【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及二次电池，尤其涉及一种电池梯次利用分选方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，为了实现能源的再生利用，退役的锂电池可通过梯次利用和再生利用的方式实现二次利用，其中梯次利用是指将锂电池包、模组或单体进行测试、筛选和重组处理后再应用。
2、然而，传统梯次利用动态分选方法进行分析时需要整段充电历史数据，但整段充电历史数据获取性低，因此分析数据完整性差，导致最终电池分选准确度不足；此外，获取整段充电数据的耗时长，成本高，导致电池分选效率低。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种电池梯次利用分选方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有电池梯次利用分选准确度低且分选效率低的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种电池梯次利用分选方法，所述方法包括：
3、对电池模组拆解后的初始单体电池进行恒流充电，获得目标电池数据；
4、对所述目标电池数据进行特征提取，并根据获得的电池特征确定所述初始单体电池的估计容量；
5、基于所述目标电池数据获取所述初始单体电池对应的质量检测结果；
6、根据所述质量检测结果和所述估计容量确定所述初始单体电池中的目标电池。
7、可选地，所述对电池模组拆解后的初始单体电池进行恒流充电，获得目标电池数据的步骤，包括：
8、对电池模组拆解后的初
9、对所述电池序列数据进行噪音过滤，获得目标电池数据。
10、可选地，所述对所述电池序列数据进行噪音过滤，获得目标电池数据的步骤，包括：
11、对所述电池序列数据进行归一化，获得归一化电池序列；
12、将所述归一化电池序列按照预设分解规则进行变分模态分解，获得本征模态数据；
13、将所述本征模态数据中处于预设排列范围的序列数据确定为目标电池数据。
14、可选地，所述对所述目标电池数据进行特征提取，并根据获得的电池特征图像确定所述初始单体电池的估计容量的步骤，包括：
15、对所述目标电池数据进行数据转换，获得电池特征图像；
16、将所述电池特征图像输入预设容量估计模型，获得所述初始单体电池的估计容量。
17、可选地，所述基于所述目标电池数据获取所述目标单体电池对应的质量检测结果的步骤，包括：
18、将所述目标电池数据划分为预设数量的电池分段数据，并确定所述电池分段数据对应的统计特征；
19、将所述统计特征输入预设质检模型，获得所述目标单体电池对应的质量检测结果。
20、可选地，所述根据所述质量检测结果和所述估计容量确定所述初始单体电池中的目标电池的步骤，包括：
21、根据所述质量检测结果对所述初始单体电池进行筛选，获得优质电池；
22、基于所述估计容量确定所述优质电池中的目标电池。
23、可选地，所述基于所述估计容量确定所述优质电池中的目标电池的步骤，包括：
24、基于所述估计容量对所述优质电池机进行分级，获得分类电池；
25、通过所述分类电池的统计特征进行预设聚类，并根据聚类结果确定所述分类电池中的目标电池。
26、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电池梯次利用分选装置，所述电池梯次利用分选装置包括：
27、数据获取模块，用于对电池模组拆解后的初始单体电池进行恒流充电，获得目标电池数据；
28、容量估计模块，用于对所述目标电池数据进行特征提取，并根据获得的电池特征确定所述初始单体电池的估计容量；
29、质量检测模块，用于基于所述目标电池数据获取所述初始单体电池对应的质量检测结果；
30、分选模块，用于根据所述质量检测结果和所述估计容量确定所述初始单体电池中的目标电池。
31、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电池梯次利用分选设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池梯次利用分选程序，所述电池梯次利用分选程序配置为实现如上文所述的电池梯次利用分选方法的步骤。
32、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有电池梯次利用分选程序，所述电池梯次利用分选程序被处理器执行时实现如上文所述的电池梯次利用分选方法的步骤。
33、本专利技术公开了一种电池梯次利用分选方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对电池模组拆解后的初始单体电池进行恒流充电，并根据预设采样频率采集恒流充电过程中的电池序列数据；对电池序列数据进行归一化，获得归一化电池序列；将归一化电池序列按照预设分解规则进行变分模态分解，获得本征模态数据；将本征模态数据中处于预设排列范围的序列数据确定为目标电池数据。对目标电池数据进行数据转换，获得电池特征图像；将电池特征图像输入预设容量估计模型，获得初始单体电池的估计容量。基于目标电池数据获取初始单体电池对应的质量检测结果；根据质量检测结果和估计容量确定初始单体电池中的目标电池。相较于现有电池分选方法，本专利技术可在历史数据缺失的情况下，基于片段式的电池充电数据进行电池分选，即本专利技术可通过筛选的部分充电区域的电压、电流和温度序列进行数据分析，降低充电时长，节省充电成本，减少分选时长，提高分选效率；此外，由于片段数据可获得性高，完整度也高，同时，本专利技术可结合电池的质量检测结果和估计容量进行电池分选，因此，本专利技术可有效提高分选精度。此外，本专利技术还可通过归一化和变分模态分解对恒流充电过程中获得的电池序列数据进行噪音过滤，从而提高后续基于过滤的目标电池数据进行容量估计和质量检测的分析精度。同时，在基于目标电池数据进行容量估计的过程中，为了尽可能还原原始电池使用过程，本专利技术提出了一种基于图像特征提取的残差卷积神经网络的容量估计方法，即本专利技术还可对目标电池数据机进行数据转换，基于转换后的二维电池特征图像进行容量估计，进一步提高容量估计的精度。
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1.一种电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述对电池模组拆解后的初始单体电池进行恒流充电，获得目标电池数据的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述对所述电池序列数据进行噪音过滤，获得目标电池数据的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述对所述目标电池数据进行特征提取，并根据获得的电池特征图像确定所述初始单体电池的估计容量的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述基于所述目标电池数据获取所述目标单体电池对应的质量检测结果的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述根据所述质量检测结果和所述估计容量确定所述初始单体电池中的目标电池的步骤，包括：
7.如权利要求6所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述基于所述估计容量确定所述优质电池中的目标电池的步骤，包括：
8.一种电池梯次利用分选装置，其特
9.一种电池梯次利用分选设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池梯次利用分选程序，所述电池梯次利用分选程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的电池梯次利用分选方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有电池梯次利用分选程序，所述电池梯次利用分选程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的电池梯次利用分选方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述对电池模组拆解后的初始单体电池进行恒流充电，获得目标电池数据的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述对所述电池序列数据进行噪音过滤，获得目标电池数据的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述对所述目标电池数据进行特征提取，并根据获得的电池特征图像确定所述初始单体电池的估计容量的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，所述基于所述目标电池数据获取所述目标单体电池对应的质量检测结果的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的电池梯次利用分选方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：甄爱钢，施利勇，凌怊，刘元龙，潘阳忠，付贤家，吴心平，杨余申，李娜，朱美玲，王娟，
申请(专利权)人：浙江天能新材料有限公司，
类型：发明
国别省市：
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