公开(公告)号：CN114487835B

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202210050378.7

申请日：2022-01-17

Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 ,  兰州理工大学

Inventor： 宋汶秦 ,  徐逸杨 ,  杨茜 ,  李昱 ,  杨婷婷 ,  王海亮 ,  王著秀 ,  王兴贵 ,  杨国山

IPC: G01R31/36

Abstract: 一种粒子群优化BIRCH算法的退役动力电池等级划分方法,首先对退役动力电池的外观进行检测，初步筛选出可二次利用的退役动力电池。选取退役动力电池的容量、内阻和开路电压作为等级划分依据，建立聚类特征树CF Tree，利用CF Tree的CF节点的质心，作为初始聚类中心点。计算电池数据与聚类中心点的欧氏距离。根据“距离就近原则”，对退役动力电池进行初次分类。并通过粒子群不断优化聚类中心点的位置，最终将退役电池划分为若干等级。针对不同等级的退役动力电池，制定不同的后续应用方案。本发明将粒子群的优化思想融入聚类过程中，提高了退役动力电池等级划分的准确性，并且划分到同级别退役动力电池拥有较高的一致性。

公开(公告)号：CN114487835A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210050378.7

申请日：2022-01-17

Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 ,  兰州理工大学

Inventor： 宋汶秦 ,  徐逸杨 ,  杨茜 ,  李昱 ,  杨婷婷 ,  王海亮 ,  王著秀 ,  王兴贵 ,  杨国山

IPC: G01R31/36

Abstract: 一种粒子群优化BIRCH算法的退役动力电池等级划分方法,首先对退役动力电池的外观进行检测，初步筛选出可二次利用的退役动力电池。选取退役动力电池的容量、内阻和开路电压作为等级划分依据，建立聚类特征树CF Tree，利用CF Tree的CF节点的质心，作为初始聚类中心点。计算电池数据与聚类中心点的欧氏距离。根据“距离就近原则”，对退役动力电池进行初次分类。并通过粒子群不断优化聚类中心点的位置，最终将退役电池划分为若干等级。针对不同等级的退役动力电池，制定不同的后续应用方案。本发明将粒子群的优化思想融入聚类过程中，提高了退役动力电池等级划分的准确性，并且划分到同级别退役动力电池拥有较高的一致性。