CN117388704A - 电池质量评估方法、设备及存储介质 - Google Patents

电池质量评估方法、设备及存储介质 Download PDF

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CN117388704A CN202311273308.9A CN202311273308A CN117388704A CN 117388704 A CN117388704 A CN 117388704A CN 202311273308 A CN202311273308 A CN 202311273308A CN 117388704 A CN117388704 A CN 117388704A
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Abstract

本申请实施例公开了一种电池质量评估方法、设备及存储介质，属于电池技术领域。该方法包括：获取电池的多个指标的指标值，多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，电池为多个电池类型中的任一种，多个电池类型至少包括新电池和梯次利用电池；对多个指标的指标值进行分析处理，得到电池的质量评估值和/或质量等级等质量评估信息。该方法提高了电池质量评估的准确性，且通用性较高。

Description

电池质量评估方法、设备及存储介质
技术领域
本申请属于电池技术领域，尤其涉及电池质量评估方法、设备及存储介质。
背景技术
随着新能源汽车产业不断发展，新能源汽车废旧电池的回收处理和循环利用也随之备受关注。为了推进电池的循环利用，以及便于对电池进行管理，需要检测电池质量，以便根据电池质量选择符合要求的电池进行循环利用。
目前，对电池进行质量检测的方法通常是在电池生产完成后以及出厂之前，检测电池的电学性能是否合格，若电学性能合格，再通过对电池进行化学性能试验检测电池的化学性能是否合格，若化学性能也合格，则确定电池的质量合格。这种质量检测方法仅能对全新电池进行检测，且仅能检测出电池质量是否合格，灵活性较低，具有一定的局限性。
发明内容
本申请实施例提供了一种电池质量评估方法、设备及存储介质，可以通过确定的质量评估值和/或质量等级直观反映电池质量，提高电池质量评估的灵活性和准确性。
第一方面，提供了一种电池质量评估方法，所述方法包括：
获取第一电池的多个指标的第一指标值，所述多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，所述第一电池为多个电池类型中的任一种，所述多个电池类型至少包括新电池和梯次利用电池；
对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息，所述质量评估信息包括质量评估值和/或质量等级。
可选地，所述对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息，包括：
对所述多个指标的第一指标值分别进行归一化处理，得到所述多个指标的归一化值；
根据所述第一电池的电池类型，确定所述多个指标中每个指标的权重，不同电池类型对应的所述多个指标的权重不同；
根据所述多个指标的权重，对所述多个指标的归一化值进行加权求和，根据加权求和结果确定所述质量评估信息。
可选地，所述对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息，包括：
根据所述多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值；
其中，所述多个质量等级为电池质量的多个预设质量等级，每个质量等级的第一综合隶属度值用于指示所述多个指标的第一指标值属于每个质量等级的程度，所述第一模糊综合评价模型包括所述多个质量等级中每个质量等级的综合隶属度函数，每个质量等级的综合隶属度函数用于指示所述多个指标的指标值变量属于每个评价的等级的程度；
根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，确定所述第一电池的质量评估信息。
可选地，所述根据所述多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值，包括：
根据所述多个指标的第一指标值，通过所述第一模糊综合评价模型包括的第一质量等级的综合隶属度函数，确定所述第一质量等级的第一综合隶属度值，所述第一质量等级为所述多个质量等级中的任一个；
所述根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，确定所述第一电池的质量评估信息，包括：
根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，从所述多个质量等级中确定所述第一电池的目标质量等级；
或者，
确定所述多个质量等级中每个质量等级对应的评价值；将所述多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值和对应的评价值的乘积，确定为每个质量等级的综合评价值；将所述多个质量等级的综合评价值之和，确定为所述第一电池的质量评估值。
可选地，所述根据所述多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值之前，还包括：
获取电池指标数据集和所述多个指标中每个指标的权重，所述电池指标数据集包括多个电池的指标数据，每个电池的指标数据包括对应电池的所述多个指标的指标值以及每个指标的指标值在所述多个质量等级中所属的质量等级；
根据所述电池指标数据集和所述多个指标的权重，通过模糊综合评价方法构建所述第一模糊综合评价模型。
可选地，所述根据所述电池指标数据集和所述多个指标的权重，通过模糊综合评价方法构建所述第一模糊综合评价模型，包括：
根据所述多个电池的所述多个指标中每个指标的指标值在所述多个质量等级的分布情况，构建每个指标对各个质量等级的隶属度函数；其中，第一指标对第一质量等级的隶属度函数用于指示所述第一指标的指标值变量属于所述第一质量等级的程度，所述第一指标为所述多个指标中的任一个，所述第一质量等级为所述多个质量等级中的任一个；
根据所述多个指标中每个指标的指标值对各个质量等级的隶属度函数，构建隶属度矩阵，所述隶属度矩阵为M×N的矩阵，所述M为所述多个指标的数量，所述N为所述多个质量等级的数量；
根据所述多个指标的权重构建权重向量；
将所述权重向量和所述隶属度矩阵进行矩阵相乘，得到综合隶属度矩阵，所述综合隶属度矩阵的矩阵元素为各个质量等级的综合隶属度函数。
可选地，所述第一电池的电池类型为第一电池类型，所述第一模糊综合评价模型用于对所述第一电池类型的电池进行质量评估；
所述方法还包括：
获取第二电池的所述多个指标的第二指标值，所述第二电池的电池类型为第二电池类型；
根据所述多个指标的第二指标值，通过第二模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第二综合隶属度值，所述第二模糊综合评价模型用于对所述第二电池类型的电池进行质量评估；
根据所述多个质量等级的第二综合隶属度值，确定所述第二电池的质量评估信息；
根据所述第一电池的质量评估信息和所述第二电池的质量评估信息，对所述第一电池和所述第二电池的电池质量进行比较。
可选地，所述对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息之后，还包括：
根据所述第一电池的质量评估信息，生成所述第一电池的质量印章，所述质量印章包括所述第一电池的质量评估信息的标识。
第二方面，提供了一种电池质量评估装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一电池的多个指标的第一指标值，所述多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，所述第一电池为多个电池类型中的任一种，所述多个电池类型至少包括新电池和梯次利用电池；
分析模块，用于对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息，所述质量评估信息包括质量评估值和/或质量等级。
可选地，所述分析模块包括：
第一处理单元，用于对所述多个指标的第一指标值分别进行归一化处理，得到所述多个指标的归一化值；
第一确定单元，用于根据所述第一电池的电池类型，确定所述多个指标中每个指标的权重，不同电池类型对应的所述多个指标的权重不同；
第二处理单元，根据所述多个指标的权重，对所述多个指标的归一化值进行加权求和，根据加权求和结果确定所述质量评估信息。
可选地，所述分析模块包括：
第二确定单元，用于根据所述多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值；
其中，所述多个质量等级为电池质量的多个预设质量等级，每个质量等级的第一综合隶属度值用于指示所述多个指标的第一指标值属于每个质量等级的程度，所述第一模糊综合评价模型包括所述多个质量等级中每个质量等级的综合隶属度函数，每个质量等级的综合隶属度函数用于指示所述多个指标的指标值变量属于每个评价的等级的程度；
