CN117206212A - 一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN117206212A CN202311307587.6A CN202311307587A CN117206212A CN 117206212 A CN117206212 A CN 117206212A CN 202311307587 A CN202311307587 A CN 202311307587A CN 117206212 A CN117206212 A CN 117206212A
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Wuxi Power Battery Regeneration Technology Co ltd
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Abstract

本发明涉及一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；通过所述回归SOH对所述待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；基于所述充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。本发明先对电池进行场景分类，相同场景下的电池状态更为接近，使得分选的电池具有更好的一致性，再计算相同应用场景下电池的充放电能量曲线序列距离，根据充放电能量曲线序列距离完成电池的分选，提高了电池分选的准确性。

Description

一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及电池分选技术领域，尤其涉及一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
由于生产厂商、电动汽车运行环境和使用工况等的差异，退役电池间的一致性极差，直接重组后进行梯次利用会带来一系列问题和难题，如：过充，过放，热失控等。因此选用合适电池特征，设计合理的分选方法，分选出综合性能一致的退役电池并重组使用，对退役电池的梯次利用有着重要意义。
现有技术中对退役电池的分选方法一般为测量退役动力电池单体的静态和/或动态特性参数(如容量、内阻、开路电压、充放电特性曲线)，指定分选参数应满足的偏差范围，根据电池特性参数所处范围的不同分成不同组。
但是，现有技术中的这些特征参数仅能确保分选后电池特征在初始时刻或某一时刻的一致性，却无法保证它们在长时间尺度上的一致性，因此而带来的不一致性问题，还会随着电池工作时间的增长而加剧，给电池带来不可逆损伤，加快其报废进程，带来安全隐患。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中仅通过退役电池的特征参数进行分选无法保证它们在长时间尺度上的一致性，容易给电池带来不可逆损伤，加快其报废进程的问题。
为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种基于场景的电池分选方法，包括：
根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；
根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；
通过回归SOH对待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；
计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；
基于充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。
在一些可能的实现方式中，根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池，包括：
获取所有退役电池的初始SOH和初始放电倍率；
根据初始SOH和初始放电倍率筛选满足预设SOH范围和预设放电倍率范围的退役电池，得到若干个待分选电池。
在一些可能的实现方式中，根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH，包括：
根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算平均SOH和平均放电倍率；
基于预设回归公式，根据平均SOH、平均放电倍率、待分选电池的当前初始SOH和待分选电池的当前初始放电倍率计算回归SOH。
在一些可能的实现方式中，通过回归SOH对待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景，包括：
基于预设放电倍率与SOH对应规则，根据回归SOH确定回归放电倍率；
基于预设放电倍率与应用场景对应规则，根据回归放电倍率确定所有待分选电池的应用场景。
在一些可能的实现方式中，计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离，包括：
对所有待分选电池进行处理得到所有待分选电池的充放电能量曲线序列；
根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的充放电能量曲线序列计算最长公共子序列长度；
根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的充放电能量曲线序列确定特征序列长度之和；
根据最长公共子序列长度和特征序列长度之和计算充放电能量曲线序列距离。
在一些可能的实现方式中，对所有待分选电池进行处理得到所有待分选电池的充放电能量曲线序列，包括：
对待分选电池进行充放电测试，得到待分选电池的充放电能量曲线；
对充放电能量曲线进行归一化处理，得到待分选电池的目标能量曲线；
根据目标能量曲线确定待分选电池的充放电能量曲线序列。
