基于改进的K-means++算法对退役电力电池进行聚类排序

《Journal of the Energy Institute》：Cluster sorting of retired power batteries based on improved K-means++ algorithm

退役锂离子电池分类效率低、精度不足的问题，提出结合Mahalanobis距离与层次分析法（AHP）的改进K-means++算法。通过实验验证，该算法在储能系统与低速电动车场景下分类准确率显著提升，为电池高效回收和再利用提供技术支持。

　　
随着全球能源结构转型加速，退役锂离子电池的高效分拣与再生利用已成为新能源领域的重要课题。该研究聚焦于提升电池聚类分拣的精准度与效率，通过融合多维度特征分析和智能算法优化，为退役电池资源化利用提供了创新解决方案。以下从技术背景、方法创新、应用验证三个层面进行系统解读。

一、退役电池分拣的技术痛点与需求升级
当前电池分拣面临多重挑战：首先，电池性能退化具有多维特征关联性，容量衰减、内阻变化与开路电压波动存在非线性耦合关系。传统分拣方法往往孤立处理单一参数，导致信息利用不充分。其次，现有算法在应对大规模数据时存在效率瓶颈，K-means类算法虽然计算简便，但初始中心选取的随机性导致结果稳定性不足。第三，退役电池的应用场景差异显著，储能系统对电池容量一致性要求严苛，而低速电动车更关注电压波动特性，单一分拣标准难以满足多元化需求。

行业实践中暴露出诸多问题。某新能源企业案例显示，直接采用容量阈值划分的简单方法，导致约35%的合格电池被误判为低值产品，造成年均逾千万元的资源浪费。更严重的是，未考虑内阻分布特性的电池组在梯次应用中，热失控风险较均匀组别高出4.2倍。这些痛点推动着分拣技术的迭代升级，亟需开发兼顾效率与精度、适应场景差异的智能分拣系统。

二、方法创新体系解析
1. 多特征融合的权重评估机制
研究创新性地引入层次分析法（AHP）构建动态权重模型。针对储能系统（ESS）和低速电动车（EV）两大典型场景，建立三级评价指标体系：一级指标涵盖技术性能、经济价值、安全风险；二级指标细分为容量稳定性、内阻均衡性、电压一致性等；三级指标则具体到容量衰减率、等效串联内阻（ESR）波动范围、OCV离散度等可量化参数。通过专家打分与熵权法相结合，得出不同场景下各指标的优先级。

实验数据显示，在ESS场景中，容量参数权重占比达58%，内阻和电压参数分别占22%和20%；而在EV场景下，电压参数权重提升至39%，内阻和容量参数权重分别降至28%和33%。这种动态权重分配有效解决了传统静态权重模型无法适应场景变化的缺陷。

2. Mahalanobis距离驱动的聚类优化
针对传统K-means++算法在特征相关场景下的局限性，提出改进的M-K-means++算法。通过引入协方差矩阵构建的Mahalanobis距离度量，有效捕捉特征间的相关性。对比实验表明，在包含强相关特征（如容量与内阻相关系数达0.72）的数据集上，改进算法的聚类准确率提升至92.7%，较传统K-means++提高15.3个百分点。

算法优化体现在三方面：首先，构建特征相关矩阵时采用核密度估计法，自动识别数据分布特性；其次，改进初始中心选取策略，通过分层采样降低局部最优概率；最后，设计基于信息熵的停止准则，当类间信息熵差低于设定阈值时终止迭代。实测表明，该算法在10000组样本处理时，计算效率较传统方法提升40%，同时保持98%以上的聚类一致性。

三、应用验证与工程实践价值
研究采用NCR18650B和LISHEN 18650两大主流电池数据进行验证。实验设置包含基准组（传统K-means++）和对比组（M-K-means++），在两种典型场景下进行多轮测试：

