CN112198435B - 一种锂离子电池配组方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种锂离子电池的配组方法,包括以下步骤:对单体电池编号后进行放电容量C测试并根据放电容量做分类;测试单体电池的开路电压OCV;采用直流内阻测试,处理数据得到每一个单体电池的欧姆内阻R 0 、极化内阻R pa 、极化电容C pa 、浓差内阻R pc 、浓差电容C pc ;分别将变量C、OCV、R 0 、R pa 、C pa 、R pc 、C pc 分级并给出评估分;采用主成分分析算法计算出每一个变量的权值,以每一个变量的权值与该变量下单体电池所在档次的评估分相乘,得到每个单体电池的加权评估分;根据加权评估分进行分档,分档筛选后的单体电池进行配组应用;本发明能够通过主成分分析算法得到影响电池组一致性的参数权重,挑选出同类同档的单体电池进行配组,从而达到保障电池组循环寿命的目的。
Description
技术领域
本发明涉及锂离子电池技术领域,尤其涉及一种锂离子电池的配组方法。
背景技术
随着国家对新能源汽车普及力度的不断加大,新能源汽车关键技术得到了快速发展。动力电池是新能源汽车的动力来源。在实际应用中,为适应长续航里程、高速度的要求经常将成百上千节单体电池通过串联或并联的方式组装做成电池组。为提高电池组的循环寿命,要求电池组中单体电池的一致性尽可能的高。但因为生产工艺、设备以及制造环境等因素导致了同一批次生产的电池参数各有差异,所以贴近实际的考虑电池参数,对于提高电池组一致性很有意义。
现阶段针对单体电池配组方面,虽然存在部分方法可以提高电池组的一致性,但依旧存在着考虑电池参数不足以及未考虑参数对电池的影响权重等缺点。而本发明提出的内容深入对关键参数进行分析,考虑参数的影响权重,贴近实际,更加合理的进行配组。
发明内容
本发明的目的在于弥补现有技术的漏点,提供一种锂离子电池配组方法,通过充分考虑影响电池的关键参数,提高电池组内单体一致性。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种锂离子电池配组方法,具体步骤如下:
(1)对一组单体电池编号后,测试每个单体电池的放电容量并根据放电容量数据对单体电池分类;
(2)测量每个单体电池的开路电压;
(3)对单体电池进行脉冲功率测试实验(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC),得到单体电池欧姆内阻、极化电阻、极化电容,浓差电阻、浓差电容的大小;
(4)分别按照放电容量、开路电压、欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容对单体电池进行分级并设定级别评估分;
(5)放电容量、开路电压、欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容为七个变量,组成七维空间,采用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)分析同一类型的单体电池的七个变量数据,得到每个变量的权值;
(6)对单体电池进行评估:计算单体电池的加权评估分,并根据加权评估分分档;
(7)根据步骤(6)中每个单体电池的加权评估分对单体电池分档,并选择同档单体电池进行配组。
步骤(1)所述放电容量C是指单体电池三次充放电后获得实际放电容量的平均值。
步骤(1)中所述的分类方法为:根据单体电池的放电容量分为四类,分别为第一类1.04An~1.02An,第二类An~1.02An,第三类0.98An~An,第四类0.96An~0.98An,An为单体电池的额定容量,单位毫安时(mAh)。
步骤(3)中HPPC测试时的放电电流与步骤(1)中得到的容量C数值上相等。
步骤(3)中欧姆内阻求解方法为:
其中Ro为欧姆内阻,ΔU1代表响应电压在放电开始瞬间向下跳变的电压差,ΔU2代表响应电压在放电结束瞬间向上跳变的电压差,I为放电电流。
步骤(3)中极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容求解方法为:
首先,用静置10分钟后开路电压减去电池放电结束响应电压向上跳变后直至响应电压稳定区间内的端电压,得到单体电池极化电压的变化数据
其中,t0代表某充放电循环单体电池放电结束时刻,tr代表t0所在循环的下一轮充放电循环的开始时刻tr,r为采集的数据点的个数;
随后,在Matlab中以式(2)的形式对极化电压变化数据进行指数拟合,并可得到式(2)中的a、b、γ1、γ2;
最后,联立式(3)和式(4)即可得到极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容;
a=Upa(0),b=Upc(0),τpa=1/γ1,τpc=1/γ2 (3)
IRpa=Upa(0),IRpc=Upc(0) (4)
τpa=RpaCpa,τpc=RpcCpc (5)