在一些可能的实现方式中，根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的充放电能量曲线序列计算最长公共子序列长度，包括：
根据充放电能量曲线序列计算两充放电能量曲线序列的模式匹配距离；
设置相似性参数和误匹配参数；
根据模式匹配距离、相似性参数和误匹配参数计算最长公共子序列长度。
第二方面，本发明还提供了一种基于场景的电池分选装置，包括：
初筛选模块，用于根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；
回归模块，用于根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；
场景分类模块，用于通过回归SOH对待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；
计算模块，用于计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；
分选模块，用于基于充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。
第三方面，本发明还提供了一种基于场景的电池分选设备，包括存储器和处理器，其中，
存储器，用于存储程序；
处理器，与存储器耦合，用于执行存储器中存储的程序，以实现上述任一种实现方式中的基于场景的电池分选方法中的步骤。
第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一种实现方式中的基于场景的电池分选方法中的步骤。
采用上述实施例的有益效果是：本发明涉及一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；通过所述回归SOH对所述待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；基于所述充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。本发明先计算待分选电池的回归SOH，并通过回归SOH对待分选电池进行场景分类，相同场景下的待分选电池的状态更为接近，具有更好的一致性，再计算相同应用场景下电池的充放电能量曲线序列距离，并根据充放电能量曲线序列距离完成电池的分选，通过对相同场景下的待分选电池进行分选使得待分选电池具有更好的一致性，从而提高了电池分选的准确性，避免电池分选后无法保证长时间的一致性而带来的一系列问题，本发明分选的电池更适合长时间工作。
附图说明
图1为本发明提供的基于场景的电池分选方法的一实施例的流程示意图；
图2为本发明提供的图1中步骤S104的一实施例的流程示意图；
图3为本发明提供的图2中步骤S201的一实施例的流程示意图；
图4为本发明提供的图2中步骤S202的一实施例的流程示意图；
图5为本发明提供的基于场景的电池分选装置的一实施例的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的基于场景的电池分选设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
在对本发明的实施例进行阐述之前，先对相关词语进行如下解释：
SOH全称是state of health，表示电池健康状况，可以理解是电池当前的容量与出厂容量的百分比；
放电倍率是放电快慢的一种量度，指电池在规定的时间放出其额定容量时所需要的电流强度。
在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其他实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其他实施例相结合。
本发明提供了一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质，以下分别进行说明。
请参阅图1，图1为本发明提供的基于场景的电池分选方法的一实施例的流程示意图，本发明的一个具体实施例，公开了一种基于场景的电池分选方法，包括：
S101、根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；
S102、根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；
S103、通过回归SOH对待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；
S104、计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；
S105、基于充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。
在上述实施例中，退役电池的状态并不统一，甚至有些退役电池之间的状态差异较大，并非所有的退役电池都可以进行分选利用，而有些退役电池可能面临着报废的局面，因此，需要先对退役电池进行初筛选，从中选出有分选利用价值的电池，也就得到了若干个待分选电池。
待分选电池的初始SOH和初始放电倍率是指在这些电池退役之后测量时的SOH和放电倍率，能够一定程度上反应待分选电池的当前状况，通过待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算出回归SOH，回归SOH能用于后续分析，实现对退役电池的场景分类。
通过待分选电池的回归SOH可以确定待分选电池的回归放电倍率的范围，从而根据待分选电池的回归放电倍率确定待分选电池的应用场景，实现对待分选电池的初分选，相同应用场景下的待分选电池具有较好的一致性。
计算充放电能量曲线序列距离时，任意选择相同应用场景下的两两待分选电池为一组，通过它们的充放电能量曲线计算出充放电能量曲线序列距离，充放电能量曲线序列距离越小表明两条曲线的公共子序列越长，充放电能量曲线的特征越相似，从而可以对待分选电池进行准确的分选。
