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通过实验、数据分析与健康状态评估，让退役电池重获新生、焕发效能

退役电动汽车电池在电网储能中的再利用具有环境与经济双重效益。本研究聚焦于电网储能场景下退役电池的健康监测算法，通过15个月的测试，收集、分析并公开了一套退役电池二次利用数据集，采用的循环测试方案在3-4V电压窗口内模拟了电网储能负载特性。研究对比了四种基于机器学习的健康状态估算模型，这些模型均依赖在线可获取特征与初始容量，所选模型在测试数据上的平均绝对百分比误差低于2.3%。此外，通过融合聚类方法提出一种自适应在线健康状态估算算法，有效控制了在线部署过程中的估算误差。研究结果证实了退役电池二次利用的可行性，结合实测数据与电力需求分析，此类二次利用电池在电网储能场景中有望实现十年以上的使用寿命。

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发表时间： 2024 年 5 月 15 日
发表期刊： Cell Reports Physical Science
文章链接： https://doi.org/10.1016/j.xcrp.2024.101941