潮智能科技有限公司 一种电池性能的检测方法和装置
CN110687464A (zh) * 2019-09-02 2020-01-14 南京理工大学 可调速式梯次利用动力电池的分选方法
CN111740176A (zh) * 2020-07-02 2020-10-02 南京工程学院 一种退役动力锂电池分选方法
CN113673719A (zh) * 2021-08-24 2021-11-19 华南理工大学 考虑电池二次利用的电池更换方法、系统、装置及介质
CN117517982A (zh) * 2024-01-08 2024-02-06 上海聚信海聚新能源科技有限公司 一种梯次电池组筛选装置及筛选方法
WO2024103563A1 (zh) * 2022-11-16 2024-05-23 广东邦普循环科技有限公司 一种退役电池筛选分类方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110109030B (zh) * 2019-04-30 2020-05-08 清华大学 电池组一致性评价方法与电池组均衡策略
CN110488201B (zh) * 2019-07-03 2022-06-14 浙江锋锂新能源科技有限公司 一种锂离子电池荷电状态放电筛选方法、系统、存储介质
CN111505513A (zh) * 2020-04-29 2020-08-07 广东力科新能源有限公司 电芯k值测试方法及其电芯k值测试系统
CN112505557A (zh) * 2020-11-16 2021-03-16 东风汽车集团有限公司 一种动态评价电芯一致性的方法
CN114951042B (zh) * 2022-05-12 2024-05-24 华富(江苏)锂电新技术有限公司 一种提高梯次电池一致性的筛选方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103091639A (zh) * 2013-01-11 2013-05-08 中兴通讯股份有限公司 一种电池寿命检测方法及装置
CN103296325A (zh) * 2013-06-04 2013-09-11 金能(唐海)电池制造有限公司 锂离子电池的配组方法
CN103513190A (zh) * 2013-10-24 2014-01-15 国家电网公司 一种电池性能一致性测试方法及系统
CN104198943A (zh) * 2014-08-05 2014-12-10 深圳市拓思创新科技有限公司 一种锂电池包性能检测方法及系统
CN106311634A (zh) * 2016-08-30 2017-01-11 北京华特时代电动汽车技术有限公司 电池模组筛选方法及动力电池包筛选方法
CN106443475A (zh) * 2016-10-21 2017-02-22 国网山东省电力公司电力科学研究院 基于运营大数据的退役动力电池无拆解再次利用筛选方法
CN106785178A (zh) * 2017-03-16 2017-05-31 许继电源有限公司 电池模组再利用检测、筛选配组方法及装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103091639A (zh) * 2013-01-11 2013-05-08 中兴通讯股份有限公司 一种电池寿命检测方法及装置
CN103296325A (zh) * 2013-06-04 2013-09-11 金能(唐海)电池制造有限公司 锂离子电池的配组方法
CN103513190A (zh) * 2013-10-24 2014-01-15 国家电网公司 一种电池性能一致性测试方法及系统
CN104198943A (zh) * 2014-08-05 2014-12-10 深圳市拓思创新科技有限公司 一种锂电池包性能检测方法及系统
CN106311634A (zh) * 2016-08-30 2017-01-11 北京华特时代电动汽车技术有限公司 电池模组筛选方法及动力电池包筛选方法
CN106443475A (zh) * 2016-10-21 2017-02-22 国网山东省电力公司电力科学研究院 基于运营大数据的退役动力电池无拆解再次利用筛选方法
CN106785178A (zh) * 2017-03-16 2017-05-31 许继电源有限公司 电池模组再利用检测、筛选配组方法及装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110687464A (zh) * 2019-09-02 2020-01-14 南京理工大学 可调速式梯次利用动力电池的分选方法
CN110687464B (zh) * 2019-09-02 2022-02-18 南京理工大学 可调速式梯次利用动力电池的分选方法
CN110618388A (zh) * 2019-09-04 2019-12-27 苏州浪潮智能科技有限公司 一种电池性能的检测方法和装置
CN111740176A (zh) * 2020-07-02 2020-10-02 南京工程学院 一种退役动力锂电池分选方法
CN113673719A (zh) * 2021-08-24 2021-11-19 华南理工大学 考虑电池二次利用的电池更换方法、系统、装置及介质
WO2024103563A1 (zh) * 2022-11-16 2024-05-23 广东邦普循环科技有限公司 一种退役电池筛选分类方法
CN117517982A (zh) * 2024-01-08 2024-02-06 上海聚信海聚新能源科技有限公司 一种梯次电池组筛选装置及筛选方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019041815A1 (zh) 2019-03-07
CN109425837B (zh) 2021-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109425837A (zh) 退役电池模组的快速筛选方法
CN109856540B (zh) 一种退役电池包的回收利用方法和分级方法
CN106443475A (zh) 基于运营大数据的退役动力电池无拆解再次利用筛选方法
CN101764259B (zh) 一种动力锂离子二次电池的配组方法
CN103611692B (zh) 一种磷酸铁锂动力电池一致性配组筛选方法
CN102760914B (zh) 一种锂离子动力电池配组方法
CN107732337B (zh) 一种退役电池模块分选方法
CN103094633B (zh) 一种用于电动汽车动力电池的检测及维护系统
WO2024060600A1 (zh) 废旧电池梯次使用的筛选方法
CN113369287B (zh) 一种退役电池模组再利用的分选方法及系统
CN108490366B (zh) 电动汽车退役电池模块健康状态的快速评估方法
CN109759354B (zh) 一种退回蓄电池分流筛选方法
CN104607395A (zh) 锂离子电池分选方法
CN114977414B (zh) 一种基于多簇并联储能的电池存储智能管理系统
CN102565711A (zh) 电池组电压状态的测试方法
CN106356554A (zh) 电池配组方法及装置
CN110911766B (zh) 一种变电站退役铅酸蓄电池梯次利用的方法
CN109465209B (zh) 一种基于光伏基站的动力电池梯级利用方法
CN111816938A (zh) 一种退役电池梯次利用方法
CN111063951A (zh) 一种锂离子电池自放电筛选及配组的方法
CN108702005A (zh) 一种蓄电池组在线均衡方法及其系统
CN108110867B (zh) 一种电池利旧系统
CN118117715B (zh) 一种储能单元的全生命周期管理系统
CN114137427B (zh) 一种对蓄电池组中单节蓄电池自动核容的方法
CN117199569B (zh) 一种退役电池梯次利用方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant