一种基于SOA-FCM的退役电池分选方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SOA‑FCM的退役电池分选方法，涉及退役动力电池分选重组领域。本发明专利技术构建SOA‑FCM，以电压、内阻、SOC、SOH、电压变化率ΔU、SOC变化率ΔSOC和SOH变化率ΔSOH为输入参数，对海鸥位置进行更新，通过对优化目标进行循环判断，更新海鸥进行迁徙行为后的新位置；更新最终位置；再次比较当前种群个体之间的适应度，找出全局最优值；达到终止条件时输出SOA算法的全体最优位置和适应度值。本发明专利技术提高了电池的SOC和SOH估计的准确性。本发明专利技术解决了传统的无监督聚类FCM算法易陷入局部最优的问题，抑制了单体电池组合成为动力电池系统后的寿命衰减速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及退役动力电池分选重组领域，尤其涉及一种基于soa-fcm的退役电池分选方法。

技术介绍

1、工程应用中，锂动力电池在最初成组时往往进行了容量、内阻、soc、soh等重要参数的筛选，确保成组前初始状态相同，并在使用过程中采用电池管理系统进行状态监控及实时均衡等方法来抑制单体电池的不一致性，但在电动汽车上服役的3到8年内，其失效模式受诸多因素影响，比如所处的环境的温度，放电深度，充放电制度等等，导致电池组在全寿命周期下的“木桶效应”，成组后的电池性能和寿命往往都比实际预计的要差。可见，退役电池组回收拆解后，单体电池之间的一致性差异很大，需要经过严格的一致性的分选，方可进行重组再利用。

2、现有技术中通常采用fcm算法对电池进行分选，fcm算法虽然设计简单，求解范围广，但仍存在许多问题，如易陷入局部最优等问题。因此，对于大规模退役电池的分选而言，仅靠fcm算法难以完成，因此本申请提供一种优化的电池分选方法。

技术实现思路

1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是提供一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于SOA-FCM的退役电池分选方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于SOA-FCM的退役电池分选方法，其特征子在于，所述适应度函数为：

3.根据权利要求1所述基于SOA-FCM的退役电池分选方法，其特征子在于，步骤S4所述最终位置为：

4.根据权利要求3所述基于SOA-FCM的退役电池分选方法，其特征子在于，所述海鸥靠近最佳位置的新位置ds(t)为：

5.根据权利要求4所述基于SOA-FCM的退役电池分选方法，其特征子在于，所述最佳位置的方向ms(t)为：

6.根据权利要求4所述基于SOA-FCM的退...

【技术特征摘要】

1.基于soa-fcm的退役电池分选方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于soa-fcm的退役电池分选方法，其特征子在于，所述适应度函数为：

3.根据权利要求1所述基于soa-fcm的退役电池分选方法，其特征子在于，步骤s4所述最终位置为：

4.根据权利要求3所述基于soa-fcm的退役电池分选方法，其特征子在于，所述海鸥靠近最佳位置的新位置ds(t)为：

【专利技术属性】
技术研发人员：黄策，吴海滨，周永勤，李然，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：