第三确定单元，用于根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，确定所述第一电池的质量评估信息。
可选地，所述第二确定单元用于：
根据所述多个指标的第一指标值，通过所述第一模糊综合评价模型包括的第一质量等级的综合隶属度函数，确定所述第一质量等级的第一综合隶属度值，所述第一质量等级为所述多个质量等级中的任一个；
第三确定单元用于：
根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，从所述多个质量等级中确定所述第一电池的目标质量等级；
或者，
确定所述多个质量等级中每个质量等级对应的评价值；将所述多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值和对应的评价值的乘积，确定为每个质量等级的综合评价值；将所述多个质量等级的综合评价值之和，确定为所述第一电池的质量评估值。
第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的任一方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的任一方法。
本申请实施例提供的电池护照的存储方法具有如下有益效果：
本申请实施例中，可以先获取电池的多个指标的指标值，这多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，然后对多个指标的指标值进行分析处理，得到电池的质量评估信息，质量评估信息包括质量评估值和/或质量等级。如此，可以通过电池的质量评估值或质量等级直观地反映电池质量，灵活性较高。而且，通过根据容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度信息这几个指标来确定电池的质量评估，可以使得确定的质量评估信息能够更为准确地反映电池质量。此外，通过这种方法还可以对新电池和梯次利用电池等任意电池类型进行质量评估，通用性较高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种电池质量评估方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种电池形状的质量印章的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种圆环形状的质量印章的示意图；
图4是本申请实施例提供的一种圆形二维码形式的质量印章的示意图；
图5是本申请实施例提供的另一种电池质量评估方法的流程图；
图6是本申请实施例提供的一种根据电池指标数据集构建糊综合评价模型的方法流程图；
图7是本申请实施例提供的又一种电池质量评估方法的流程图；
图8是本申请实施例提供的一种电池质量评估装置的结构框图；
图9是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
为了便于理解，在对本申请实施例提供的生成电池护照的方法进行详细说明之前，先对本申请实施例涉及的名词进行介绍。
梯次利用指标：梯次利用是指某一个已经使用过的产品已经达到原生设计寿命，再通过其他方法使其功能全部或部分恢复的继续使用过程，且该过程属于基本同级或降级应用的方式，比如电池或电池内电芯等组件的循环利用。梯次利用指标是与梯次利用相关的指标，比如包括循环寿命、容量保持率和二次利用标识等中的一种或多种。二次利用标识用于指示电池是否为二次利用。
追溯指标：追溯指标是指与电池的可追溯性相关的指标。比如，电池中组件的追溯指标包括组件的追溯信息，如在供应商或外协生产过程中的追溯信息。示例地，电池中电芯的追溯指标可以包括：电芯标识、电芯型号、电芯序列号、电芯状态、电芯对应产品的制造商和组装地区、电池制造商、电池生产地区或地址、电池重量、电芯数量、电芯生产商、电芯生产地区或地址、电芯制造日期、电芯单体类型、以及电芯的化学成分、重量、能量密度、额定容量、预期使用寿命和电压中的一种多种。其中，电芯对应产品是指使用电芯的产品，如电动汽车等。
为了便于理解，在对本申请实施例提供的电池质量评估方法进行详细说明之前，先对本申请实施例涉及应用场景进行介绍。
随着新能源汽车产业不断发展，新能源汽车废旧电池的回收处理和循环利用也随之备受关注。为了推进新能源汽车废旧电池的回收处理和循环利用，以及便于对电池进行管理，可以使用本申请实施例提供的电池质量评估方法对新电池、梯次利用电池等多种电池类型的电池进行质量评估，得到质量评估值或质量等级等质量评估信息，以便用户通过质量评估信息直观地识别电池质量，或者根据质量评估信息对相同或不同电池类型电池的电池质量进行比较，以从不同电池中选择满足要求的电池，或者对不同电池进行管理。应理解，本申请实施例提供的电池质量评估方法也可以应用于其他应用场景中，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例提供的电池质量评估方法可以应用于计算机设备中，该计算机设备可以为终端或服务器等，终端可以为手机、平板电脑或计算机等，服务器可以为单独的服务器或服务器集群。作为一个示例，本申请实施例可以通过计算机设备中的应用软件或算法模块来对电池质量进行评估。
接下来，对本申请实施例提供的电池质量评估方法进行详细介绍。
图1是本申请实施例提供的一种电池质量评估方法的流程图，该方法可以应用于计算机设备中，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤101：获取第一电池的多个指标的第一指标值，多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度。
其中，第一电池待进行质量评估的任一电池，比如应用于新能源汽车的电池，如新能源汽车的新电池或梯次利用电池等。另外，电池为多个电池类型中的任一种，也即是，针对任一电池类型的电池均可以采用本申请实施例提供的方法进行质量评估。
其中，电池类型可以用于指示电池的循环利用情况，比如指示是否为梯次利用电池。比如，这多个电池类型至少包括新电池和梯次利用电池，当然还可以包括其他电池类型，本申请实施例对此不做限定。进一步地，电池类型还可以指示电池的用途，比如用于储能或备用电源的梯次利用电池。
新电池是指还未使用过的电池。梯次利用电池是指已经使用过的电池已经达到原生设计寿命，再通过其他方法使其功能全部或部分恢复的继续使用过程，且该过程属于基本同级或降级应用的方式。比如，梯次利用电池为二次回收利用的电池。
容量是指一定条件下电池能够放出的电量。本申请实施例中，将电池的容量作为评估电池质量的一个指标，以结合电池的容量大小来分析电池的质量评估信息。通常电池的容量越大，电池质量越好。另外，针对不同电池类型，测量电池的容量的方式可能不同。例如，对于新电池，可以通过对新电池进行容量测量的方式来确定其容量，譬如使用容量测量仪来对新电池进行容量测量，得到新电池的容量。对于梯次利用电池，可以对梯次利用电池进行放电，根据放电曲线来确定其容量。
循环寿命是指电池可以进行充电和放电的循环次数，循环寿命通常以完全充电和完全放电为一个循环计算，比如当电池达到了一次完整的充电周期，电池的循环次数就会加1。本申请实施例中，将电池的循环寿命作为评估电池质量的一个指标，以及结合电池的循环寿命的大小来分析电池的质量评估信息。通常电池的循环寿命越大，电池质量越好。另外，针对不同电池类型，计算电池的循环寿命的方式可能不同。比如，对于新电池，可以通过采用峰值电流进行快充和放电的技术测量其循环寿命。对于梯次利用电池，可以采用恒定电流进行充电和放电的技术测量其循环寿命。
电阻为电池的内阻，用于指示电池在工作时电流流过电池内部所受到的阻力。本申请实施例中，可以将电阻作为评估电池质量的一个指标，以结合电池的电阻大小来分析电池的质量评估信息。通常电池的电阻越低，电池的质量越好。
温度可以为电池的自身温度或环境温度等，环境温度可以反映电池的工作温度。电池在不同温度下的性能表现可能不同。例如，电池通常在正常工作温度下表现稳定，在高于或低于正常工作温度范围下容易出现问题，在非常高或非常低的温度环境中更容易出现问题。本申请实施例中，将电池的温度作为评估电池质量的一个指标，以结合电池的不同温度以及电池在不同温度下的性能表现来分析电池的质量评估信息。通常电池的温度越接近正常工作温度，电池质量越好。
追溯记录用于记录电池的生产、销售和运输等供应链过程的全程信息，追溯记录用于追踪电池的全生命周期，并提供可靠的信息保障，确保电池品质安全可靠，同时帮助企业进行供应链管理和风险控制。追溯记录完整性用于指示追溯记录的完整度，比如追溯记录完整性可以用追溯完整性百分比来表示。本申请实施例中，将电池的追溯记录完整性作为评估电池质量的一个指标，以结合电池的追溯记录完整性来分析电池的质量评估信息。通常追溯记录完整性越高，电池可靠性越高，为了保证电池的可靠性，本申请实施例可以将电池的质量评估信息设置为与追溯记录完整性呈正比。
例如，第一电池的容量为1200mAh、循环寿命为1000次、电阻为0.12Ω、追溯记录完整性为95％、温度为35℃。
