基于谱聚类的退役电池一致性评估方法研究

• 作者: 冯添润 杨婷 孟翔 南京工程学院电力工程学院
• 来源期刊: 机电信息
• 学科: 工学
• 关键词: 退役动力电池 谱聚类 K-means聚类 一致性
• 年，卷（期）: 2024,（9）
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2024.09.007

摘要

随着新能源汽车报废潮的到来，大量退役动力电池亟待梯次利用。传统方法采用K-means对退役电池进行一致性评估及重组。相比K-means，谱聚类是一种在处理非凸数据、高维数据和噪声方面具有优势的聚类算法。现使用谱聚类和K-means两种聚类对梯次利用的电池一致性评估进行探究和对比，结果表明，谱聚类的聚类准确率达69%，高于K-means聚类，在对小样本电池进行分选时更具优势，证明了基于谱聚类的技术方案的合理性和优越性。