通过设置充放电能量曲线序列距离的区间范围实现对相同应用场景下的待分选电池进行分选，具体可以根据实际需要设置多个充放电能量曲线序列距离的区间范围，而充放电能量曲线序列距离的区间范围的具体取值也可以根据实际需要进行设置，根据充放电能量曲线序列距离所在的范围实现对待分选电池的分选。
与现有技术相比，本实施例提供的一种基于场景的电池分选方法，该方法包括：根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；通过所述回归SOH对所述待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；基于所述充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。本发明先计算待分选电池的回归SOH，并通过回归SOH对待分选电池进行场景分类，相同场景下的待分选电池的状态更为接近，具有更好的一致性，再计算相同应用场景下电池的充放电能量曲线序列距离，并根据充放电能量曲线序列距离完成电池的分选，通过对相同场景下的待分选电池进行分选使得待分选电池具有更好的一致性，从而提高了电池分选的准确性，避免电池分选后无法保证长时间的一致性而带来的一系列问题，本发明分选的电池更适合长时间工作。
在本发明的一些实施例中，根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池，包括：
获取所有退役电池的初始SOH和初始放电倍率；
根据初始SOH和初始放电倍率筛选满足预设SOH范围和预设放电倍率范围的退役电池，得到若干个待分选电池。
在上述实施例中，对退役电池进行初筛选时，还可以根据退役电池的外观进行筛选，可以过滤出现鼓包、破损等情况的退役电池，这样的退役电池出现了损坏，不能通过分选实现再利用。
获取所有退役电池的初始SOH和初始放电倍率可以直接测量得到，具体的测量方法可以通过现有技术直接实现，本发明对此不做过多赘述，初始SOH和初始放电倍率为退役电池此时的初始状态，通过初始SOH和初始放电倍率用于后续对退役电池进行分选。
作为优选的实施例，预设SOH范围和预设放电倍率范围分别为[0.4，0.8]和(0，0.5]，选取这初始SOH和初始放电倍率在预设SOH范围和预设放电倍率范围内的退役电池，梯次利用场合的放电倍率较为温和，有利于退役电池的长期使用，减缓其老化。
在本发明的一些实施例中，根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH，包括：
根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算平均SOH和平均放电倍率；
基于预设回归公式，根据平均SOH、平均放电倍率、待分选电池的当前初始SOH和待分选电池的当前初始放电倍率计算回归SOH。
在上述实施例中，根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算平均SOH和平均放电倍率需要根据当前批次的所有待分选电池进行计算，每一待分选电池还有自身的固有参数。
预设回归公式如下：
回归
其中，为平均放电倍率，Ci为第i个待分选电池的初始放电倍率，/>为平均SOH，SO1i为第i个待分选电池的初始SOH，bi为第i个待分选电池的固有参数。
在本发明的一些实施例中，通过回归SOH对待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景，包括：
基于预设放电倍率与SOH对应规则，根据回归SOH确定回归放电倍率；
基于预设放电倍率与应用场景对应规则，根据回归放电倍率确定所有待分选电池的应用场景。
在上述实施例中，可以根据实际需要确定预设放电倍率与SOH对应规则，本发明对预设放电倍率与SOH对应规则不做进一步限制，根据计算的回归SOH从表1中查找回归SOH所对应的放电倍率范围，即可得到对应的回归放电倍率范围。
作为优选的实施例，本发明中的预设放电倍率与SOH对应规则如表1所示：
表1放电倍率与SOH对应规则
同理，预设放电倍率与应用场景对应规则也可以根据实际需要设置，本发明对预设放电倍率与应用场景对应规则也不做进一步限制。
请参阅图2，图2为本发明提供的图1中步骤S104的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离，包括：
S201、对所有待分选电池进行处理得到所有待分选电池的充放电能量曲线序列；
S202、根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的充放电能量曲线序列计算最长公共子序列长度；
S203、根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的充放电能量曲线序列确定特征序列长度之和；
S204、根据最长公共子序列长度和特征序列长度之和计算充放电能量曲线序列距离。
在上述实施例中，对待分选电池进行充放电测试就可以获取待分选电池的充放电能量曲线，通过处理得到的充放电能量曲线序列能够反映待分选电池的能量状况，通过处理得到不同场合的多个待分选电池的充放电能量曲线序列。
相同应用场景下的待分选电池具有较好的一致性，对相同应用场景下的待分选电池进一步分选需要计算最长公共子序列长度，本实施例中通过改进的LCS算法计算出最长公共子序列长度，对LCS算法进行改进后，其自变量取值条件更为合理。
根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的充放电能量曲线序列确定特征序列长度之和需要根据两条充放电能量曲线在不同位置的能量来确定两条能量曲线的特征序列，能量分布特征公式为：EP(r)＝Σ(xi)/TE，其中，xi为前r％能量所占的数据点，TE为总能量，EP为能量百分比。作为优选的实施例，可以采取充放电能量曲线前10％的能量或中间50％的能量。
为了降低数据时间距离的影响，充放电能量曲线序列距离计算方式为：
D(X,y)＝en(Nd)-LCS(X,U)；