需要说明的是，用于评估电池质量的多个指标除了包括上述5种指标之外，还可以包括其他指标，如放电曲线、材料组成、内部阻抗等，本申请实施例对此不做限定。比如，用户可以根据需要在上述5种指标之外添加其他指标。
另外，为了便于区分，将第一电池的多个指标中每个指标的指标值称为第一指标值。
步骤102：对多个指标的第一指标值进行分析处理，得到第一电池的质量评估信息，该质量评估信息包括质量评估值和/或质量等级。
本申请实施例中，通过结合容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这几个指标来综合分析电池的质量评估信息，可以使得分析得到的质量评估信息能够更为准确地反映电池质量。
作为一个示例，可以根据多个指标的权重，对多个指标的第一指标值进行分析处理，得到第一电池的质量评估信息。
其中，多个指标的权重可以预先设置得到，也可以通过对先验数据进行机器学习或统计分析得到。比如，多个指标的权重可以通过对电池数据集进行机器学习或统计分析得到，电池数据集包括若干电池的多个指标的指标值和对应的质量评估结果。例如，为电池质量预先设置多个质量等级，电池数据集包括若干电池的多个指标的指标值，以及每个指标值所属的质量等级。
作为一个示例，为多个指标设置权重可以包括以下三种实现方式：
第一种实现方式：预先为多个指标分别分配对应的权重。
比如，预先根据多个指标中每个指标的重要性即对电池质量的影响程度，为多个指标分别分配对应的权重。示例地，对于梯次利用电池来说，电池的容量和电阻可能更重要，因此可以适当提高这些指标的权重。
示例地，容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这5个指标的权重分别为：0.4，0.3，0.1，0.1和0.1。
进一步地，对于不同的电池类型，各个指标对电池质量的影响程度可能不同。基于此，可以针对不同的电池类型，为多个指标设置不同的权重。
例如，对于第一电池类型的电池来说，容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这5个指标的权重分别为：0.4，0.3，0.1，0.1和0.1。对于第二电池类型的电池来说，容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这5个指标的权重分别为：0.3，0.25，0.2，0.15和0.1。
第二种实现方式：根据电池数据集进行机器学习，以得到多个指标的权重。
例如，将电池数据集输入至机器学习模型进行学习，通过机器学习模型输出多个指标的权重。进一步地，可以将不同电池类型对应的电池数据集输入至机器学习模型，通过机器学习模型输出不同电池类型对应的多个指标的权重。比如，将第一电池类型对应的电池数据集输入至机器学习模型，通过机器学习模型可以输出第一电池类型对应的多个指标的权重。将第二电池类型对应的电池数据集输入至机器学习模型，通过机器学习模型可以输出第二电池类型对应的多个指标的权重。
第三种实现方式：对电池数据集进行统计分析，得到多个指标的权重。
通过对电池数据集进行统计分析，可以得到各个指标对评价结果的重要性，进而确定各个指标的权重。
比如，可以采用层级分析法或因子分析法等统计分析方法，对电池数据集进行统计分析，得到各个指标的权重。应理解，也可以采用其他统计分析方法来分析各个指标的权重，本申请实施例对此不做限定。
作为一个示例，可以对分别对不同电池类型对应的电池数据集进行统计分析，得到不同电池类型对应的多个指标的权重。比如，对第一电池类型对应的电池数据集进行统计分析，得到第一电池类型对应的多个指标的权重。对第二电池类型对应的电池数据进行统计分析，得到第二电池类型对应的多个指标的权重。
通过对电池数据集进行机器学习或统计分析的方法，来确定各个指标的权重，可以提高确定指标权重的准确性，进而提高电池质量评估的准确性。
作为一个示例，对多个指标的第一指标值进行分析处理的分析处理算法可以包括以下两种：
1)加权求和算法。
也即是，采用加权求和算法，对多个指标的第一指标值进行分析处理，得到第一电池的质量评估信息。
比如，对多个指标的第一指标值分别进行归一化处理，得到多个指标的归一化值；根据多个指标的权重，对多个指标的归一化值进行加权求和，根据加权求和结果确定第一电池的质量评估信息。
通过对各个指标的第一指标值分别进行归一化处理，可以将各个指标的第一指标值归一化到[0，1]的数值区间内，便于后续进行统一处理。对多个指标的归一化值进行加权求和是指将各个指标的归一化值与其权重的乘积进行相加。
通过采用加权求和算法对电池的多个指标的指标值进行分析处理，能够将不同的指标和权重整合为一个综合的质量分数，从而方便对电池的质量进行统一化评价。
作为一个示例，对多个指标的归一化值进行加权求和，得到加权分数，之后，根据加权分数来确定第一电池的质量评估信息。
例如，加权分数＝Σ(指标归一化值×指标权重)。
在一个示例中，根据加权分数确定第一电池的质量评估信息包括：将加权分数作为第一电池的质量评估值。和/或，为电池质量设置多个质量等级，根据加权分数确定第一电池的质量等级。
2)模糊综合评价法。
也即是，采用糊综合评价法对多个指标的第一指标值进行分析处理，得到第一电池的质量评估信息。
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价。
通过采用糊综合评价法对多个指标的第一指标值进行分析处理，可以对受到多个指标影响的电池质量作出一个总体的能够量化的评价，较好地解决了电池质量模糊、难以量化的问题。另外，采用糊综合评价法，还可以对不同电池类型的电池进行统一化的评价时，从而兼顾不同指标和电池类型之间的不确定性和不一致性。
作为一个示例，采用糊综合评价法对多个指标的第一指标值进行分析处理，得到第一电池的质量评估信息包括如下步骤：
1)采用糊综合评价法，根据多个指标的第一指标值，确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值。
也即是，可以先采用糊综合评价法，将多个指标的第一指标值转换为对各个质量等级的综合隶属度值，再根据各个质量等级的综合隶属度值来确定质量评估值。
其中，多个质量等级为电池质量的多个预设质量等级，每个质量等级的第一综合隶属度值用于指示多个指标的第一指标值属于每个质量等级的程度，即第一电池的电池质量属于每个质量等级的程度。
在一个示例中，电池质量划分为5个质量等级：1级、2级、3级、4级和5级，各质量等级的第一综合隶属度值如下表1所示：
表1
质量等级 1 2 3 4 5
第一综合隶属度值 0.2 0.3 0.05 0.4 0.05
作为一个示例，可以根据多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值。其中，第一模糊综合评价模型包括多个质量等级中每个质量等级的综合隶属度函数，每个质量等级的综合隶属度函数用于指示多个指标的指标值变量属于每个评价的等级的程度。
作为一个示例，第一模糊综合评价模型中多个质量等级的综合隶属度函数可以预先根据多个指标中每个指标对各个质量等级的隶属度函数，以及多个指标的权重构建得到。第一模糊综合评价模型的构建方式将在下述图3实施例中进行详细说明，本申请实施例在此先不做赘述。
2)根据多个质量等级的第一综合隶属度值，确定第一电池的质量评估信息。
在一种可能的实现方式中，可以根据多个质量等级的第一综合隶属度值，从多个质量等级中确定第一电池的目标质量等级。
比如，从多个质量等级确定第一综合隶属度值最大的质量等级，将第一综合隶属度值最大的质量等级确定为目标质量等级。例如，参考上述表1，第一综合隶属度值最大的质量等级为4，则可以确定第一电池的电池质量为4级。
在另一种可能的实现方式中，各个质量等级设置有对应的评价值，在这种情况下，可以确定多个质量等级中每个质量等级对应的评价值，根据多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值和对应的评价值，确定每个质量等级的综合评价值，根据多个质量等级的综合评价值确定第一电池的质量评估值。
示例地，电池质量划分为5个质量等级：1级、2级、3级、4级和5级，各质量等级对应的评价值分别为：70，75，80，85，90。
作为一个示例，将每个质量等级的第一综合隶属度值和对应的评价值的乘积，确定为每个质量等级的综合评价值。将多个质量等级的综合评价值之和，确定为第一电池的质量评估值。
例如，可以通过如下公式(1)计算各个质量等级的综合评价值：
Vj＝Cj*Dj (1)
其中，Vj为多个质量等级中第j个质量等级的综合评价值，Cj为第j个质量等级对应的评价值，Dj为第j个质量等级的综合隶属度值。j为正整数，且1≤j≤N，N为多个质量等级的总数。
例如，可以通过如下公式(2)计算第一电池的质量评估值：
V ＝ sum(Vj) (2)
其中，V为第一电池的质量评估值，sum表示对各个质量等级的综合评价值进行求和。
在一个示例中，电池质量划分为5个质量等级：1级、2级、3级、4级和5级，各质量等级对应的评价值、第一综合隶属度值和综合评价值，以及根据个质量等级的综合评价值确定的质量评估值可以如下表2所示：
表2
另外，在第一电池的质量评估值之后，还可以根据第一电池的质量评估值确定第一电池的电池质量的质量等级。比如，根据第一电池的质量评估值以及各质量等级对应的质量评估值范围，确定第一电池的电池质量的质量等级。
