本发明涉及一种基于热效应的二次电池的一致性进行评估的方法,属于二次电池再分选技术领域。将二次电池的表面进行涂黑;电池一次一只置于设定恒温的高低温试验箱内,将电池连接上充放电试验机;电池放电后充电,对电池的表面温度进行监测;构建人工神经网络模型,使用电池在充电结束时的表面最高温度和最高温度与最低温度之差的数据对模型进行训练,模型根据电池的热效应将电池分为n组;对模型进行优化,使用单倍率充电结束时的电池表面最高温度数据来训练模型。本发明的模型应用起来简单易行,参数容易控制,所得结果具有高实用价值;电池组中使用的电池能保持热一致性和
电化学性能一致性,为电池组的安全和工作效率提供了保证。
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