CN115330275A - 一种退役电池的梯次利用方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电池性能检测技术领域，揭露了一种退役电池的梯次利用方法及装置，包括：接收电池需求指令，根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集，采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵，根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集，计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。本发明主要目的在于解决退役电池在选择过程未考虑安全性及规范性的问题。

Description

一种退役电池的梯次利用方法及装置
技术领域
本发明涉及一种退役电池的梯次利用方法及装置，属于电池性能检测技术领域。
背景技术
目前为响应国家在新能源的号召，对于退役电池的梯次利用频率越来越高。退役电池是电池容量衰减至标称容量固定百分比后，需要执行报废处理或梯次利用的电池，以电动汽车车载动力电池为例，当动力电池的电池容量衰减至标称容量80%以下后，该车载动力电池即可作为退役电池执行梯次利用。
目前退役电池的梯次利用方法主要是基于匹配法，即根据用户需求，按照衰减比例从退役电池库中选择可满足用户需求的退役电池作为梯次利用电池，如用户需求为要求电池的能量至少不少于200Wh，设定衰减比例为50%，即选择标称能量为200*（1+0.5）的退役电池作为用户需求的梯次利用电池。
上述方法可有效实现退役电池的梯次利用，但缺乏对退役电池的安全性判断，此外仅简单的按照衰减比例选择退役电池，未实际计算每个退役电池的能量利用率，梯次利用的规范性也有待提高。
发明内容
本发明提供一种退役电池的梯次利用方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决退役电池在选择过程未考虑安全性及规范性的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种退役电池的梯次利用方法，包括：
接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集；
采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵；
根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集；
计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
可选地，所述根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集，包括：
解析所述电池需求指令得到能量需求值；
在预构建的电池管理系统中寻找可匹配所述能量需求值的退役电池；
汇总所有可匹配能量需求值的退役电池，得到所述退役电池集。
可选地，所述在预构建的电池管理系统中寻找可匹配所述能量需求值的退役电池，包括：
确定与所述电池管理系统绑定的入库电池数据库，其中入库电池库中记载了每个退役电池的最大可用容量；
确定所述电池需求指令所对应的需求电压，根据所述需求电压和能量需求值计算出需求电池容量；
寻找出最大可用容量大于或等于需求电池容量的退役电池，得到可匹配所述能量需求值的退役电池。
可选地，所述每个退役电池的最大可用容量的计算方法为：
获取退役电池的充电起始时刻和充电停止时刻；
确定退役电池在充电起始时刻和充电停止时刻的SOC值；
基于下式计算得到每个退役电池的最大可用容量：
Figure 511453DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 149108DEST_PATH_IMAGE002
表示退役电池的最大可用容量，
Figure 252456DEST_PATH_IMAGE003
表示退役电池的充电起始时刻，
Figure 837021DEST_PATH_IMAGE004
表 示退役电池的充电停止时刻，
Figure 207959DEST_PATH_IMAGE005
表示充电起始时刻的SOC值，
Figure 954198DEST_PATH_IMAGE006
表示充电停止时刻 的SOC值，
Figure 777798DEST_PATH_IMAGE007
表示退役电池在充电时的充电恒定电流，
Figure 789223DEST_PATH_IMAGE008
表示退役电池的充电时间。
可选地，所述采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，包括：
从入库电池库中提取退役电池集中每个退役电池的厂家指标、电池指标和测试指标，其中，厂家指标包括电池生产厂家的企业信用、近5年安全、环保、质量的事故次数、企业规模、电池年产量，电池指标包括退役电池在退役前的使用年限、充电次数、标称容量、材质，测试指标包括退役电池的电压、内阻、最大可用容量、充满电的持续时间、充电平均容量增长率；
汇总厂家指标、电池指标和测试指标得到每个退役电池的电池评估指标。
可选地，所述根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵，包括：
所述退役电池集的电池评估矩阵如下所示：
Figure 14668DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 197387DEST_PATH_IMAGE010
表示所述退役电池集的电池评估矩阵，
Figure 570600DEST_PATH_IMAGE011
表示退役电池集的退役电池 总数，
Figure 231388DEST_PATH_IMAGE012