1. 储能系统场景
- 容量要求：剩余容量≥80%
- 安全标准：ESR波动≤15%
- 效率指标：分拣准确率≥95%，单位时间处理量≥500组/分钟

实验数据显示，M-K-means++在容量/内阻双参数场景下，聚类纯度达到97.3%，较基准组提升9.2个百分点。特别在处理含异常值的样本时，通过协方差矩阵的自适应调整，有效规避了传统算法对离群点的过度敏感问题。

2. 低速电动车场景
- 电压稳定性要求：OCV波动≤50mV
- 动态响应需求：分拣耗时≤3分钟/批次
- 经济性指标：分拣后电池组寿命延长≥20%

该场景下，改进算法的OCV分类准确率达到94.6%，较传统方法提升12.8%。通过特征权重动态调整，成功将电池组能量利用率从78.3%提升至82.5%，同时将热失控风险降低31%。

四、产业化推广路径
1. 工艺集成方案
开发模块化分拣工作站，集成快速检测单元（包含自动化的容量测试仪、四探针内阻测量仪、高精度OCV检测系统）和智能聚类单元。测试数据显示，全流程处理时间可压缩至8分钟/批次，满足年产200万组退役电池的工业化需求。

2. 质量追溯体系
构建电池全生命周期区块链档案，记录每组电池的分拣特征（聚类标签、特征权重、异常点标记等）。某示范项目应用后，电池组的一致性达标率从81%提升至94%，维修返工率下降67%。

3. 经济性评估
经成本效益分析，每台分拣设备年处理量达50万组时，投资回收期缩短至2.3年。在储能场景下，分拣后电池组循环次数提升至1200次，较未分拣组增加43%，显著优于传统人工分拣模式。

五、技术演进方向
研究揭示当前技术路线的三大发展空间：首先，探索深度学习在电池健康预测中的应用，通过构建残差网络实现退化特征的多尺度提取；其次，开发边缘计算智能终端，将分拣决策从云端迁移至设备端，响应时间缩短至0.8秒；再者，研究异构数据融合技术，整合振动传感器、红外热成像等多源数据，形成多维分拣模型。

该技术体系已在长三角地区三个退役电池处理中心实现规模化应用，累计处理退役电池85万组，资源回收率提升至92.4%，较行业平均水平提高18个百分点。实践表明，分拣后电池组的循环寿命延长25-35%，热失控事故率下降至0.12次/万组，充分验证了技术方案的工程适用性。

六、行业影响与标准制定
研究推动建立《退役锂离子电池智能分拣技术规范》行业标准，明确三大核心参数：
1. 聚类特征完备性：要求覆盖容量、内阻、电压、温度四类核心指标
2. 场景适应性指数：不同应用场景的分拣准确率基准值
3. 系统鲁棒性：对数据噪声的容忍度（建议容差范围±5%）

该标准已纳入国家能源局《新能源汽车动力蓄电池回收利用管理暂行办法》修订草案，预计2025年发布实施。同步开展的试点工程显示，采用新标准的电池组二次利用率达78.3%，较传统模式提升41.6%，为行业制定统一技术基准提供重要参考。

该研究突破传统分拣技术的三大桎梏：首先，通过动态权重机制解决单一场景适配性问题；其次，创新距离度量方法克服特征相关性的聚类偏差；最后，建立从实验室到产业化的完整技术链条。其技术优势体现在三个维度：在数据维度上，支持超过10个特征参数的灵活配置；在处理规模上，可实时处理5000组/分钟的电池数据流；在能效方面，分拣设备综合能耗降低至0.8kW·h/万组，较国际先进水平再优化12%。

当前技术已实现工程化落地，并在比亚迪动力电池梯次利用项目、宁德时代回收中心等示范工程中取得显著成效。未来研究将聚焦于：
- 开发基于联邦学习的分布式分拣系统
- 构建退役电池特征知识图谱
- 探索区块链赋能的电池全生命周期管理

这些技术演进将推动退役电池分拣从传统经验驱动向智能数据驱动转型，为构建绿色能源循环经济体系提供关键技术支撑。