本文摘要：纯电动车动力电池除役多次重复使用的工作压力尽管说不来刻不容缓，但不容置疑对这一渐行渐近的难题如今就理应防患于未然，早于保证准备。原油时期即将落下帷幕，电动车时期已经来临。 依据推算出来预测分析，17年在我国将有GWh动力电池除役，今年将踏入10GWh经营规模。除开确定原厂的损毁多次重复使用原料，将其他可在别的情景再一次利用的充电电池梯次利用更为能充分运用动力电池的相对剩余价值，搭建绿色经济，是更为环境保护高效率的做法。

纯电动车动力电池除役多次重复使用的工作压力尽管说不来刻不容缓，但不容置疑对这一渐行渐近的难题如今就理应防患于未然，早于保证准备。原油时期即将落下帷幕，电动车时期已经来临。

依据推算出来预测分析，17年在我国将有GWh动力电池除役，今年将踏入10GWh经营规模。除开确定原厂的损毁多次重复使用原料，将其他可在别的情景再一次利用的充电电池梯次利用更为能充分运用动力电池的相对剩余价值，搭建绿色经济，是更为环境保护高效率的做法。

可是，要搭建动力电池的梯次利用，除开商业服务作业者方面、法律法规上的艰辛和欠缺外，显技术性方面最先就应对着非常大的阻碍，假如没法解决困难基本的技术性搭建难题，后边的幸福快乐构想免不了月落星沉，重演铅酸蓄电池資源消耗空气污染的后尘。　　梯次利用，简言之便是二手货再作用于，例如二手车、二手家具、二手设备，最务必确定的便是这二手货物的折旧。

一般来讲二手货物一般来说依据其出厂日期或用于期限，就是以時间来鉴别相对剩余价值。可是动力电池比较相近，仅有从時间，例如生产日期、累计用于時间这一单一数据没法鉴别相对剩余价值，由于充电电池相对剩余价值与時间正圆形离散系统关联，也不是時间的单一涵数，还务必SOH以及他重要数据，而这种数据是在用于全过程中由BMS(充电电池智能管理系统)精确测量推算出来造成。技术性上的艰辛就取决于此，一是数据的精确性，二是数据的一致性，三是数据的可继发性，四是数据的安全系数。这好多个难题都和BMS脱不开关联，因此 ，动力电池的梯次利用，BMS才算是重要。

　　最先要确定的是要不断利用到动力电池的哪样组态软件。单个锂电芯、单串(好几个单个串联)、摸组(好几个单串串联和并联)、還是动力电池PACK(好几个摸组串连)。单个锂电芯和充电电池PACK好像不是实际：单个锂电芯总数巨大，BMS也没对于单个锂电芯的数据纪录，再一次资产重组务必不断给出工作中，成本费上不划算；全部PACK中每一个单串电池性能有可能差别较小，以PACK为企业再一次利用也不宜。同样，以摸组为企业也不宜，最好的便是单串充电电池。

　　数据的精确性关键对于的是SOC、SOH。这种数据实体模型现阶段并没一个权威性的规范，充电电池实体模型自身尽管能够讲到是规范的，可是在动态性应用于中，SOH等最重要数据的优化算法是各家各有不同，有些是基本优化算法，有的称得上是秘制绝招，没哪一个优化算法能够算作是广泛认为的规范。自然，有可能也是有生产厂家的优化算法十分精准，可是出自于公司市场竞争的缘故，不有可能公布发布发布，这就只靠销售市场、靠時间检测沦落具体规范。或是是有技术专业组织产品研发出有一个精准的优化算法，搭建到专用型IC中，以规范硬件配置的方法给BMS生产厂家用于。

总而言之，就现阶段显而易见，解决困难数据的精确性难题只靠時间演变，要不是BMS生产厂家历经市场竞争，总数急剧下降，仅有那麼几个较为独享全部销售市场，要不是以规范硬件配置方式由诸多BMS生产厂家用于，现阶段这类分别为算没规范的局势没法合乎全方位的动力电池梯次利用。　　数据的一致性。数据按時间区别为两一部分，一是原厂初始数据，关键有标称电压、容积、循环系统使用寿命；二是用于全过程中的最重要数据，主要是累计静电感应量，深层静电感应频次，SOC、SOH、静态数据直流电压与SOC相匹配曲线图等。累计静电感应量、深层静电感应频次和静态数据直流电压与SOC相匹配曲线图这种数据现阶段绝大多数BMS商品都仍未记录，这种数据在锂电池组折旧推算出来中不可或缺，并且在其中静态数据直流电压与SOC相匹配曲线图对充电电池再作组合具有最重要实际意义，能够在SOH数据给出的基本上更进一步扩大锂电池组中单串的不一致性，降低除役电池分类成组成本，提高新的锂电池组的使用寿命。

动力电池要要想梯次利用，必必须对BMS制定数据纪录规范。

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