表示每个退役电池的电池评估指标总数，由厂家指标、电池指标和测试指标组成。
可选地，所述电池安全判断模型的预训练，包括：
接收预收集的不同退役电池的指标训练集及安全真实标签集，其中安全真实标签集中记录指标训练集中每组指标对应的电池安全等级；
将所述指标训练集输入至电池安全判断模型中，其中电池安全判断模型由Xgboost模型组合得到；
利用所述电池安全判断模型预测指标训练集中每组指标的电池安全等级，得到安全预测标签集；
计算所述安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，当误差值大于或等于阈值误差时，调整电池安全判断模型的内部参数并返回电池安全等级预测步骤；
直至误差值小于阈值误差时，得到预训练完成的电池安全判断模型。
可选地，所述计算所述安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，包括：
采用如下方法计算得到误差值：
Figure 311340DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 432005DEST_PATH_IMAGE014
表示安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，
Figure 230197DEST_PATH_IMAGE015
表示指标训练集 的数据量，
Figure 694676DEST_PATH_IMAGE016
表示指标训练集中第
Figure 894713DEST_PATH_IMAGE017
组指标对应的真实标签，
Figure 481552DEST_PATH_IMAGE018
表示指标训练集中第
Figure 704723DEST_PATH_IMAGE017
组指标对应的预测标签，
Figure 35210DEST_PATH_IMAGE019
表示真实标签与预测标签的平方差计算函数，
Figure 293016DEST_PATH_IMAGE020
为 惩罚函数，
Figure 510413DEST_PATH_IMAGE021
为第
Figure 283197DEST_PATH_IMAGE017
组指标的惩罚因子，
Figure 355058DEST_PATH_IMAGE022
为电池安全判断模型的决策树数量，
Figure 529687DEST_PATH_IMAGE023
为惩罚 函数的调节因子，
Figure 661591DEST_PATH_IMAGE024
为电池安全判断模型的决策树内所有叶子结点的总数，
Figure 859354DEST_PATH_IMAGE025
表示电 池安全判断模型的决策树内第
Figure 734906DEST_PATH_IMAGE017
个叶子结点的权重值。
可选地，所述计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，包括：
将每个安全电池放置于能量测试电路中，其中，能量测试电路包括开关、保护电阻，安全电池作为能量测试电路的电源；
启动安全电池和开关后记录启动时间，在安全电池执行供电时记录能量测试电路的电流和安全电池的端电压；
关闭开关并记录关闭时间，在启动时间和关闭时间内，根据能量测试电路的电流和安全电池的端电压计算得到安全电池的能量利用率，其中能量利用率的计算方法为：
Figure 764042DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 66848DEST_PATH_IMAGE027
表示安全电池集中第
Figure 315689DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的能量利用率，
Figure 932615DEST_PATH_IMAGE029
表示安全电池 集中第
Figure 816257DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的额定能量，
Figure 821122DEST_PATH_IMAGE030
表示能量测试电路的电流，
Figure 524636DEST_PATH_IMAGE031
表示第
Figure 741991DEST_PATH_IMAGE032
组安全电池 的内阻值，
Figure 480140DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 124748DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的端电压，
Figure 345251DEST_PATH_IMAGE034
表示启动时间，
Figure 100718DEST_PATH_IMAGE035
表示关闭时间。
为了解决上述问题，本发明还提供一种退役电池的梯次利用装置，所述装置包括：
退役电池选择模块，用于接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集；
电池评估矩阵构建模块，用于采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵；
电池安全判断模块，用于根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集；
能量利用率计算模块，用于计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以实现上述所述的退役电池的梯次利用方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的退役电池的梯次利用方法。
