现在对于车辆退役电池的筛选是个大问题，不少朋友都在致力于往这个方向上去考虑。目前主流的声音有：提出采取电池历史数据进行健康状态评估，进而对电池进行筛选，重组、传统测试方法（这里评估容量的充放电测试很费时间）、EIS方法，有点不同道路的情况，我们在这里首先谈一下目前大趋势上新能源汽车动力蓄电池溯源工作。

  2018年2月26日工业与信息化部联合各部委发布《新能源汽车动力蓄电池回收利用管理暂行办法》，并明确将自2018年8月1日起正式实施。工信部委托北京理工大学在现有的新能源汽车国家监测与管理平台基础上进行功能升级，作为“新能源汽车国家监测与动力蓄电池回收利用溯源综合管理平台的车载管理模块”(以下简称“车载管理模块”)，实现汽车动力蓄电池溯源数据信息的收集等相关功能。

  由汽车生产企业直接将动力蓄电池编码信息上传至“车载管理模块”，同时新能源汽车售后服务机构、电池租赁等运营企业也应尽快建立动力蓄电池编码与新能源汽车的动态联系。动力蓄电池生产企业须将符合国标GB  34014《汽车动力蓄电池编码规则》的电池编码数据传输至汽车生产企业，由汽车生产企业负责将车辆信息与电池编码数据信息匹配绑定后上传至  “车载管理模块”。如下图所示主要包括

  电池生产企业：包括单体生产厂商和Pack生产企业，通过数据交互，把单体、模组和电池系统的各个层面信息归档，然后对所有不同批次不相同的型号(包括各个改进型号)全部按照以上的编码规则，接着进行分类，通过梳理之后，统一汇总到电动汽车生产企业这里。

  通过整一个完整的过程监控，把电池生产、维修过程中的相应信息，通过整车企业的联网平台汇总到国家监控平台，等于国家监控平台包含：

  在这里我们来探讨一下电池数据的采集和应用，由于按照上述的规则，在数据库里面的数据包含使用的过程在数据密度和采集精度时有差异的。在实际使用中，采集数据需要覆盖一定的层面，包含电池系统的电流、电压、温度，也需要仔细考虑这些采集数据的实际精度。我们在历史数据上检索的主要内容有，电池系统在生命周期的滥用情况，包含各种：

  电动汽车内电池在充电过程中、BMS休眠以前和启动前，记录在较高温度存放的时间实时状态

  我们在考虑这些状态的过程，一方面要考虑采集数据、一方面包括历史故障状态。在实际的开发中，我们大家可以独立于电池系统SOH来做一些尝试：

  通过在线数据来进行评测电池的SOH，评估电池在容量衰减的情况。目前大部分的办法，是通过不一样的温度下，在同一个功率条件下去采集整个电池的充电的过程，然后根据充电电流和充电机电流这两个参数来分析充电的电量。

  直流内阻量测原理是假设电池等效模型为，当电池施加电流时电池电压与电池开路电压的电位差为放电电流‧内阻抗。我们在大数据的时候，可以在电池系统在某些大开度的加速过程，来通过典型的工况捕捉来与以下的办法来进行记录，如我们之前的测试方法的简化版：在电池静置时测得开路电压(U1)，使电池以规格内最大电流(IDisge)定电流放电  18 秒。分别纪录放电开始 2 秒、10 秒与 18 秒电池电压(U2、U3、U4)，透过 U1、U2、U3、U4、  IDisge计算可得放电内阻抗;充电以相对方式处理可得放电内阻抗。

  这里我们大家可以思考下一下动力电池历史数据对退役电池性能评估的作用和局限性是什么?这种方法是否很适合进行退役电池梯次利用的筛选?采用历史数据对老化电池分选，进行梯次利用，是否可靠?

  整个电池数据的分析工作量是很大的，也需要大量的BMS的内部数据的算法对比，还有实验室建立的基准作对比。我们得知最大的问题，还是整个数据的连续性和有效性，在整个生命周期去数据采集的量是非常大的，我们在数据前期和数据后期，数据库里面的数据有必要进行合适的压缩。所以某些程度上，我们现在设计的电池采集的精度、频率和其他要求，只是在某些层面上满足一个基本的采集要求。而不能当下带来直接的效益。我认为这个事情是稳步推进的过程。

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