例如，若上述5个质量等级对应的质量评估值范围分别为：(0,70]、(70,75]、(75,80]、(80,85]、(85,∞]，则根据上述表2的质量评估值可以确定第一电池的电池质量的质量等级为3级。
步骤103：根据第一电池的质量评估信息，生成第一电池的质量印章，该质量印章包括第一电池的质量评估信息。
本申请实施例中，在确定第一电池的质量评估信息之后，还可以根据第一电池的质量评估信息，生成第一电池的质量印章，以通过质量印章直观展示第一电池的质量评估值或质量等级等质量评估信息。
其中，质量评估信息可以包括质量评估值和/或质量等级，质量等级也可称电池等级。质量印章还可以包括质量评估信息的标识，比如包括等级标识，等级标识用于指示对应的质量等级，可以为代表对应质量等级的等级符号等。另外，该质量印章还可以包括第一电池的电池信息，如第一电池的品牌、型号等相关信息。
作为一个示例，质量印章可以为图形形式。通过图形形式展示质量印章，便于用户更为直观地获知电池的质量评估信息。
比如，质量印章可以为电池形状、圆环形状、图形标识码等图形形式，图形标识码可以为二维码等。例如，质量印章为圆形二维码形式，圆形二维码是基于普通二维码的一种变体。
作为一个示例，质量印章包括背景元素和标识元素。比如，背景元素包括质量印章的外形和背景等。标识元素为质量印章的内部元素，包括第一电池的质量评估信息的标识，还可以包括第一电池的品牌、型号等电池信息。另外，背景元素还可以通过不同的背景颜色来代表不同的质量等级，比如绿色表示高等级，红色表示中等级，橙色表示低等级电池等。
示例地，标识元素包括等级元素、等级标识和标题元素中的一种或多种。等级元素为表示质量等级的数字等字符，等级标识用于指示对应质量等级，可以为代表对应质量等级的标志，比如不同质量等级标识可以用不同的外观或颜色来表示。标题元素包括第一电池的电池信息。
请参考图2，图2是本申请实施例提供的一种电池形状的质量印章的示意图。如图2所示，该质量印章的背景元素为电池形状的边框，边框的颜色可以根据需要进行设置，比如设置为黑色或其他亮色，以增辨识度。该质量印章的标识元素为电池形状的边框中的内部元素，包括等级元素和等级标识，等级元素为“1级”，等级标识包括代表不同质量等级的矩形，该电池的质量等级为高质量等级，高质量等级对应的矩形可以突出显示，以指示该电池的质量等级为高质量等级。比如，将高质量等级对应的矩形用黑色背景填充，其他质量等级对应的矩形用白色背景填充。
电池形状的设计使电池质量印章的整体性更好地与所代表的电池形态相符，便于消费者通过外观和颜色识别出不同质量评估值或质量等级等。
请参考图3，图3是本申请实施例提供的一种圆环形状的质量印章的示意图。如图3所示，该质量印章包括背景元素和标识元素，背景元素为圆环形状以及外部圆环区域内的背景。可选地，外部圆环区域内的背景可以通过不同的背景颜色代表不同的质量等级。标识元素位于圆环的内部圆形区域内，包括等级元素和等级标识。等级元素为“1级”。等级标识包括代表不同质量等级的矩形，高质量等级对应的矩形可以突出显示，以指示该电池的质量等级为高质量等级。
请参考图4，图4是本申请实施例提供的一种圆形二维码形式的质量印章的示意图。如图4所示，该质量印章包括背景元素和标识元素，背景元素为圆环形状以及外部圆环区域内的二维码模块，这些二维码模块代表二进制数值，这些二维码模块代表的二进制数值用于指示质量印章数据，质量印章数据可以包括电池的质量评估信息和电池信息。通过扫描外部圆环区域内的二维码模块，即可获取到该质量印章数据。另外，外部圆环区域内的二维码模块还可以通过不同的颜色代表不同的质量等级，比如绿色表示高等级，红色表示中等级，橙色表示低等级电池等。该质量印章的标识元素位于圆环的内部圆形区域内，包括等级元素和等级标识。等级元素为“1级”。等级标识包括代表不同质量等级的矩形，高质量等级对应的矩形可以突出显示，以指示该电池的质量等级为高质量等级。
需要说明的是，图2-图4仅是对电池形状、圆环形状和圆形二维码形式的质量印章进行举例说明，并不构成对质量印章的限定。应理解，质量印章还可以展示为其他图形形式，质量印章还可以包括其他元素，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例中，可以通过图形形式的质量印章向用户直观展示电池质量，比如用户可以通过外观和颜色识别不同的质量等级，另外还可以通过质量印章内的等级元素和等级标识等标识元素更详细地表明电池的质量等级，增强了标识的可操作性和适用性。另外，图形形式的质量印章运用了通俗易懂的图案和文字辅助消费者理解标识的含义，具有非常好的市场应用前景和商业价值。
另外，电池的质量印章可以展示在电池的外壳上或包装上，比如印在电池的外壳上或包装上，或者采用虚拟印章形式存储在电池护照中。消费者可以通过扫描电池上的质量印章，读取质量印章中的数据，以识别电池的质量等级等质量评估信息，从而选择高质量、高性能的电池产品。比如，消费者可以通过扫描电池上的圆形二维码形式的质量印章，读取质量印章中的数据，以识别电池的质量等级等质量评估信息。
需要说明的是，上述步骤103为可选步骤，在确定第一电池的质量评估值之后，可以生成第一电池的质量印章，也可以不生成第一电池的质量印章，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例中，可以先获取电池的多个指标的指标值，这多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，然后对多个指标的指标值进行分析处理，得到电池的质量评估值。如此，可以通过电池的质量评估值直观地反映电池质量，灵活性较高。而且，通过根据容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这几个指标来确定电池的质量评估值，可以使得确定的质量评估值能够更为准确地反映电池质量，提高了电池质量评估的准确性。此外，通过这种方法还可以对新电池和梯次利用电池等任意电池类型进行质量评估，通用性较高。
接下来，对采用加权求和算法进行电池质量评估的实现过程进行举例说明。图5是本申请实施例提供的另一种电池质量评估方法的流程图，该方法的执行主体为计算机设备，如图5所示，该方法包括如下步骤：
步骤501：获取第一电池的多个指标的第一指标值。
其中，多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度等。
步骤502：对多个指标的第一指标值分别进行归一化处理，得到多个指标的归一化值。
通过对各个指标的第一指标值分别进行归一化处理，可以将各个指标的第一指标值归一化到[0，1]的数值区间内，便于后续进行统一处理。
步骤503：根据第一电池的电池类型，确定多个指标中每个指标的权重，不同电池类型对应的多个指标的权重不同。
例如，若第一电池的电池类型为新电池，则确定多个指标中每个指标的第一权重；若第一电池的电池类型为梯次利用电池，则确定多个指标中每个指标的第二权重。
步骤504：根据多个指标的权重，对多个指标的归一化值进行加权求和，得到加权分数。
例如，若容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这5个指标的权重分别为：0.4，0.3，0.1，0.1和0.1。则加权分数＝0.4×(容量归一化值)+0.3×(循环寿命归一化值)+0.1×(电阻归一化值)+0.1×(温度归一化值)+0.1×(追溯记录完整性归一化值)。
步骤505：将加权分数作为第一电池的质量评估值，根据加权分数确定第一电池的质量等级。
例如，可以根据加权分数为电池质量设置多个质量等级。比如，根据加权分数将电池质量划分为三个质量等级：高质量、中质量和低质量。例如，若加权分数大于等于0.8，则对应的质量等级为高质量；若加权分数小于0.8但大于等于0.6，则对应的质量等级为中质量；若加权分数小于0.6，则其对应的质量等级为低质量。
本申请实施例中，通过采用加权求和算法对电池的多个指标的指标值进行分析处理，能够将不同的指标和权重整合为一个综合的质量分数，从而方便对电池的质量进行统一化评价。
接下来，对采用模糊综合评价法构建模糊综合评价模型的过程进行详细说明。
图6是本申请实施例提供的一种根据电池指标数据集构建糊综合评价模型的方法流程图，该方法的执行主体为计算机设备，如图6所示，该方法包括如下步骤：
步骤601：获取电池指标数据集，电池指标数据集包括多个电池的指标数据。
其中，每个电池的指标数据包括对应电池的多个指标的指标值以及每个指标的指标值在多个质量等级中所属的质量等级。各个电池的每个指标的指标值在多个质量等级中所属的质量等级可以由特定人员根据经验进行确定，比如可以由相关专家根据专业经验进行确定。
其中，多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度等。
步骤602：根据多个电池的多个指标中每个指标的指标值在多个质量等级的分布情况，构建每个指标对各个质量等级的隶属度函数。
其中，第一指标对第一质量等级的隶属度函数用于指示第一指标的指标值变量属于第一质量等级的程度(概率)，第一指标为多个指标中的任一个，第一质量等级为多个质量等级中的任一个。
