采用改进K-means算法的退役动力电池快速分选方法

针对退役动力电池一致性差与筛选难问题，提出一种基于改进K-means算法的退役动力电池快速分选方法。根据实际需求，在初步筛选出需要的退役动力电池基础上，先利用优化初始聚类中心及自适应特征权重优化K-means算法，再以电池容量、内阻、开路电压为聚类特征，基于改进的K-means算法对退役动力电池进行聚类来实现退役动力电池快速分选。对退役动力电池样本的仿真结果表明，分选电池整体一致性参数a和b的均值最小，所提算法聚类效果较好；经电池一致性评价方法验证，各簇电池一致性指标均低于3%,所提分选方法可实现退役动力电池一致性分选，有利于批量退役动力电池的梯次利用。