相比于背景技术所述问题，本发明实施例先接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集，采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵，其中电池评估指标的主要作用从多个维度，如电池的生产厂商、电池的使用时间、充电次数等各个维度评估电池的安全情况，为了提高安全性评估效率，故构建出基于电池评估指标的电池评估矩阵，进一步地，根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集，可见相比于传统直接根据用户需求匹配退役电池来说，本发明实施例考虑退役电池的安全性问题，先筛选出符合安全级别的退役电池，最后，计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用，可见本发明实施例并非直接通过衰减比例选择退役电池，而是测试每组电池的能量利用率，根据能量利用率可选择出更有效率的退役电池，因此本发明提出的退役电池的梯次利用方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决退役电池在选择过程未考虑安全性及规范性的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的退役电池的梯次利用方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的退役电池的梯次利用装置的功能模块图；
图3为本发明一实施例提供的实现所述退役电池的梯次利用方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
本申请实施例提供一种退役电池的梯次利用方法。所述退役电池的梯次利用方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述退役电池的梯次利用方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
实施例1：
参照图1所示，为本发明一实施例提供的退役电池的梯次利用方法的流程示意图。在本实施例中，所述退役电池的梯次利用方法包括：
S1、接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集。
需解释的是，电池需求指令一般为用户发出，示例性的，某厂家的主要业务是回收退役电池，并将回收的退役电池执行二次改造后作为梯次利用电池供给其他需求方，当需求方向该厂家提出电池需求后，该厂家同时发起电池需求指令至其内部的电池管理系统，此时电池管理系统开始确定入库可选的所有退役电池。
详细地，所述根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集：
解析所述电池需求指令得到能量需求值；
在预构建的电池管理系统中寻找可匹配所述能量需求值的退役电池；
汇总所有可匹配能量需求值的退役电池，得到所述退役电池集。
示例性的，厂家发起的电池需求指令是寻找可供给电瓶车持续运动的电瓶电池，因此计划寻找能量需求值可达到600Wh的退役电池，但可理解的是，由于退役电池因电池衰减等原因，其额定的可供给能量已不准确，因此进一步地，所述在预构建的电池管理系统中寻找可匹配所述能量需求值的退役电池，包括：
确定与所述电池管理系统绑定的入库电池数据库，其中入库电池库中记载了每个退役电池的最大可用容量；
确定所述电池需求指令所对应的需求电压，根据所述需求电压和能量需求值计算出需求电池容量；
寻找出最大可用容量大于或等于需求电池容量的退役电池，得到可匹配所述能量需求值的退役电池。
需解释的是，电池管理系统是软件开发人员根据实际需求所开发的用于查询、入库、管理的一体化线上操作软件，可按照在手机、平板及电脑等硬件设备上。其中可理解的是，电池管理系统有对应绑定的入库电池数据库，入库电池库中记载了每个退役电池的型号、厂家、使用年限、充电次数及最大可用容量等数据。
其中，所述每个退役电池的最大可用容量的计算方法为：
获取退役电池的充电起始时刻和充电停止时刻；
确定退役电池在充电起始时刻和充电停止时刻的SOC值；
基于下式计算得到每个退役电池的最大可用容量：
Figure 693373DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 508882DEST_PATH_IMAGE037
表示退役电池的最大可用容量，
Figure 186988DEST_PATH_IMAGE038
表示退役电池的充电起始时刻，
Figure 746145DEST_PATH_IMAGE039
表 示退役电池的充电停止时刻，
Figure 255624DEST_PATH_IMAGE040
表示充电起始时刻的SOC值，
Figure 743500DEST_PATH_IMAGE041
表示充电停止时刻 的SOC值，
Figure 908902DEST_PATH_IMAGE042
表示退役电池在充电时的充电恒定电流，
Figure 6171DEST_PATH_IMAGE043
表示退役电池的充电时间。
需解释的是，SOC值又称电池荷电状态，也叫剩余电量，代表退役电池使用一段时间或长期搁置不用后的剩余可放电电量与其完全充电状态的电量的比值。本发明实施例中，计算退役电池的最大可用容量时，充电停止时刻最好保证退役电池已充满电，这样可提高退役电池的最大可用容量的计算准确度。
此外需解释的是，能量需求值除以需求电压即得到需求电池容量，因此通过退役电池的最大可用容量和需求电池容量之间的大小关系，可从入库电池数据库中选择得到退役电池集。
S2、采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵。
需强调的是，退役电池由于使用年限、充电次数、厂家生产标准等问题依然可能会有安全隐患，因此本发明实施例在挑选出符合能量要求的退役电池集以后，还需要检测每个退役电池的安全性，去除安全风险高的退役电池。
详细地，所述采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，包括：