其中,f(t)为某一时刻单体电池极化电压值,t为时间,a、b、γ1、γ2为常数,Upa(0)、Upc(0)分别为单体电池二阶RC等效模型中两个RC网络环上的初始电压,τ为时间常数,τpa为极化时间常数,τpc为浓差时间常数,I为放电电流,Rpa为极化电阻,极化电阻指由电化学极化引起的阻抗;Rpc为浓差电阻,浓差电阻指由浓差极化引起的阻抗;Cpa为极化电容,极化电容为电化学极化阻抗周围的电容;Cpc为浓差电容,浓差电容为浓差极化阻抗周围的电容。
步骤(4)中根据放电容量、开路电压分级时首先将单体电池分别按照放电容量、开路电压的大小从高到低排列,再将单体电池分别按照放电容量、开路电压数据大小进行分级与级别评估分的设定;根据欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容分级时首先将单体电池分别按照欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容的数值大小由低到高排列,再将单体电池分别按照欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容的数值大小进行分级与级别评估分的设定;
单体电池的分级与级别评估分的设定机制为:将单体电池固定均分为十级,每个级别内数据方差为10%,且每个级别代表的级别评估分为:
其中,i为单体电池的编号,i=1…N,N代表被测试的单体电池的总数,j为级别,j=1…10,ν为变量即代表放电容量C、开路电压OCV、欧姆内阻Ro、极化内阻Rpa、极化电容Cpa、浓差内阻Rpc、浓差电容Cpc其中之一。
步骤(5)中权值的求解方法为:
首先,将容量、开路电压数据按照由高到低排列,欧姆内阻、极化内阻、极化电容、浓差内阻、浓差电容数据由低到高排列,并组成矩阵
其次,矩阵A1中每个元素减去所在列的平均值,得到中心化矩阵A2=[X1 X2 X3 X4X5 X6 X7];
随后,采用式(7)求出中心化矩阵的协方差矩阵X,并根据式(8)求出每个变量分别对应的特征值λν:
|λE-X|=0 (8)
其中,Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y),式(8)中矩阵E为与矩阵X同型的单位矩阵;
最后,求出每个变量ν分别对应的权重:
步骤(6)中加权评估分S'的计算方法为:以步骤(5)中得到的每个变量ν的权值wν与步骤(4)中得到的每个变量ν下单体电池i所在级别的评估分Si,j,v相乘,得到单体电池i综合考虑变量以及变量影响权重后的加权评估分Si',即:
步骤(6)中根据加权评估分对同类单体电池进行分档的方法为:将一组同类单体电池根据加权评估分从高到底排列,根据加权评估分对同类单体电池进行分档,分档时每五分划为一档,档次范围分别为:[100,95),[95,90),[90,85),[85,80),[80,75),[75,70),[70,65),[65,60),[60,55),[55,50),[50,45),[45,40),[40,35),[35,30),[30,25),[25,20),[20,15),[15,10),[10,5),[5,0),并从同档中选出单体电池进行配组。
本发明的优点在于:本发明在电池配组时,考虑了极化内阻、极化电容、浓差内阻、浓差电容,这些变量表现了电池的老化程度,充分考虑变量的大小,提高电池组的一致性;而且对每一个考虑的参数进行数据处理,计算出每一个参数的权值,更贴近于实际,可以应用于各种类型、规格的锂离子电池。
附图说明
图1为本发明配组方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的随机配组与本发明方法配组前后电池组循环寿命对比图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特诊只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示,一种锂离子电池的配组方法,包括以下步骤:
(1)对一组单体电池编号后,测试每个单体电池的放电容量并根据放电容量数据对单体电池分类;
所述放电容量C是指单体电池三次充放电后获得实际放电容量的平均值。
所述的分类方法为:根据单体电池的放电容量分为四类,分别为第一类1.04An~1.02An,第二类An~1.02An,第三类0.98An~An,第四类0.96An~0.98An,An为单体电池的额定容量,单位毫安时(mAh)。
(2)测量每个单体电池的开路电压;
(3)对单体电池进行脉冲功率测试实验(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC),得到单体电池欧姆内阻、极化电阻、极化电容,浓差电阻、浓差电容的大小;
所述的HPPC测试时的放电电流与步骤(1)中得到的容量C数值上相等。
步骤(3)中欧姆内阻求解方法为:
其中Ro为欧姆内阻,ΔU1代表响应电压在放电开始瞬间向下跳变的电压差,ΔU2代表响应电压在放电结束瞬间向上跳变的电压差,I为放电电流。
步骤(3)中极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容求解方法为:
首先,用静置10分钟后开路电压减去电池放电结束响应电压向上跳变后直至响应电压稳定区间内的端电压,得到单体电池极化电压的变化数据[lt0 ltr],
其中,t0代表某充放电循环单体电池放电结束时刻,tr代表t0所在循环的下一轮充放电循环的开始时刻tr,r为采集的数据点的个数;
