基于电化学阻抗谱部分频带的锂离子电池快速排序方法

《Journal of Cleaner Production》：Fast sorting method for lithium-ion batteries based on partial frequency bands of electrochemical impedance spectroscopy

高效锂离子电池快速排序方法研究，提出基于电化学阻抗谱（EIS）部分频段的排序方法，通过5秒多频激励信号实现EIS快速采集，选择虚部特征规避实部漂移影响，结合肘部法则与K-means++优化聚类算法，将排序时间从数小时压缩至5分钟以下，能耗降低96%，适用于大规模电池分组应用。

　　在现代科技飞速发展的背景下，锂离子电池（LIBs）因其卓越的性能特点，如长循环寿命、高能量密度、可回收性和无记忆效应等，广泛应用于各种领域。随着LIBs的普及，其在生产、使用及报废过程中的问题也日益凸显。尤其是在电池组组装过程中，由于制造工艺、材料质量和环境因素的影响，同一批次的电池单元之间可能存在显著的性能差异。这种不一致性会直接影响电池组的整体表现，导致在充放电过程中，各单元的深度放电、温度和电流出现差异，从而引发不均衡的老化现象，加速电池组的性能衰退。因此，电池单元的预分类成为提升电池组性能和延长使用寿命的关键环节。

随着LIBs的广泛使用，退役电池的数量也在迅速增长。这些电池虽然已不再适用于其原始应用场景，但通过再分类和重组，它们仍然可以被重新利用于对性能要求较低的场景，如储能电站、家庭备用电源系统以及电动自行车等。这一再利用策略不仅有助于提高电池的使用效率，还能有效降低废弃电池带来的环境负担和处置成本。因此，如何高效、经济地对LIBs进行分类，成为当前研究的重点。

传统的电池分类方法主要依赖于时域特征，通过静态参数如内阻、容量和能量，以及动态参数如充放电曲线和增量容量曲线来识别电池单元的不一致性。虽然这些方法在一定程度上能够实现分类，但它们通常需要较长的测试时间，且能耗较高，难以满足大规模应用的需求。例如，基于单一参数的分类方法虽然操作简便、数据量小、效率高，但其稳定性难以保障，因为单一参数无法全面反映电池的内部状态。而多参数分类方法虽然能提供更全面的信息，但测试时间增加，数据处理成本上升，同时仍然难以捕捉电池单元的动态行为。

相比之下，电化学阻抗谱（EIS）技术提供了一种更为精确的电池分类方法。EIS通过分析电池内部的阻抗特性，能够揭示电池的动态化学行为，从而更深入地了解其内部状态。然而，传统的EIS数据采集方法往往需要较长的时间和较高的能量消耗，且依赖于复杂的设备和操作流程，这在大规模应用中存在明显的局限性。因此，如何实现快速、高效的EIS数据采集，成为提升电池分类效率的关键。

针对上述问题，本研究提出了一种基于EIS部分频率带的快速电池分类方法。该方法通过设计特定的时域激励信号，能够在短时间内获取所需的EIS频率带信息，从而显著缩短测试时间。实验结果表明，该方法将电池分类时间从数小时缩短至5分钟以内，同时大幅降低了能耗。此外，通过引入分散分析技术，该方法能够有效筛选出特定频率带的EIS虚部作为分类特征，克服了传统方法中由于实部漂移和全频谱使用对分类精度的影响。这种方法不仅提高了分类的准确性和稳定性，还具备良好的可扩展性，适用于大规模电池分类场景。

在实际应用中，EIS技术的快速采集与分析对于电池管理系统的优化至关重要。通过设计高效的激励信号和采用先进的数据处理算法，可以实现对电池单元的快速评估和分类。例如，本研究中采用的5秒激励序列，能够有效激发电池在1至10000赫兹频率范围内的响应，从而在短时间内获取足够的EIS数据。这种方法不仅提高了数据采集的效率，还降低了设备成本和操作复杂度，使其更适合工业应用。

为了进一步提升分类的准确性和稳定性，本研究还结合了肘部方法和K-means++算法进行分类优化。肘部方法能够帮助确定最佳的分类数目，而K-means++算法则在初始化聚类中心时提高了分类的效率和精度。通过这两种算法的结合，可以更有效地对电池单元进行分类，确保分类结果的可靠性和一致性。

此外，本研究还关注了EIS测试过程中可能受到的外部因素影响，如夹具连接位置、夹具老化和夹紧力等。这些因素可能导致EIS实部出现漂移，影响分类的准确性。因此，通过选择EIS的虚部作为分类特征，可以有效减少这些外部因素对测试结果的影响，提高分类的稳定性。

实验结果显示，该方法在分类准确性和能耗方面均优于传统方法。通过对比分析，该方法在保持高分类精度的同时，显著提升了分类速度和效率。这表明，基于EIS部分频率带的快速分类方法不仅能够满足大规模电池分类的需求，还能带来显著的经济效益和环境效益。

总之，本研究提出了一种创新的快速电池分类方法，通过优化EIS数据采集和分析流程，显著提高了分类效率和精度。该方法在工业应用中展现出良好的前景，能够有效解决传统方法在大规模电池分类中的局限性，为电池管理系统的优化和退役电池的再利用提供了新的思路和解决方案。