(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211251060.1 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 深圳市杰成镍钴新能源科技有限公 司 地址 518100 广东省深圳市龙岗区坪 地街 道坪西岭背红花岭路1-1号2 楼 (72)发明人 丁柏栋　郑伟鹏　李艳芹　周丽悦　 (74)专利代理 机构 深圳市诺正鑫泽知识产权代 理有限公司 4 4689 专利代理师 彭佳伟 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/16(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种退役电池的梯次利用方法及装置 (57)摘要 本发明涉及电池性能检测技术领域， 揭露了 一种退役电池的梯次利用方法及装置， 包括： 接 收电池需求指令， 根据所述电池需求指令确定可 选的退役电池， 得到退役电池集， 采集所述退役 电池集中每个退役电池的电池评估指标， 根据电 池评估指标构建退役电池集的电池评估矩阵， 根 据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估 矩阵， 从所述退役电池集中筛选出符合安全 标准 的退役电池， 得到安全电池集， 计算所述安全电 池集中每个安全电池的能量利用率， 选择能量利 用率最高的安全电池响应所述电池需求指令， 完 成退役电池的梯次利用。 本发明主要目的在于解 决退役电池在选择过程未考虑安全性及规范性 的问题。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 115330275 A 2022.11.11 CN 115330275 A 1.一种退 役电池的梯次利用方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 接收电池需求指令，  根据所述电池需求指令确定可选的退 役电池， 得到退 役电池集； 采集所述退役电池集中每个退役电池的电池评估指标， 根据电池评估指标构建退役电 池集的电池评估矩阵； 根据预训练完成的电池安全判断模型及电池评估矩阵， 从所述退役电池集中筛选出符 合安全标准的退 役电池， 得到安全电池集； 计算所述安全电池集中每个安全电池的能量利用率， 选择能量利用率最高的安全电池 响应所述电池需求指令， 完成退 役电池的梯次利用。 2.如权利要求1所述的退役电池的梯次利用方法， 其特征在于， 所述根据 所述电池需求 指令确定可选的退 役电池， 得到退 役电池集， 包括： 解析所述电池需求指令得到能量需求 值； 在预构建的电池管理系统中寻找可匹配所述能量需求 值的退役电池； 汇总所有可匹配能量需求 值的退役电池， 得到所述退 役电池集。 3.如权利要求2所述的退役电池的梯次利用方法， 其特征在于， 所述在预构建的电池管 理系统中寻找可匹配所述能量需求 值的退役电池， 包括： 确定与所述电池管理系统绑定的入库电池数据库， 其中入库电池库中记载了每个退役 电池的最大 可用容量； 确定所述电池需求指令所对应的需求电压， 根据 所述需求电压和能量需求值计算出需 求电池容 量； 寻找出最大可用容量大于或等于 需求电池容量的退役电池， 得到可匹配所述 能量需求 值的退役电池。 4.如权利要求3所述的退役电池的梯次利用方法， 其特征在于， 所述每个退役电池的最 大可用容量的计算方法为： 获取退役电池的充电起始时刻和充电停止时刻； 确定退役电池在充电起始时刻和充电停止时刻的SOC值； 基于下式计算得到每 个退役电池的最大 可用容量： 其中， 表示退役电池的最大可用容量， 表示退役电池的充电起始时刻， 表示退 役电池的充电停止时刻， 表示充电起始时刻 的SOC值， 表示充电停止时刻的 SOC值， 表示退役电池在充电时的充电恒定电流， 表示退役电池的充电时间。 5.如权利要求1所述的退役电池的梯次利用方法， 其特征在于， 所述采集所述退役电池 集中每个退役电池的电池评估指标， 包括： 从入库电池库中提取退役电池集中每个退役电池的厂家指标、 电池指标和测试指标， 其中， 厂家指标包括电池生产厂家的企业信用、 近5年安全、 环保、 质量的事故次数、 企业规 模、 电池年产量， 电池指标包括退役电池在退役前的使用年限、 充电次数、 标称容量、 材质，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330275 A 2测试指标包括退役电池的电压、 内阻、 最大可用容量、 充满电的持续时间、 充电平均容量增 长率； 汇总厂家指标、 电池指标和 测试指标 得到每个退役电池的电池评估指标。 6.如权利要求5所述的退役电池的梯次利用方法， 其特征在于， 所述根据电池评估指标 构建退役电池集的电池评估矩阵， 包括： 所述退役电池集的电池评估矩阵如下 所示： 其中， 表示所述退役电池集的电池评估矩阵， 表示退役电池集的退役电池总数， 表示每个退役电池的电池评估指标总数， 由厂家指标、 电池指标和 测试指标组成。 7.如权利要求6所述的退役电池的梯次利用方法， 其特征在于， 所述电池安全判断模型 的预训练， 包括： 接收预收集的不同退役电池的指标训练集及安全真实标签集， 其中安全真实标签集中 记录指标训练集中每组指标对应的电池安全等级； 将所述指标训练集输入至电池安全判断模型中， 其中电池安全判断模型由Xgboost模 型组合得到； 利用所述电池安全判断模型预测指标训练集中每组指标的电池安全等级， 得到安全预 测标签集； 计算所述安全真实标签集与安全预测标签集的误差值， 当误差值大于或等于 阈值误差 时， 调整电池安全判断模型的内部参数并返回电池安全等级预测步骤； 直至误差值小于阈值 误差时， 得到预训练完成的电池安全判断模型。 8.如权利要求7所述的退役电池的梯次利用方法， 其特征在于， 所述计算所述安全真实 标签集与安全预测标签集的误差值， 包括： 采用如下 方法计算得到误差值： 其中， 表示安全真实标签集与安全预测标签集的误差值， 表示指标训练集的数 据量， 表示指标训练集中第 组指标对应的真实标签， 表示指标训练集中第 组指权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330275 A 3