随后,在Matlab中以式(2)的形式对极化电压变化数据[lt0 ltr]进行指数拟合,并可得到式(2)中的a、b、γ1、γ2;
最后,联立式(3)和式(4)即可得到极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容;
a=Upa(0),b=Upc(0),τpa=1/γ1,τpc=1/γ2 (3)
IRpa=Upa(0),IRpc=Upc(0) (4)
τpa=RpaCpa,τpc=RpcCpc (5)
其中,f(t)为某一时刻单体电池极化电压值,t为时间,a、b、γ1、γ2为常数,Upa(0)、Upc(0)分别为单体电池二阶RC等效模型中两个RC网络环上的初始电压,τ为时间常数,τpa为极化时间常数,τpc为浓差时间常数,I为放电电流,Rpa为极化电阻,极化电阻指由电化学极化引起的阻抗;Rpc为浓差电阻,浓差电阻指由浓差极化引起的阻抗;Cpa为极化电容,极化电容为电化学极化阻抗周围的电容;Cpc为浓差电容,浓差电容为浓差极化阻抗周围的电容。
(4)分别按照放电容量、开路电压、欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容对单体电池进行分级并设定级别评估分;
步骤(4)中根据放电容量、开路电压分级时首先将单体电池分别按照放电容量、开路电压的大小从高到低排列,再将单体电池分别按照放电容量、开路电压数据大小进行分级与级别评估分的设定;根据欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容分级时首先将单体电池分别按照欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容的数值大小由低到高排列,再将单体电池分别按照欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容的数值大小进行分级与级别评估分的设定;
单体电池的分级与级别评估分的设定机制为:将单体电池固定均分为十级,每个级别内数据方差为10%,且每个级别代表的级别评估分为:
其中,i为单体电池的编号,i=1…N,N代表被测试的单体电池的总数,j为级别,j=1…10,ν为变量即代表放电容量C、开路电压OCV、欧姆内阻Ro、极化内阻Rpa、极化电容Cpa、浓差内阻Rpc、浓差电容Cpc其中之一。
(5)放电容量、开路电压、欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容为七个变量,组成七维空间,采用主成分分析算法(Principal ComponentAnalysis,PCA)分析同一类型的单体电池的七个变量数据,得到每个变量的权值;
步骤(5)中权值的求解方法为:
首先,将容量、开路电压数据按照由高到低排列,欧姆内阻、极化内阻、极化电容、浓差内阻、浓差电容数据由低到高排列,并组成矩阵
其次,矩阵A1中每个元素减去所在列的平均值,得到中心化矩阵A2=[X1 X2 X3 X4X5 X6 X7];
随后,采用式(7)求出中心化矩阵的协方差矩阵X,并根据式(8)求出每个变量分别对应的特征值λν:
|λE-X|=0 (8)
其中,Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y),式(8)中矩阵E为与矩阵X同型的单位矩阵;
最后,求出每个变量ν分别对应的权重:
(6)对单体电池进行评估:计算单体电池的加权评估分,并根据加权评估分分档;
(7)根据步骤(6)中每个单体电池的加权评估分对单体电池分档,并选择同档单体电池进行配组。
步骤(6)中加权评估分S'的计算方法为:以步骤(5)中得到的每个变量ν的权值wν与步骤(4)中得到的每个变量ν下单体电池i所在级别的评估分Si,j,v相乘,得到单体电池i综合考虑变量以及变量影响权重后的加权评估分Si',即:
步骤(6)中根据加权评估分对同类单体电池进行分档的方法为:将一组同类单体电池根据加权评估分从高到底排列,根据加权评估分对同类单体电池进行分档;实际配组操作中,单体电池数量多且变量数据分布密集,故分档时每五分划为一档,档次范围分别为:[100,95),[95,90),[90,85),[85,80),[80,75),[75,70),[70,65),[65,60),[60,55),[55,50),[50,45),[45,40),[40,35),[35,30),[30,25),[25,20),[20,15),[15,10),[10,5),[5,0),并从同档中选出单体电池进行配组。
下面结合具体锂离子电池的配组实例对本发明的方法进行说明。
实施例1
设定从30节额定容量为2400mAh的18650锂离子动力电池中挑选出6节锂离子动力电池进行串联配组,配组方法的具体步骤如下:
(1)、对单体电池进行编号01~30,采用充放电设备以1800mA的放电电流对单体电池放电三次后记录下平均放电容量,得到每个单体电池的放电容量后做预分类操作,即分为四类,分别为第一类2448mAh~2496mAh,第二类2400mAh~2448mAh,第三类2352mAh~2400mAh,第四类2304mAh~2352mAh;