例如，多个指标的数量为M，多个质量等级的数量为N，可以将第i个指标对第j个质量等级的隶属度函数表示为μij(x)。其中，i、j均为正整数，1≤i≤M，1≤j≤N。x为第i个指标的指标值变量。
作为一个示例，可以先确定每个指标对各个质量等级的隶属度函数对应的分布函数，然后根据每个指标的指标值在多个质量等级的分布情况和对应的分布函数，确定每个指标对各个质量等级的隶属度函数。例如，将每个指标的指标值在多个质量等级的分布情况代入到分布函数中进行计算，得到分布函数的参数值，进而得到对应的隶属度函数。
其中，每个指标对各个质量等级的隶属度函数对应的分布函数可以预先设置，比如可以根据实际分布情况进行设置。分布函数的形式可以为三角形、梯形或正态分布等，本申请实施例对此不做限定。
例如，第i个指标对第j个质量等级的隶属度函数μij(x)对应的分布函数为三角函数a和b为三角函数的预设参数，xi为第i个指标的指标值变量。将多个电池的第i个指标的指标值以及对应的质量等级代入到三角函数/>中进行计算，即可得到a和b的值，例如a＝800、b＝600，进而得到/>由该隶属度函数可知，若xi为600，则其属于第j质量等级的概率为0，若xi为800，则其属于第j质量等级的概率为1。
步骤603：获取多个指标中每个指标的权重。
其中，多个指标中每个指标的权重的设置方式可以参考上述图1的相关描述，本申请实施例对此不做限定。
例如，多个指标包括5个指标，分别为：容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度。这5个指标的权重分别为：w1、w2、w3、w4和w5。
本申请实施例中，对于每个质量等级，可以根据多个指标的权重，对多个指标中各个指标对该质量等级的隶属度函数进行加权求和，得到该质量等级的综合隶属度函数。
比如，可以根据多个指标中每个指标对各个质量等级的隶属度函数，以及多个指标中每个指标的权重，通过如下步骤604-步骤606确定各质量等级的综合隶属度函数。
步骤604：根据多个指标中每个指标的指标值对各个质量等级的隶属度函数，构建隶属度矩阵，隶属度矩阵为M×N的矩阵，M为多个指标的数量，N为多个质量等级的数量。
其中，隶属度矩阵可以表示为Aij，Aij为M×N的矩阵，矩阵元素为第i个指标对第j个质量等级的隶属度函数μij(x)。
例如，假设多个指标包括5个指标，分别为：容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度；多个质量等级包括5个质量等级，分别为：等级1、等级2、等级3、等级4和等级5。隶属度矩阵Aij可以通过如下公式(3)表示：
其中，Aij为隶属度矩阵，μij(x)为第i个指标对第j个质量等级的隶属度函数μij(x)，i、j均为正整数，1≤i≤5，1≤j≤5。x为第i个指标的指标值变量。
例如，第1个指标“容量”对各个质量等级的隶属度函数分别为：
μ11(x)＝(x-600)/(800-600)，μ12(x)＝(x-700)/(900-700)，μ13(x)＝(x-800)/(1000-800)，μ14(x)＝(x-900)/(1100-900)，μ15(x)＝(x-1000)/(1200-1000)
例如，第2个指标“循环寿命”对各个质量等级的隶属度函数分别为：
μ21(x)＝(x-500)/(1000-500)，μ22(x)＝(x-600)/(1100-600)，μ23(x)＝(x-700)/(1200-700)，μ24(x)＝(x-800)/(1300-800)，μ25(x)＝(x-900)/(1400-900)
例如，第3个指标“电阻”对各个质量等级的隶属度函数分别为：
μ31(x)＝(x-0.1)/(0.15-0.1)，μ32(x)＝(x-0.12)/(0.17-0.12)，μ33(x)＝(x-0.14)/(0.19-0.14)，μ34(x)＝(x-0.16)/(0.21-0.16)，μ35(x)＝(x-0.18)/(0.23-0.18)
例如，第4个指标“追溯记录完整性”对各个质量等级的隶属度函数分别为：
μ41(x)＝(x-40)/(70-40)，μ42(x)＝(x-50)/(80-50)，μ43(x)＝(x-60)/(90-60)，μ44(x)＝(x-70)/(100-70)，μ45(x)＝(x-80)/(110-80)
例如，第5个指标“追溯记录完整性”对各个质量等级的隶属度函数分别为：
μ51(x)＝(x-10)/(25-10)，μ52(x)＝(x-15)/(30-15)，μ53(x)＝(x-20)/(35-20)，μ54(x)＝(x-25)/(40-25)，μ55(x)＝(x-30)/(45-30)
步骤605：根据多个指标的权重构建权重向量。
其中，权重向量可以用W表示。例如，若上述5个指标的权重分别为：w1、w2、w3、w4和w5，则构建的权重向量可以通过如下公式(4)表示：
W＝[w1,w2,w3,w4,w5] (4)
步骤606：将权重向量和隶属度矩阵进行矩阵相乘，得到综合隶属度矩阵，综合隶属度矩阵的矩阵元素为各个质量等级的综合隶属度函数。
也即是，综合隶属度矩阵的矩阵元素即为模糊综合评价模型中的各个质量等级的综合隶属度函数。通过生成综合隶属度矩阵，也即获得了模糊综合评价模型。
作为一个示例，综合隶属度矩阵Bij可以通过如下公式(5)表示：
Bij＝W×Aij (5)
例如，结合上述公式(3)、公式(4)和公式(5)，可以得到如下公式(6)：
Bij＝W×Aij＝[μ1(x) μ2(x) μ3(x) μ4(x) μ5(x)] (6)
其中，μj(x)为第j个质量等级的综合隶属度函数。μj(x)是根据多个指标的权重，对多个指标中各个指标对第j个质量等级的隶属度函数进行加权求和得到。例如，μj(x)可以通过如下公式(7)表示：
另外，可以根据不同电池类型对应的多个指标的权重，以及多个指标中每个指标对各个质量等级的隶属度函数，通过上述方式分别构建不同电池类型对应的模糊综合评价模型。比如，可以根据第一电池类型对应的多个指标的第一权重，以及多个指标中每个指标对各个质量等级的隶属度函数，通过上述方式构建第一电池类型对应的第一模糊综合评价模型。根据第一电池类型对应的多个指标的第一权重，以及多个指标中每个指标对各个质量等级的隶属度函数，通过上述方式构建第二电池类型对应的第一模糊综合评价模型。
在构建得到任一电池类型对应的模糊综合评价模型之后，即可根据任一电池类型的电池的多个指标的指标值，通过该模糊综合评价模型确定该电池的质量评估信息，比如先通过该模糊综合评价模型确定多个质量等级中各个质量等级的综合隶属度值，再根据各个质量等级的综合隶属度值确定该电池的质量评估信息。
另外，在通过该模糊综合评价模型确定电池的质量评估信息之后，还可以将该电池的质量评估信息与实际电池质量进行比较，以验证方案的有效性。例如，在实际使用过程中，可以使用数学软件，通过数值模拟和验证来确定具体的评价方案和参数。
本申请实施例中，构建模糊综合评价模型的核心是构建隶属度函数、权重计算、构建综合隶属度函数。其中，隶属度函数对应的分布函数以及权重的设置可以根据电池类型和应用环境等特定情况进行调整，以确保评价的科学性和准确性。
本申请实施例中，通过根据电池指标数据集，采用模糊综合评价法构建模糊综合评价模型，可以便于后续使用构建的模糊综合评价模型对电池进行质量评估，提高电池质量评估的效率和准确性。
接下来，对通过模糊综合评价模型进行电池质量评估的过程进行举例说明。
图7是本申请实施例提供的又一种电池质量评估方法的流程图，该方法的执行主体为计算机设备，如图7所示，该方法包括如下步骤：
步骤701：获取第一电池的多个指标的第一指标值，第一电池的电池类型为第一电池类型。
步骤702：根据多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值。
其中，第一模糊综合评价模型包括多个质量等级中每个质量等级的综合隶属度函数，每个质量等级的综合隶属度函数用于指示所述多个指标的指标值变量属于每个评价的等级的程度(概率)。第一模糊综合评价模型用于对第一电池类型的电池进行质量评估。比如，第一模糊综合评价模型是根据多个指标中每个指标对各个质量等级的隶属度函数，以及与第一电池类型对应的多个指标的第一权重构建得到，用于对第一电池类型的电池进行质量评估。
步骤703：根据多个质量等级的第一综合隶属度值，确定第一电池的质量评估信息。
其中，上述步骤701-步骤703的具体实现可以参考上述图1实施例的相关描述，本申请实施例在此不再赘述。
步骤704：获取第二电池的多个指标的第二指标值，第二电池的电池类型为第二电池类型。
步骤705：根据多个指标的第二指标值，通过第二模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第二综合隶属度值。
其中，第二模糊综合评价模型用于对第二电池类型的电池进行质量评估。比如，第二模糊综合评价模型是根据多个指标中每个指标对各个质量等级的隶属度函数，以及与第二电池类型对应的多个指标的第二权重构建得到。
其中，第一模糊综合评价模型和第二模糊综合评价模型可以按照上述图6实施例的模型构建方式进行构建，本申请实施例在此不再赘述。
步骤706：根据多个质量等级的第二综合隶属度值，确定第二电池的质量评估信息。
