基于谱聚类的退役电池一致性评估方法研究OA
随着新能源汽车报废潮的到来,大量退役动力电池亟待梯次利用.传统方法采用K-means对退役电池进行一致性评估及重组.相比K-means,谱聚类是一种在处理非凸数据、高维数据和噪声方面具有优势的聚类算法.现使用谱聚类和K-means两种聚类对梯次利用的电池一致性评估进行探究和对比,结果表明,谱聚类的聚类准确率达69%,高于K-means聚类,在对小样本电池进行分选时更具优势,证明了基于谱聚类的技术方案的合理性和优越性.
冯添润;杨婷;孟翔
南京工程学院电力工程学院,江苏南京 210000
动力与电气工程
退役动力电池谱聚类K-means聚类一致性
《机电信息》 2024 (009)
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国家级大学生创新创业训练项目"基于多级模糊综合评价法的退役动力电池性能评估"(202311276038Z)
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