综述：退役锂离子电池梯次利用的现状、挑战与技术

这篇综述系统阐述了退役锂离子电池（LIBs）梯次利用的现状与挑战，重点探讨了剩余价值评估（SOH/RUL）、分选重组、安全管理等关键技术，并展望了下一代技术方向。文章强调梯次利用在延长电池生命周期、降低EV成本（如节省40%电池包成本）及减少环境污染（如避免LiPF6电解液毒性）方面的多重效益，同时指出政策标准缺失、数据追溯困难等痛点，为大规模应用提供理论支撑。

　　

Status and challenges
全球电动汽车（EV）市场爆发式增长，2023年销量达1379万辆，中国、欧洲和美国贡献95%份额。随之而来的是退役锂离子电池（LIBs）激增——中国预计2024年退役量达20.2GWh，2030年将达280GWh。这些电池若直接填埋，其正极材料中的镍、钴等重金属和电解液中的LiPF₆（氧化后生成剧毒P₂O₅）将严重威胁生态环境。梯次利用通过将容量衰减至70%-80%的退役LIBs转用于储能系统（ESS）等低负荷场景，可最大化经济与环境效益。但当前面临电池一致性差、历史数据缺失、重组技术门槛高等挑战。

Information traceability platform
电池产业链存在严重信息孤岛问题。建立全生命周期数据追溯平台至关重要，需整合生产参数（如电化学阻抗谱EIS）、车载运行数据（如充放电循环次数）等，通过区块链技术实现不可篡改的记录。例如，某实验通过300次循环测试结合机器学习，将电池分选准确率提升至92%。

Residual value estimation
退役LIBs的残值评估是梯次利用的决策核心。安全状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）是关键指标。最新研究采用差分电压分析（DVA）与容量增量法（ICA）联用，可精准识别电池老化模式。值得注意的是，三元电池的高镍低钴趋势使传统回收模式收益下降，进一步凸显梯次利用优势。

Battery management system of echelon utilization
退役电池组存在一致性恶化风险。智能电池管理系统（BMS）需集成多尺度监测技术：

• 电芯级：实时检测内阻变化（±0.5mΩ精度）
• 模组级：动态均衡控制（响应时间<50ms）
• 系统级：热失控预警（基于CO气体浓度突变）
  某储能电站案例显示，采用自适应均衡算法后，电池组寿命延长了30%。

Outlook
未来技术将聚焦三大方向：

1. 数字化：构建电池"数字孪生"模型，实现云端健康预测
2. 标准化：制定梯次利用准入标准（如容量≥65%）
3. 材料创新：开发可逆性更强的磷酸铁锂（LFP）正极材料
   值得注意的是，欧盟新规要求2030年电池回收率需达95%，这将倒逼梯次利用技术突破。

Conclusion
梯次利用是解决退役LIBs问题的优选路径，但其产业化仍需攻克技术、政策和商业模式的协同创新。随着中国"十四五"规划等政策推动，预计2025年全球梯次利用市场规模将突破千亿元。