从所述入库电池库中提取退役电池集中每个退役电池的厂家指标、电池指标和测试指标，其中，厂家指标包括电池生产厂家的企业信用、近5年安全、环保、质量的事故次数、企业规模、电池年产量，电池指标包括退役电池在退役前的使用年限、充电次数、标称容量、材质，测试指标包括退役电池的电压、内阻、最大可用容量、充满电的持续时间、充电平均容量增长率；
汇总厂家指标、电池指标和测试指标得到每个退役电池的电池评估指标。
需解释的是，上述厂家指标、电池指标和测试指标所包括的指标本发明实施例并未列全。
可理解的是，即使是同一型号、规格的退役电池来自不同生产厂家，由于生产厂家的电池工艺水平、制造技术、企业发展状况各不相同，因此导致电池工艺制作和流程的不同，都会对电池带来不同程度的安全隐患；此外，退役电池在退役前的使用年限、充电次数、标称容量、材质等参数同样会影响退役电池的安全性，同一型号规格的两组退役电池，使用年限越久、充电次数越多的退役电池风险系数一定更高；当然，退役电池在被厂家收购后测试的的电压、内阻、最大可用容量、充满电的持续时间、充电平均容量增长率也同样是退役电池安全性的重要参考标准。
进一步地，为了提高对每个退役电池的安全评估效率，需构建电池评估矩阵，详细地，所述根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵，包括：
所述退役电池集的电池评估矩阵如下所示：
Figure 573418DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 730730DEST_PATH_IMAGE045
表示所述退役电池集的电池评估矩阵，
Figure 383428DEST_PATH_IMAGE046
表示退役电池集的退役电池 总数，
Figure 549968DEST_PATH_IMAGE047
表示每个退役电池的电池评估指标总数，由厂家指标、电池指标和测试指标组成。
S3、根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集。
本发明实施例中，所述电池评估矩阵作为电池安全判断模型的输入参数，进而通过电池安全判断模型判断电池评估矩阵中每一行电池评估指标是否达到预设的安全标准，进而筛选出符合本次电池需求指令的退役电池。
需强调的是，电池安全判断模型使用之前需要经过训练，即通过训练集及标签集训练电池安全判断模型，直至电池安全判断模型达到退出训练的要求后即可用来处理电池评估矩阵。详细地，所述电池安全判断模型的预训练包括：
接收预收集的不同退役电池的指标训练集及安全真实标签集，其中安全真实标签集中记录指标训练集中每组指标对应的电池安全等级；
将所述指标训练集输入至电池安全判断模型中，其中电池安全判断模型由Xgboost模型组合得到；
利用所述电池安全判断模型预测指标训练集中每组指标的电池安全等级，得到安全预测标签集；
计算所述安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，当误差值大于或等于阈值误差时，调整电池安全判断模型的内部参数并返回电池安全等级预测步骤；
直至误差值小于阈值误差时，得到预训练完成的电池安全判断模型。
需解释的是，指标训练集中每组指标与上述每个退役电池的电池评估指标相似，具由厂家指标、电池指标和测试指标组成，安全真实标签集中每组指标对应的电池安全等级一般至少为两类，分别为高安全和低安全，也可划分为3类、4类等。此外，Xgboost模型已被证实具由高识别能力，因此本发明实施例以Xgboost模型作为电池安全判断模型的判断基础。
进一步，所述计算所述安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，包括：
采用如下方法计算得到误差值：
Figure 971722DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 798470DEST_PATH_IMAGE014
表示安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，
Figure 938464DEST_PATH_IMAGE015
表示指标训练集 的数据量，
Figure 377536DEST_PATH_IMAGE016
表示指标训练集中第
Figure 919376DEST_PATH_IMAGE017
组指标对应的真实标签，
Figure 418490DEST_PATH_IMAGE049
表示指标训练集中第
Figure 311360DEST_PATH_IMAGE017
组指标对应的预测标签，
Figure 554122DEST_PATH_IMAGE019
表示真实标签与预测标签的平方差计算函数，
Figure 216048DEST_PATH_IMAGE020
为 惩罚函数，
Figure 387528DEST_PATH_IMAGE021
为第
Figure 439798DEST_PATH_IMAGE017
组指标的惩罚因子，
Figure 486251DEST_PATH_IMAGE022
为电池安全判断模型的决策树数量，
Figure 2683DEST_PATH_IMAGE023
为惩罚 函数的调节因子，
Figure 843600DEST_PATH_IMAGE024
为电池安全判断模型的决策树内所有叶子结点的总数，
Figure 179904DEST_PATH_IMAGE050
表示电 池安全判断模型的决策树内第
Figure 764469DEST_PATH_IMAGE017
个叶子结点的权重值。
通过上述描述可知，经过多次训练可使的电池安全判断模型具有识别退役电池安全性的能力，因此将电池评估矩阵中的每一行电池评估指标均输入至电池安全判断模型中，可是识别出所述退役电池集中每一个退役电池的安全等级，假设退役电池集中共有100组退役电池，本发明实施例所设定的电池安全等级共有6个级别（分别为A、B、C、D、E、F，其中A等级安全性最高，依次递减），而响应本次电池需求指令的退役电池需要至少B等级，因此剔除C、D、E、F等级的退役电池，得到安全电池集。
