本发明的一种梯次利用
动力电池寿命预测方法，可解决现有的电池寿命预测方法准确性不高且存在安全风险的技术问题。包括以下步骤：S100、对待测
锂离子电池的外观特性分析；S200、对待测锂离子电池首次充放电进行测试；S300、对测锂离子电池进行电池的分选；S400、建立预测模型，对测锂离子电池剩余使用寿命进行预测。本发明采用机器学习、神经网络的方法，充分利用电池充、放电过程中的曲线特征对电池进行分级，避免出现由于电池模组内部的不一致性而导致的诸多性能和安全问题。同时对回收电池进行剩余寿命预测，根据不同的再利用场合，不同的负载条件，可综合评判电池的性能。
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来源：北方有色网
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