(2)、将单体电池搁置10分钟,测量电池的开路电压;
(3)、对电池进行HPPC测试:放电电流的数值为步骤(1)中得到的实际放电容量,放电10次,每次放电6分钟,且每次放电结束到下一次放电开始搁置1小时,由得到的数据计算出同类单体电池中每个单体电池的欧姆内阻、极化内阻、极化电容,浓差内阻、浓差电容;
(4)、将放电容量、开路电压的数据按照从高到低排序,将欧姆内阻、极化内阻、极化电容、浓差内阻、浓差电容数据由低到高排列,之后分为十级,第一级评估分为100分,第二级评估分为90分,第三级评估分为80分,第四级评估分为70分,第五级评估分为60分,第六级评估分为50分,第七级评估分为40分,第八级评估分为30分,第九级评估分为20分,第十级评估分为10分;
(5)、采用主成分分析法处理数据,得到放电容量、开路电压、欧姆内阻、极化内阻、极化电容、浓差内阻、浓差电容分别对应的权值为0.9、0.012、0.015、0.011、0.009、0.009、0.044;
(6)、对每一个单体电池进行评估,得到编号01~30单体电池的加权评估分分别为:75.49、50.26、43.04、76.12、85.27、77.79、77.56、88.58、33.16、57.76、42.75、42.02、51.87、50.25、60.86、58.1、77.8、69.44、95.22、70.14、84.39、31.54、77.04、40.96、68.52、22.87、93.59、49.08、95.35、25.29,将加权评估分根据从高到低排序,同档次中取出同类电池配组,选出的单体电池编号为:02、12、13、14、28、30,随机配组电池组中单体电池的编号03、09、11、15、20、23,表1为测得的30节单体电池的变量数据;
电池串联后对电池组充电,满电后进行循环寿命测试,如图2所示,电池组容量降至70%时电池组经受循环次数为977;从该30节电池中随机挑选6节单体电池进行配组,同等放电条件下,电池容量降至70%时电池组经受循环次数为731;可以看出,本发明的配组方法成组后电池组循环性能更好。
表1
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种锂离子电池的配组方法,其特征在于:具体步骤如下:
(1)对一组单体电池编号后,测试每个单体电池的放电容量并根据放电容量大小对单体电池分类;
(2)测量每个单体电池的开路电压;
(3)对单体电池进行脉冲功率测试实验,得到单体电池的欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻和浓差电容的大小;
(4)分别按照放电容量、开路电压、欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容对单体电池进行分级并设定级别评估分;
(5)以放电容量、开路电压、欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容为七个变量,组成七维空间,采用主成分分析算法分析同一类型中单体电池的七个变量数据,得到每个变量的权值;
(6)对单体电池进行评估:计算单体电池的加权评估分,并根据加权评估分对同类单体电池分档;
(7)根据步骤(6)中每个单体电池的加权评估分对单体电池分档,并选择同档单体电池进行配组;
步骤(4)中根据放电容量和开路电压对单体电池进行分级时首先将单体电池分别按照放电容量、开路电压的大小从高到低排列,再将单体电池分别按照放电容量、开路电压数据大小进行分级与级别评估分的设定;根据单体电池的欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容对单体电池进行分级时首先将单体电池分别按照欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容的数值大小由低到高排列,再将单体电池分别按照欧姆内阻、极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容的数值大小进行分级与级别评估分的设定;
单体电池的分级与级别评估分的设定机制为:将单体电池固定均分为十级,每个级别内数据方差为10%,且每个级别代表的级别评估分为:
其中,i为单体电池的编号,i=1…N,N代表被测试的单体电池的总数,j为级别,j=1…10,ν为变量即代表放电容量C、开路电压OCV、欧姆内阻Ro、极化内阻Rpa、极化电容Cpa、浓差内阻Rpc、浓差电容Cpc中的一个;
步骤(5)中所述的权值的求解方法为:
首先,将电池容量、开路电压数据按照由高到低排列,欧姆内阻、极化内阻、极化电容、浓差内阻、浓差电容数据由低到高排列,并组成矩阵
其次,矩阵A1中每个元素减去所在列的平均值,得到中心化矩阵A2=[X1 X2X3 X4 X5 X6X7];
随后,采用式(7)求出中心化矩阵的协方差矩阵X,并根据式(8)求出每个变量分别对应的特征值λν:
|λE-X|=0 (8)
其中,Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y),式(8)中矩阵E为与矩阵X同型的单位矩阵;
最后,求出每个变量ν分别对应的权重:
