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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及锂电池技术领域，提供了一种基于电池健康状态的退役锂电池梯级利用分选方法及系统，包括：获取退役锂电池的放电前红外视频；基于红外视频，通过深度学习视频识别算法，得到退役锂电池的电池健康状态后，基于所述退役锂电池的电池健康状态，判断是将退役锂电池作为储能电池纳入储能电站，还是将退役锂电池作为废弃电池；基于电池健康状态，将所述储能电池分为若干组，以将同一组的储能电池放入同一储能集装箱，作为储能电站的一个储能单元，并定期对每个组内的储能电池进行抽样，并对抽样储能电池，通过深度学习视频识别算法，得到电池健康状态后，判断是否作为废弃电池。实现了锂电池的梯级利用，实现了资源的充分利用。
主权项：1.一种基于电池健康状态的退役锂电池梯级利用分选方法，其特征在于，包括：获取退役锂电池的放电前红外视频；基于红外视频，通过深度学习视频识别算法，得到退役锂电池的电池健康状态后，基于所述退役锂电池的电池健康状态，判断是将退役锂电池作为储能电池纳入储能电站，还是将退役锂电池作为废弃电池进行拆解回收；基于电池健康状态，将所述储能电池分为若干组，以将同一组的储能电池放入同一储能集装箱，作为储能电站的一个储能单元，并定期对每个组内的储能电池进行抽样，并对抽样储能电池，通过深度学习视频识别算法，得到抽样储能电池的电池健康状态后，判断是否将组内的储能电池作为废弃电池进行拆解回收。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于电池健康状态的退役锂电池梯级利用分选方法及系统
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