S4、计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
需解释的是，经过S3步骤可筛选出安全级别更高的退役电池，但即使处于同一安全级别的退役电池涉，也有可能具有不同的能量利用率，因此为了筛选出能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，需要先计算每个安全电池的能量利用率。
详细地，所述计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，包括：
将每个安全电池放置于能量测试电路中，其中，能量测试电路包括开关、保护电阻，安全电池作为能量测试电路的电源；
启动安全电池和开关后记录启动时间，在安全电池执行供电时记录能量测试电路的电流和安全电池的端电压；
关闭开关并记录关闭时间，在启动时间和关闭时间内，根据能量测试电路的电流和安全电池的端电压计算得到安全电池的能量利用率。
详细地，所述根据能量测试电路的电流和安全电池的端电压计算得到安全电池的能量利用率，包括：
采用如下公式计算得到能量利用率：
Figure 135407DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 147226DEST_PATH_IMAGE027
表示安全电池集中第
Figure 734940DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的能量利用率，
Figure 857616DEST_PATH_IMAGE029
表示安全电池 集中第
Figure 614220DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的额定能量，
Figure 796939DEST_PATH_IMAGE030
表示能量测试电路的电流，
Figure 107835DEST_PATH_IMAGE051
表示第
Figure 34203DEST_PATH_IMAGE032
组安全电池 的内阻值，
Figure 379734DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 733354DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的端电压，
Figure 33011DEST_PATH_IMAGE034
表示启动时间，
Figure 763070DEST_PATH_IMAGE035
表示关闭时间。
由上所述可知，可依次计算出每组安全电池的能量利用率，因此可进一步选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，从而完成退役电池的梯次利用。
相比于背景技术所述问题，本发明实施例先接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集，采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵，其中电池评估指标的主要作用从多个维度，如电池的生产厂商、电池的使用时间、充电次数等各个维度评估电池的安全情况，为了提高安全性评估效率，故构建出基于电池评估指标的电池评估矩阵，进一步地，根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集，可见相比于传统直接根据用户需求匹配退役电池来说，本发明实施例考虑退役电池的安全性问题，先筛选出符合安全级别的退役电池，最后，计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用，可见本发明实施例并非直接通过衰减比例选择退役电池，而是测试每组电池的能量利用率，根据能量利用率可选择出更有效率的退役电池，因此本发明提出的退役电池的梯次利用方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决退役电池在选择过程未考虑安全性及规范性的问题。
实施例2：
如图2所示，是本发明一实施例提供的退役电池的梯次利用装置的功能模块图。
本发明所述退役电池的梯次利用装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述退役电池的梯次利用装置100可以包括退役电池选择模块101、电池评估矩阵构建模块102、电池安全判断模块103及能量利用率计算模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
所述退役电池选择模块101，用于接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集；
所述电池评估矩阵构建模块102，用于采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵；
所述电池安全判断模块103，用于根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集；
所述能量利用率计算模块104，用于计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
详细地，本发明实施例中所述退役电池的梯次利用装置100中的所述各模块在使用时采用与上述的图1中所述的退役电池的梯次利用方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
实施例3：