步骤(6)中所述的加权评估分S'的计算方法为:以步骤(5)中得到的每个变量ν的权值wν与步骤(4)中得到的每个变量ν下单体电池i所在级别的评估分Si,j,v相乘,得到单体电池i综合考虑变量以及变量影响权重后的加权评估分Si',即:
步骤(6)中根据加权评估分对同类单体电池进行分档的方法为:将一组同类单体电池根据加权评估分从高到底排列,根据加权评估分对同类单体电池进行分档,分档时每五分划为一档,档次范围分别为:[100,95),[95,90),[90,85),[85,80),[80,75),[75,70),[70,65),[65,60),[60,55),[55,50),[50,45),[45,40),[40,35),[35,30),[30,25),[25,20),[20,15),[15,10),[10,5),[5,0),并从同档中选出单体电池进行配组。
2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池的配组方法,其特征在于:步骤(1)所述的放电容量C是指单体电池三次充放电后获得实际放电容量的平均值;
步骤(1)中所述的分类方法为:根据单体电池的放电容量分为四类,分别为第一类1.04An~1.02An,第二类An~1.02An,第三类0.98An~An,第四类0.96An~0.98An,An为单体电池的额定容量,单位毫安时(mAh)。
3.根据权利要求1所述的一种锂离子电池的配组方法,其特征在于:步骤(3)中脉冲功率测试实验时的放电电流与步骤(1)中得到的电池容量数值上相等。
4.根据权利要求1所述的一种锂离子电池的配组方法,其特征在于:步骤(3)中所述的单体电池的欧姆内阻求解方法为:
其中Ro为欧姆内阻,ΔU1代表响应电压在放电开始瞬间向下跳变的电压差,ΔU2代表响应电压在放电结束瞬间向上跳变的电压差,I为放电电流。
5.根据权利要求4所述的一种锂离子电池的配组方法,其特征在于:步骤(3)中所述的单体电池的极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容求解方法为:
首先,用静置10分钟后开路电压减去电池放电结束响应电压向上跳变后直至响应电压稳定区间内的端电压,得到单体电池极化电压的变化数据
其中,t0代表某充放电循环单体电池放电结束时刻,tr代表t0所在循环的下一轮充放电循环的开始时刻tr,r为采集的数据点的个数;
随后,在Matlab中以式(2)的形式对极化电压变化数据进行指数拟合,并可得到式(2)中的a、b、γ1、γ2;
最后,联立式(3)和式(4)即可得到极化电阻、极化电容、浓差电阻、浓差电容;
a=Upa(0),b=Upc(0),τpa=1/γ1,τpc=1/γ2 (3)
IRpa=Upa(0),IRpc=Upc(0) (4)
τpa=RpaCpa,τpc=RpcCpc (5)
其中,f(t)为某一时刻单体电池极化电压值,t为时间,a、b、γ1、γ2为常数,Upa(0)、Upc(0)分别为单体电池二阶RC等效模型中两个RC网络环上的初始电压,τ为时间常数,τpa为极化时间常数,τpc为浓差时间常数,I为放电电流,Rpa为极化电阻;Rpc为浓差电阻;Cpa为极化电容;Cpc为浓差电容。
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WO2022185757A1 (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 株式会社カネカ | 電池パックの製造方法 |
CN113967609B (zh) * | 2021-10-09 | 2023-11-17 | 上海空间电源研究所 | 一种运载火箭用高功率锂离子电池的筛选配组方法 |
CN114879053B (zh) * | 2022-06-16 | 2023-05-23 | 珠海科创储能科技有限公司 | 一种储能磷酸铁锂电池寿命预测方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004259658A (ja) * | 2003-02-27 | 2004-09-16 | Ntt Power & Building Facilities Inc | 組電池、組電池容量試験装置、および組電池容量試験方法 |
CN101286579A (zh) * | 2007-12-25 | 2008-10-15 | 福建省电力试验研究院 | 阀控式蓄电池的计算机配组方法 |
CN102544606A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-04 | 杭州高特电子设备有限公司 | 基于聚类分析的锂电池单元配组方法 |
CN105261795A (zh) * | 2015-10-23 | 2016-01-20 | 北京交通大学 | 一种基于聚类算法的锂离子电池串联成组方法 |
CN107643495A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-01-30 | 中国科学院电工研究所 | 一种基于主成分法的电池一致性评价方法 |