其中，len(Nd)充放电能量曲线的特征序列长度之和，D(X,Y)表示充放电能量曲线X和Y序列之间的距离，fLCC(X,Y)表示充放电能量曲线X和Y序列的最长公共子序列长度。
请参阅图3，图3为本发明提供的图2中步骤S201的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，对所有待分选电池进行处理得到所有待分选电池的充放电能量曲线序列，包括：
S301、对待分选电池进行充放电测试，得到待分选电池的充放电能量曲线；
S302、对充放电能量曲线进行归一化处理，得到待分选电池的目标能量曲线；
S303、根据目标能量曲线确定待分选电池的充放电能量曲线序列。
在上述实施例中，充放电能量曲线序列可以表示为X＝[x1，x2，…，xp]和Y＝[y1，y2，…，yq]。对待分选电池进行充放电测试得到待分选电池的充放电能量曲线、对充放电能量曲线进行归一化处理以及根据目标能量曲线确定待分选电池的充放电能量曲线序列都可以通过现有技术直接实现，本发明对此不做进一步限制。
请参阅图4，图4为本发明提供的图2中步骤S202的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的充放电能量曲线序列计算最长公共子序列长度，包括：
S401、根据充放电能量曲线序列计算两充放电能量曲线序列的模式匹配距离；
S402、设置相似性参数和误匹配参数；
S403、根据模式匹配距离、相似性参数和误匹配参数计算最长公共子序列长度。
在上述实施例中，两充放电能量曲线序列的模式匹配距离计算公式如下：
其中，xi和yj分别为充放电能量曲线序列X和Y中的序列。
相似性参数ζ的作用是衡量曲线相似性，误匹配参数τ的作用是防止误匹配，作为优选的实施例，相似性参数ζ的值设为0.04，误匹配参数τ的值设为4。
改进的LCS算法计算最长公共子序列长度的公式如下：
其中，m和n分别代表两条充放电能量曲线序列X和Y的长度。
为了更好实施本发明实施例中的基于场景的电池分选方法，在基于场景的电池分选方法基础之上，对应的，请参阅图5，图5为本发明提供的基于场景的电池分选装置的一实施例的结构示意图，本发明实施例提供了一种基于场景的电池分选装置500，包括：
初筛选模块510，用于根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；
回归模块520，用于根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；
场景分类模块530，用于通过回归SOH对待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；
计算模块540，用于计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；
分选模块550，用于基于充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。
这里需要说明的是：上述实施例提供的装置500可实现上述各方法实施例中描述的技术方案，上述各模块或单元具体实现的原理可参见上述方法实施例中的相应内容，此处不再赘述。
请参阅图6，图6为本发明实施例提供的基于场景的电池分选设备的结构示意图。基于上述基于场景的电池分选方法，本发明还相应提供了一种基于场景的电池分选设备，基于场景的电池分选设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该基于场景的电池分选设备600包括处理器610、存储器620及显示器630。图6仅示出了基于场景的电池分选设备的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
存储器620在一些实施例中可以是基于场景的电池分选设备600的内部存储单元，例如基于场景的电池分选设备600的硬盘或内存。存储器620在另一些实施例中也可以是基于场景的电池分选设备600的外部存储设备，例如基于场景的电池分选设备600上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器620还可以既包括基于场景的电池分选设备600的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器620用于存储安装于基于场景的电池分选设备600的应用软件及各类数据，例如安装基于场景的电池分选设备600的程序代码等。存储器620还可以用于暂时的存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器620上存储有基于场景的电池分选程序640，该基于场景的电池分选程序640可被处理器610所执行，从而实现本申请各实施例的基于场景的电池分选方法。
处理器610在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器620中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于场景的电池分选方法等。
显示器630在一些实施例中可以是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。显示器630用于显示在基于场景的电池分选设备600的信息以及用于显示可视化的用户界面。基于场景的电池分选设备600的部件610-630通过系统总线相互通信。
在一实施例中，当处理器610执行存储器620中基于场景的电池分选程序640时实现如上的基于场景的电池分选方法中的步骤。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于场景的电池分选程序，该基于场景的电池分选程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；
根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；
通过回归SOH对待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；