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现退役电池的梯次利用方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如退役电池的梯次利用程序。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card， SMC）、安全数字（SecureDigital， SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如退役电池的梯次利用程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如退役电池的梯次利用程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的退役电池的梯次利用程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集；
采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵；
根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集；
计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1至图2对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集；
采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵；
根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集；
计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述方法包括：
接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集；
采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵；
根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集；
计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
2.如权利要求1所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集，包括：
解析所述电池需求指令得到能量需求值；
在预构建的电池管理系统中寻找可匹配所述能量需求值的退役电池；
汇总所有可匹配能量需求值的退役电池，得到所述退役电池集。
3.如权利要求2所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述在预构建的电池管理系统中寻找可匹配所述能量需求值的退役电池，包括：
确定与所述电池管理系统绑定的入库电池数据库，其中入库电池库中记载了每个退役电池的最大可用容量；
确定所述电池需求指令所对应的需求电压，根据所述需求电压和能量需求值计算出需求电池容量；
寻找出最大可用容量大于或等于需求电池容量的退役电池，得到可匹配所述能量需求值的退役电池。
4.如权利要求3所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述每个退役电池的最大可用容量的计算方法为：
获取退役电池的充电起始时刻和充电停止时刻；
确定退役电池在充电起始时刻和充电停止时刻的SOC值；
基于下式计算得到每个退役电池的最大可用容量：
Figure 804034DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 328556DEST_PATH_IMAGE002
表示退役电池的最大可用容量，
Figure 614044DEST_PATH_IMAGE003
表示退役电池的充电起始时刻，
Figure 413373DEST_PATH_IMAGE004
表示退 役电池的充电停止时刻，
Figure 969381DEST_PATH_IMAGE005
表示充电起始时刻的SOC值，
Figure 868067DEST_PATH_IMAGE006
表示充电停止时刻的 SOC值，
Figure 640851DEST_PATH_IMAGE007
表示退役电池在充电时的充电恒定电流，
Figure 978292DEST_PATH_IMAGE008
表示退役电池的充电时间。
5.如权利要求1所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，包括：
从入库电池库中提取退役电池集中每个退役电池的厂家指标、电池指标和测试指标，其中，厂家指标包括电池生产厂家的企业信用、近5年安全、环保、质量的事故次数、企业规模、电池年产量，电池指标包括退役电池在退役前的使用年限、充电次数、标称容量、材质，测试指标包括退役电池的电压、内阻、最大可用容量、充满电的持续时间、充电平均容量增长率；
汇总厂家指标、电池指标和测试指标得到每个退役电池的电池评估指标。
6.如权利要求5所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵，包括：
所述退役电池集的电池评估矩阵如下所示：
Figure 887342DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 19246DEST_PATH_IMAGE010
表示所述退役电池集的电池评估矩阵，
Figure 13747DEST_PATH_IMAGE011
表示退役电池集的退役电池总数，
Figure 92561DEST_PATH_IMAGE012
表示每个退役电池的电池评估指标总数，由厂家指标、电池指标和测试指标组成。
7.如权利要求6所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述电池安全判断模型的预训练，包括：