其中，上述步骤704-步骤706的具体实现可以参考上述图1实施例的相关描述，本申请实施例在此不再赘述。
步骤707：根据第一电池的质量评估信息和第二电池的质量评估信息，对第一电池和第二电池的电池质量进行比较。
本申请实施例中，可以根据采用模糊综合评价法，对不同电池类型的电池进行统一评价。进而，可以根据采用模糊综合评价法得到的质量评估信息，对不同电池类型的电池的电池质量进行比较。
通过根据采用模糊综合评价法得到的质量评估信息，对不同电池类型的电池的电池质量进行比较，可以帮助用户进行决策，比如帮助用户选择合适的电池。
比如，可以根据第一电池的质量评估值和第二电池的质量评估值，对第一电池和第二电池的电池质量进行比较。
在一个示例中，假设有两种类型的电池，分别为A型电池和B型电池。A型电池为新电池，B型电池为梯次利用电池。A型电池的容量、循环寿命和电阻分别为：950mAh，900次，0.15Ω；A型电池的容量、循环寿命和电阻分别为：880mAh，800次，0.18Ω。在采用上述模糊综合评价算法对A型电池的容量、循环寿命和电阻这3个指标进行评估后，可以得到A型电池的质量评估值V＝97.275，质量等级为5；采用上述模糊综合评价算法对B型电池的容量、循环寿命和电阻这3个指标进行评估后，可以得到B型电池的质量评估值V＝74.56，质量印章等级为3。
经过实际使用效果的测试，发现A型电池稳定性更好，寿命更长，而B型电池的性价比更高。这表明，通过模糊综合评价的方法，可以为不同类型的电池制定相应的评价方案进行质量评估，并验证评价方案的有效性。
在另一个示例中，在上述评价方案中添加追溯记录完整性作为另一个指标，假设A型电池的追溯记录完整性为95％，B型电池的追溯记录完整性为80％，
采用上述模糊综合评价算法对A型电池的容量、循环寿命、电阻和追溯记录完整性这4个指标进行评估后，可以得到A型电池的质量评估值V＝92.965，质量等级为4；采用上述模糊综合评价算法对B型电池的容量、循环寿命、电阻和追溯记录完整性这4个指标进行评估后，可以得到B型电池的质量评估值V＝61.15，质量等级为2。
根据上述内容可以看出，添加了追溯记录完整性这个指标后，A型电池和B型电池的质量等级都下降了，说明对于电池产品，除了本身的物理参数外，还需要考虑电池的追溯记录等方面的影响。这也表明我们在使用电池时，需要注重电池的出厂质量和追溯记录，以提高使用安全性和使用寿命。
在另一个示例中，在上述评价方案中继续添加温度作为另一个指标，A型电池的温度为35℃，B型电池的温度为25℃。采用上述模糊综合评价算法对A型电池的容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这5个指标进行评估后，可以得到A型电池的质量评估值质质量评估值V＝89.89，质量等级为4；采用上述模糊综合评价算法对B型电池的容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度这5个指标进行评估后，可以得到B型电池的质量评估值V＝90.98，质量等级为4。
根据上述内容可以看出，由于温度对电池的性能和寿命有着重要的影响，所以在加入温度这个指标后，电池质量的质量等级发生了变化。此时，电池B的温度为25度，比A电池的温度35度低，B电池的质量评估值得到了提高，质量等级也提高到了4级，而A电池由于温度过高，质量评估值则下降，质量等级仍为4级。这也表明我们在使用电池时，需要注意电池在不同温度下的性能和寿命，尽量在适宜的温度范围内使用，以充分发挥其性能和延长其使用寿命。
由于电池B是梯次利用电池，已经被使用过一些时间，其容量和性能会在原来的基础上有所下降。在对B电池的质量进行评估时，应考虑其追溯记录等指标。如果这些指标证明这个电池的质量和安全性能仍能符合标准，那么它的质量等级可以和新电池A相同，其商业价值也将与新电池非常接近。
另一方面，由于电池B已经被使用了一段时间，其寿命和稳定性可能会受到影响，需要更加谨慎地使用。如果用户需要长时间的使用寿命和保证，也许更适合选择新电池A。但是从环境保护和节约资源的角度来看，选择电池B可以对电池进行更好的管理和利用，延长其寿命，减少电池的浪费和特别废物处理。
综上所述，虽然电池A是新电池，而电池B是梯次利用电池，但其质量等级可以相同，商业价值也可以很接近。在选择电池时，需要综合考虑其使用寿命、安全性和环保性等多种因素。
另外，如果没有相应的质量评估方法，那么人们在选择购买电池时，可能会主要考虑价格等经济因素，而对于电池的质量和寿命等因素的考虑可能比较模糊和主观。这样一来，人们可能会因为价格等因素而偏向于选择二手电池B，而无法在客观上比较电池A和电池B的优劣，而对于电池生产厂家来说，缺少权威性的电池质量评估方法，其产品的商业价值也难以得到客观评价和市场认可。
但是，如果有一个相对专业的质量评估方法，基于客观和标准化的评价标准，可以用来评估电池的质量，并且根据电池的容量、电阻、循环寿命、追溯记录完整性和温度等指标，对于梯次利用电池B进行定价评估和安全性评估。那么，在购买电池时，人们可以更加客观地比较电池A和电池B的优劣，更好地权衡价格和寿命等因素，并选择更符合自己需求的电池。同时，对于二手电池的生产和流通企业来说，他们也可以提供更有针对性和质量保证的二手电池产品，并借助权威认证的电池质量印章来提高产品信誉度和市场竞争力，从而进一步促进循环经济的发展。
同时，对于新电池A，其生命周期的信息流和能源流都是从生产环节开始，由厂家制造、销售到用户消费。可以通过质量记录和追溯系统来对全新电池的生命周期进行记录和追溯，从而生成其追溯记录完整性。
对于梯次利用电池B，在其历经多次使用和回收后，可能会存在信息流和能源流中遗失和不连续的情况，因此需要通过建立全生命周期管理和追溯体系来获取完整的追溯记录完整性，并在此基础上进行评估和安全性控制，从而更好地保障二手电池的质量和安全。
综合考虑电池的容量、循环寿命、电阻等自身因素、温度等实际使用情况、追溯记录完整性、以及经济因素等多方面因素，可以为电池的质量评估提供更加全面和科学的评价标准，以促进电池行业可持续发展和更好地实现循环经济。
图8是本申请实施例提供的一种电池质量评估装置的结构框图，该装置可以集成在计算机设备，计算机设备可以为终端或服务器等。如图8所示，该装置包括：
获取模块801，用于获取第一电池的多个指标的第一指标值，该多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，该第一电池为多个电池类型中的任一种，该多个电池类型至少包括新电池和梯次利用电池；
分析模块802，用于对该多个指标的第一指标值进行分析处理，得到该第一电池的质量评估信息，该质量评估信息包括质量评估值和/或质量等级。
可选地，该分析模块802包括：
第一处理单元，用于对该多个指标的第一指标值分别进行归一化处理，得到该多个指标的归一化值；
第一确定单元，用于根据该第一电池的电池类型，确定该多个指标中每个指标的权重，不同电池类型对应的该多个指标的权重不同；
第二处理单元，根据该多个指标的权重，对该多个指标的归一化值进行加权求和，根据加权求和结果确定该质量评估信息。
可选地，该分析模块802包括：
第二确定单元，用于根据该多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值；
其中，该多个质量等级为电池质量的多个预设质量等级，每个质量等级的第一综合隶属度值用于指示该多个指标的第一指标值属于每个质量等级的程度，该第一模糊综合评价模型包括该多个质量等级中每个质量等级的综合隶属度函数，每个质量等级的综合隶属度函数用于指示该多个指标的指标值变量属于每个评价的等级的程度；
第三确定单元，用于根据该多个质量等级的第一综合隶属度值，确定该第一电池的质量评估信息。
可选地，该第二确定单元用于：
根据该多个指标的第一指标值，通过该第一模糊综合评价模型包括的第一质量等级的综合隶属度函数，确定该第一质量等级的第一综合隶属度值，该第一质量等级为该多个质量等级中的任一个；
第三确定单元用于：
根据该多个质量等级的第一综合隶属度值，从该多个质量等级中确定该第一电池的目标质量等级；
或者，
确定该多个质量等级中每个质量等级对应的评价值；将该多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值和对应的评价值的乘积，确定为每个质量等级的综合评价值；将该多个质量等级的综合评价值之和，确定为该第一电池的质量评估值。
可选地，该装置还包括：
第二获取模块，用于获取电池指标数据集和该多个指标中每个指标的权重，该电池指标数据集包括多个电池的指标数据，每个电池的指标数据包括对应电池的该多个指标的指标值以及每个指标的指标值在该多个质量等级中所属的质量等级；
构建模块，用于根据该电池指标数据集和该多个指标的权重，通过模糊综合评价方法构建该第一模糊综合评价模型。
可选地，该构建模块用于：
根据该多个电池的该多个指标中每个指标的指标值在该多个质量等级的分布情况，构建每个指标对各个质量等级的隶属度函数；其中，第一指标对第一质量等级的隶属度函数用于指示该第一指标的指标值变量属于该第一质量等级的程度，该第一指标为该多个指标中的任一个，该第一质量等级为该多个质量等级中的任一个；