CN107983667A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-04 | 中国东方电气集团有限公司 | 一种锂离子电池配组方法 |
CN109201520A (zh) * | 2017-07-05 | 2019-01-15 | 深圳格林德能源有限公司 | 一种锂离子电池配组工艺 |
CN109361007A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-02-19 | 中国科学院自动化研究所 | 电池配组方法 |
JP2019095330A (ja) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | 和之 豊郷 | 複数電池セル簡易仕分け装置 |
CN109919168A (zh) * | 2017-12-13 | 2019-06-21 | 北京创昱科技有限公司 | 一种电池分类方法和系统 |
CN110147808A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-08-20 | 张锐明 | 一种新型电池成组筛选方法 |
CN111208439A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-05-29 | 中国科学技术大学 | 一种串联锂离子电池组微短路故障定量检测方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6016754B2 (ja) * | 2013-11-15 | 2016-10-26 | オムロンオートモーティブエレクトロニクス株式会社 | 組電池電圧検出装置 |
-
2020
- 2020-09-30 CN CN202011060279.4A patent/CN112198435B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004259658A (ja) * | 2003-02-27 | 2004-09-16 | Ntt Power & Building Facilities Inc | 組電池、組電池容量試験装置、および組電池容量試験方法 |
CN101286579A (zh) * | 2007-12-25 | 2008-10-15 | 福建省电力试验研究院 | 阀控式蓄电池的计算机配组方法 |
CN102544606A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-04 | 杭州高特电子设备有限公司 | 基于聚类分析的锂电池单元配组方法 |
CN105261795A (zh) * | 2015-10-23 | 2016-01-20 | 北京交通大学 | 一种基于聚类算法的锂离子电池串联成组方法 |
CN109201520A (zh) * | 2017-07-05 | 2019-01-15 | 深圳格林德能源有限公司 | 一种锂离子电池配组工艺 |
CN107643495A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-01-30 | 中国科学院电工研究所 | 一种基于主成分法的电池一致性评价方法 |
CN107983667A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-04 | 中国东方电气集团有限公司 | 一种锂离子电池配组方法 |
JP2019095330A (ja) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | 和之 豊郷 | 複数電池セル簡易仕分け装置 |
CN109919168A (zh) * | 2017-12-13 | 2019-06-21 | 北京创昱科技有限公司 | 一种电池分类方法和系统 |
CN109361007A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-02-19 | 中国科学院自动化研究所 | 电池配组方法 |
CN110147808A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-08-20 | 张锐明 | 一种新型电池成组筛选方法 |
CN111208439A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-05-29 | 中国科学技术大学 | 一种串联锂离子电池组微短路故障定量检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
动力电池健康因子提取实验研究;熊平;刘翼平;游力;丁永明;;湖北电力(02);第103-110页 * |
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Publication number | Publication date |
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