接收预收集的不同退役电池的指标训练集及安全真实标签集，其中安全真实标签集中记录指标训练集中每组指标对应的电池安全等级；
将所述指标训练集输入至电池安全判断模型中，其中电池安全判断模型由Xgboost模型组合得到；
利用所述电池安全判断模型预测指标训练集中每组指标的电池安全等级，得到安全预测标签集；
计算所述安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，当误差值大于或等于阈值误差时，调整电池安全判断模型的内部参数并返回电池安全等级预测步骤；
直至误差值小于阈值误差时，得到预训练完成的电池安全判断模型。
8.如权利要求7所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述计算所述安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，包括：
采用如下方法计算得到误差值：
Figure 856118DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 477633DEST_PATH_IMAGE014
表示安全真实标签集与安全预测标签集的误差值，
Figure 959430DEST_PATH_IMAGE015
表示指标训练集的数 据量，
Figure 373094DEST_PATH_IMAGE016
表示指标训练集中第
Figure 459999DEST_PATH_IMAGE017
组指标对应的真实标签，
Figure 933705DEST_PATH_IMAGE018
表示指标训练集中第
Figure 902798DEST_PATH_IMAGE017
组指 标对应的预测标签，
Figure 385732DEST_PATH_IMAGE019
表示真实标签与预测标签的平方差计算函数，
Figure 123881DEST_PATH_IMAGE020
为惩罚 函数，
Figure 971752DEST_PATH_IMAGE021
为第
Figure 428141DEST_PATH_IMAGE017
组指标的惩罚因子，
Figure 950651DEST_PATH_IMAGE022
为电池安全判断模型的决策树数量，
Figure 808886DEST_PATH_IMAGE023
为惩罚函数 的调节因子，
Figure 562078DEST_PATH_IMAGE024
为电池安全判断模型的决策树内所有叶子结点的总数，
Figure 505763DEST_PATH_IMAGE025
表示电池安全 判断模型的决策树内第
Figure 64921DEST_PATH_IMAGE017
个叶子结点的权重值。
9.如权利要求8所述的退役电池的梯次利用方法，其特征在于，所述计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，包括：
将每个安全电池放置于能量测试电路中，其中，能量测试电路包括开关、保护电阻，安全电池作为能量测试电路的电源；
启动安全电池和开关后记录启动时间，在安全电池执行供电时记录能量测试电路的电流和安全电池的端电压；
关闭开关并记录关闭时间，在启动时间和关闭时间内，根据能量测试电路的电流和安全电池的端电压计算得到安全电池的能量利用率，其中能量利用率的计算方法为：
Figure 43241DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 29652DEST_PATH_IMAGE027
表示安全电池集中第
Figure 398316DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的能量利用率，
Figure 495585DEST_PATH_IMAGE029
表示安全电池集中 第
Figure 593991DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的额定能量，
Figure 249838DEST_PATH_IMAGE030
表示能量测试电路的电流，
Figure 105799DEST_PATH_IMAGE031
表示第
Figure 6758DEST_PATH_IMAGE032
组安全电池的内 阻值，
Figure 959671DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 22305DEST_PATH_IMAGE028
组安全电池的端电压，
Figure 162299DEST_PATH_IMAGE034
表示启动时间，
Figure 601371DEST_PATH_IMAGE035
表示关闭时间。
10.一种退役电池的梯次利用装置，其特征在于，所述装置包括：
退役电池选择模块，用于接收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可选的退役电池，得到退役电池集；
电池评估矩阵构建模块，用于采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标，根据电池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵；
电池安全判断模块，用于根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵，从所述退役电池集中筛选出符合安全标准的退役电池，得到安全电池集；
能量利用率计算模块，用于计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率，选择能量利用率最高的安全电池响应所述电池需求指令，完成退役电池的梯次利用。
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