根据该多个指标中每个指标的指标值对各个质量等级的隶属度函数，构建隶属度矩阵，该隶属度矩阵为M×N的矩阵，该M为该多个指标的数量，该N为该多个质量等级的数量；
根据该多个指标的权重构建权重向量；
将该权重向量和该隶属度矩阵进行矩阵相乘，得到综合隶属度矩阵，该综合隶属度矩阵的矩阵元素为各个质量等级的综合隶属度函数。
可选地，该第一电池的电池类型为第一电池类型，该第一模糊综合评价模型用于对该第一电池类型的电池进行质量评估；
该装置还包括比较模块：
获取模块801还用于获取第二电池的该多个指标的第二指标值，该第二电池的电池类型为第二电池类型；
第二确定单元还用于根据该多个指标的第二指标值，通过第二模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第二综合隶属度值，该第二模糊综合评价模型用于对该第二电池类型的电池进行质量评估；
第三确定单元还用于根据该多个质量等级的第二综合隶属度值，确定该第二电池的质量评估信息；
比较模块，用于根据该第一电池的质量评估信息和该第二电池的质量评估信息，对该第一电池和该第二电池的电池质量进行比较。
可选地，该装置还包括：
生成模块，用于根据该第一电池的质量评估信息，生成该第一电池的质量印章，该质量印章包括该第一电池的质量评估信息的标识。
本申请实施例中，可以先获取电池的多个指标的指标值，这多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，然后对多个指标的指标值进行分析处理，得到电池的质量评估信息，质量评估信息包括质量评估值和/或质量等级。如此，可以通过电池的质量评估值或质量等级直观地反映电池质量，灵活性较高。而且，通过根据容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度信息这几个指标来确定电池的质量评估，可以使得确定的质量评估信息能够更为准确地反映电池质量。此外，通过这种方法还可以对新电池和梯次利用电池等任意电池类型进行质量评估，通用性较高。
需要说明的是：上述实施例提供的电池质量评估装置在进行电池质量评估时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
上述实施例中的各功能单元、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，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请实施例的保护范围。
上述实施例提供的电池质量评估装置与电池质量评估方法实施例属于同一构思，上述实施例中单元、模块的具体工作过程及带来的技术效果，可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
图9是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，该计算机设备可以为云存储平台中的计算机设备，或者为终端或。如图9所示，计算机设备9包括：处理器90、存储器91以及存储在存储器91中并可在处理器90上运行的计算机程序92，处理器90执行计算机程序92时实现上述实施例中的电池护照的存储方法中的步骤。
计算机设备9可以是一个通用计算机设备或一个专用计算机设备。在具体实现中，计算机设备9可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备或嵌入式设备，本申请实施例不限定计算机设备9的类型。本领域技术人员可以理解，图9仅仅是计算机设备9的举例，并不构成对计算机设备9的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，比如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
处理器90可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，处理器90还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者也可以是任何常规的处理器。
存储器91在一些实施例中可以是计算机设备9的内部存储单元，比如计算机设备9的硬盘或内存。存储器91在另一些实施例中也可以是计算机设备9的外部存储设备，比如计算机设备9上配备的插接式硬盘、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，存储器91还可以既包括计算机设备9的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器91用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等。存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在该存储器中并可在该至少一个处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例中的步骤。
集成的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取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述方法实施例中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，该计算机程序包括计算机程序代码，该计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。该计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory，只读光盘)、磁带、软盘和光数据存储设备等。本申请提到的计算机可读存储介质可以为非易失性存储介质，换句话说，可以是非瞬时性存储介质。
应当理解的是，实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过软件、硬件、固件或者其任意结合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。该计算机指令可以存储在上述计算机可读存储介质中。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/计算机设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/计算机设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电池质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一电池的多个指标的第一指标值，所述多个指标包括容量、循环寿命、电阻、追溯记录完整性和温度，所述第一电池为多个电池类型中的任一种，所述多个电池类型至少包括新电池和梯次利用电池；
对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息，所述质量评估信息包括质量评估值和/或质量等级。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息，包括：
对所述多个指标的第一指标值分别进行归一化处理，得到所述多个指标的归一化值；
根据所述第一电池的电池类型，确定所述多个指标中每个指标的权重，不同电池类型对应的所述多个指标的权重不同；
根据所述多个指标的权重，对所述多个指标的归一化值进行加权求和，根据加权求和结果确定所述质量评估信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息，包括：
根据所述多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值；
其中，所述多个质量等级为电池质量的多个预设质量等级，每个质量等级的第一综合隶属度值用于指示所述多个指标的第一指标值属于每个质量等级的程度，所述第一模糊综合评价模型包括所述多个质量等级中每个质量等级的综合隶属度函数，每个质量等级的综合隶属度函数用于指示所述多个指标的指标值变量属于每个评价的等级的程度；
根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，确定所述第一电池的质量评估信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值，包括：
根据所述多个指标的第一指标值，通过所述第一模糊综合评价模型包括的第一质量等级的综合隶属度函数，确定所述第一质量等级的第一综合隶属度值，所述第一质量等级为所述多个质量等级中的任一个；
所述根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，确定所述第一电池的质量评估信息，包括：
根据所述多个质量等级的第一综合隶属度值，从所述多个质量等级中确定所述第一电池的目标质量等级；
或者，