计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；
基于充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。
综上，本实施例提供的一种基于场景的电池分选方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；通过所述回归SOH对所述待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；基于所述充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。本发明先计算待分选电池的回归SOH，并通过回归SOH对待分选电池进行场景分类，相同场景下的待分选电池的状态更为接近，具有更好的一致性，再计算相同应用场景下电池的充放电能量曲线序列距离，并根据充放电能量曲线序列距离完成电池的分选，通过对相同场景下的待分选电池进行分选使得待分选电池具有更好的一致性，从而提高了电池分选的准确性，避免电池分选后无法保证长时间的一致性而带来的一系列问题，本发明分选的电池更适合长时间工作。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于场景的电池分选方法，其特征在于，包括：
根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；
根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；
通过所述回归SOH对所述待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；
计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；
基于所述充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。
2.根据权利要求1所述的基于场景的电池分选方法，其特征在于，所述根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池，包括：
获取所有退役电池的所述初始SOH和所述初始放电倍率；
根据所述初始SOH和所述初始放电倍率筛选满足预设SOH范围和预设放电倍率范围的退役电池，得到若干个待分选电池。
3.根据权利要求1所述的基于场景的电池分选方法，其特征在于，所述根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH，包括：
根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算平均SOH和平均放电倍率；
基于预设回归公式，根据所述平均SOH、所述平均放电倍率、所述待分选电池的当前初始SOH和所述待分选电池的当前初始放电倍率计算回归SOH。
4.根据权利要求1所述的基于场景的电池分选方法，其特征在于，所述通过所述回归SOH对所述待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景，包括：
基于预设放电倍率与SOH对应规则，根据所述回归SOH确定回归放电倍率；
基于预设放电倍率与应用场景对应规则，根据所述回归放电倍率确定所有所述待分选电池的应用场景。
5.根据权利要求1所述的基于场景的电池分选方法，其特征在于，所述计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离，包括：
对所有所述待分选电池进行处理得到所有所述待分选电池的充放电能量曲线序列；
根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的所述充放电能量曲线序列计算最长公共子序列长度；
根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的所述充放电能量曲线序列确定特征序列长度之和；
根据所述最长公共子序列长度和所述特征序列长度之和计算充放电能量曲线序列距离。
6.根据权利要求5所述的基于场景的电池分选方法，其特征在于，所述对所有所述待分选电池进行处理得到所有所述待分选电池的充放电能量曲线序列，包括：
对所述待分选电池进行充放电测试，得到所述待分选电池的充放电能量曲线；
对所述充放电能量曲线进行归一化处理，得到所述待分选电池的目标能量曲线；
根据所述目标能量曲线确定所述待分选电池的充放电能量曲线序列。
7.根据权利要求5所述的基于场景的电池分选方法，其特征在于，所述根据相同应用场景下的任意两两待分选电池的所述充放电能量曲线序列计算最长公共子序列长度，包括：
根据所述充放电能量曲线序列计算两充放电能量曲线序列的模式匹配距离；
设置相似性参数和误匹配参数；
根据所述模式匹配距离、所述相似性参数和所述误匹配参数计算最长公共子序列长度。
8.一种基于场景的电池分选装置，其特征在于，包括：
初筛选模块，用于根据预设要求对所有退役电池进行初筛选得到若干个待分选电池；
回归模块，用于根据所有待分选电池的初始SOH和初始放电倍率计算回归SOH；
场景分类模块，用于通过所述回归SOH对所述待分选电池进行应用场景分类确定所有待分选电池的应用场景；
计算模块，用于计算相同应用场景下的任意两两待分选电池之间的充放电能量曲线序列距离；
分选模块，用于基于所述充放电能量曲线序列距离对相同应用场景下的待分选电池进行分选。
9.一种基于场景的电池分选设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述权利要求1至7中任一项所述基于场景的电池分选方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述权利要求1至7中任一项所述基于场景的电池分选方法中的步骤。
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