确定所述多个质量等级中每个质量等级对应的评价值；将所述多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值和对应的评价值的乘积，确定为每个质量等级的综合评价值；将所述多个质量等级的综合评价值之和，确定为所述第一电池的质量评估值。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个指标的第一指标值，通过第一模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第一综合隶属度值之前，还包括：
获取电池指标数据集和所述多个指标中每个指标的权重，所述电池指标数据集包括多个电池的指标数据，每个电池的指标数据包括对应电池的所述多个指标的指标值以及每个指标的指标值在所述多个质量等级中所属的质量等级；
根据所述电池指标数据集和所述多个指标的权重，通过模糊综合评价方法构建所述第一模糊综合评价模型。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述电池指标数据集和所述多个指标的权重，通过模糊综合评价方法构建所述第一模糊综合评价模型，包括：
根据所述多个电池的所述多个指标中每个指标的指标值在所述多个质量等级的分布情况，构建每个指标对各个质量等级的隶属度函数；其中，第一指标对第一质量等级的隶属度函数用于指示所述第一指标的指标值变量属于所述第一质量等级的程度，所述第一指标为所述多个指标中的任一个，所述第一质量等级为所述多个质量等级中的任一个；
根据所述多个指标中每个指标的指标值对各个质量等级的隶属度函数，构建隶属度矩阵，所述隶属度矩阵为M×N的矩阵，所述M为所述多个指标的数量，所述N为所述多个质量等级的数量；
根据所述多个指标的权重构建权重向量；
将所述权重向量和所述隶属度矩阵进行矩阵相乘，得到综合隶属度矩阵，所述综合隶属度矩阵的矩阵元素为各个质量等级的综合隶属度函数。
7.如权利要求3-6任一所述的方法，其特征在于，所述第一电池的电池类型为第一电池类型，所述第一模糊综合评价模型用于对所述第一电池类型的电池进行质量评估；
所述方法还包括：
获取第二电池的所述多个指标的第二指标值，所述第二电池的电池类型为第二电池类型；
根据所述多个指标的第二指标值，通过第二模糊综合评价模型确定多个质量等级中每个质量等级的第二综合隶属度值，所述第二模糊综合评价模型用于对所述第二电池类型的电池进行质量评估；
根据所述多个质量等级的第二综合隶属度值，确定所述第二电池的质量评估信息；
根据所述第一电池的质量评估信息和所述第二电池的质量评估信息，对所述第一电池和所述第二电池的电池质量进行比较。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个指标的第一指标值进行分析处理，得到所述第一电池的质量评估信息之后，还包括：
根据所述第一电池的质量评估信息，生成所述第一电池的质量印章，所述质量印章包括所述第一电池的质量评估信息的标识。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7072871B1 (en) * 2001-08-22 2006-07-04 Cadex Electronics Inc. Fuzzy logic method and apparatus for battery state of health determination
CN105374898A (zh) * 2014-08-22 2016-03-02 新日光能源科技股份有限公司 太阳能电池标示方法
CN106154165A (zh) * 2015-03-27 2016-11-23 国家电网公司 一种大容量电池储能系统性能的评估方法和评估系统
CN107069126A (zh) * 2017-06-07 2017-08-18 浙江晶科能源有限公司 一种电池质量管理系统
CN109061516A (zh) * 2018-10-10 2018-12-21 哈尔滨理工大学 一种基于模糊概率综合评判的电池健康状态评估方法
CN113030761A (zh) * 2021-04-08 2021-06-25 中国电力科学研究院有限公司 一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法及系统
CN114742447A (zh) * 2022-04-26 2022-07-12 哈尔滨理工大学 一种单体电池的梯次利用评价指标的估算方法、装置及储能电池系统
CN114757578A (zh) * 2022-05-10 2022-07-15 北方工业大学 一种粗糙集框架下的电池多级模糊综合评估筛选方法
CN114994556A (zh) * 2022-06-14 2022-09-02 上海电气国轩新能源科技有限公司 多尺度下电池簇的性能评估方法
CN115187013A (zh) * 2022-06-24 2022-10-14 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种锂电池性能评分计算方法及系统
CN115481363A (zh) * 2022-07-13 2022-12-16 西北工业大学 基于组合赋权-模糊综合评价的电池组不一致性评估方法
CN115792678A (zh) * 2022-12-09 2023-03-14 南京信息职业技术学院 一种基于模糊层次分析法的车用动力电池性能评估方法
CN116238384A (zh) * 2023-05-12 2023-06-09 深圳艾斯特创新科技有限公司 电池的性能识别方法、装置、设备及存储介质
CN116596553A (zh) * 2023-04-18 2023-08-15 安徽理士电源技术有限公司 电池产品信息追溯方法及追溯系统
CN116626524A (zh) * 2023-05-24 2023-08-22 湖北亿纬动力有限公司 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7072871B1 (en) * 2001-08-22 2006-07-04 Cadex Electronics Inc. Fuzzy logic method and apparatus for battery state of health determination
CN105374898A (zh) * 2014-08-22 2016-03-02 新日光能源科技股份有限公司 太阳能电池标示方法
CN106154165A (zh) * 2015-03-27 2016-11-23 国家电网公司 一种大容量电池储能系统性能的评估方法和评估系统
CN107069126A (zh) * 2017-06-07 2017-08-18 浙江晶科能源有限公司 一种电池质量管理系统
CN109061516A (zh) * 2018-10-10 2018-12-21 哈尔滨理工大学 一种基于模糊概率综合评判的电池健康状态评估方法
CN113030761A (zh) * 2021-04-08 2021-06-25 中国电力科学研究院有限公司 一种超大规模储能电站电池健康状态的评估方法及系统
CN114742447A (zh) * 2022-04-26 2022-07-12 哈尔滨理工大学 一种单体电池的梯次利用评价指标的估算方法、装置及储能电池系统
CN114757578A (zh) * 2022-05-10 2022-07-15 北方工业大学 一种粗糙集框架下的电池多级模糊综合评估筛选方法
CN114994556A (zh) * 2022-06-14 2022-09-02 上海电气国轩新能源科技有限公司 多尺度下电池簇的性能评估方法
CN115187013A (zh) * 2022-06-24 2022-10-14 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种锂电池性能评分计算方法及系统
CN115481363A (zh) * 2022-07-13 2022-12-16 西北工业大学 基于组合赋权-模糊综合评价的电池组不一致性评估方法
CN115792678A (zh) * 2022-12-09 2023-03-14 南京信息职业技术学院 一种基于模糊层次分析法的车用动力电池性能评估方法
CN116596553A (zh) * 2023-04-18 2023-08-15 安徽理士电源技术有限公司 电池产品信息追溯方法及追溯系统
CN116238384A (zh) * 2023-05-12 2023-06-09 深圳艾斯特创新科技有限公司 电池的性能识别方法、装置、设备及存储介质
CN116626524A (zh) * 2023-05-24 2023-08-22 湖北亿纬动力有限公司 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王宁: "基于模糊综合评价的锂离子电池健康状态评估", 发电技术, 31 October 2022 (2022-10-31), pages 784 - 791 *

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