本文摘要：电动汽车动力电池除役重复使用的压力虽然说不上迫在眉睫，但毫无疑问对这个渐行渐进的问题现在就应当未雨绸缪，早于做到打算。石油时代将要落幕，电车时代正在到来。根据计算出来预测，2017年我国将有GWh动力电池除役，2020年将步入10GWh规模。 除了确认出厂的报废重复使用原材料，将其余可在其他场景再度利用的电池梯次利用更加能充分发挥动力电池的剩余价值，构建循环经济，是更加环保高效的作法。

电动汽车动力电池除役重复使用的压力虽然说不上迫在眉睫，但毫无疑问对这个渐行渐进的问题现在就应当未雨绸缪，早于做到打算。石油时代将要落幕，电车时代正在到来。根据计算出来预测，2017年我国将有GWh动力电池除役，2020年将步入10GWh规模。

除了确认出厂的报废重复使用原材料，将其余可在其他场景再度利用的电池梯次利用更加能充分发挥动力电池的剩余价值，构建循环经济，是更加环保高效的作法。但是，要构建动力电池的梯次利用，除了商业操作者层面、政策法规上的艰难和缺乏外，显技术层面首先就面对着相当大的障碍，如果无法解决问题基础的技术构建问题，后面的幸福设想不免镜花水月，重蹈铅酸电池资源浪费环境污染的覆辙。　　梯次利用，说白了就是二手货再行用于，比如二手车、二手家具、二手设备，最必须确认的就是这二手货物的残值。

一般来讲二手货物一般来说根据其生产日期或用于年限，即以时间来辨别剩余价值。但是动力电池较为类似，仅有从时间，比如出厂日期、总计用于时间这一单一数据无法辨别剩余价值，因为电池剩余价值与时间呈圆形非线性关系，也不是时间的单一函数，还必须SOH及其他关键数据，而这些数据是在用于过程中由BMS(电池管理系统)测量计算出来产生。

技术上的艰难就在于此，一是数据的准确性，二是数据的完整性，三是数据的可获得性，四是数据的安全性。这几个问题都与BMS脱不了干系，所以，动力电池的梯次利用，BMS才是关键。　　首先要确认的是要反复利用到动力电池的哪种组态。

单体电芯、单串(多个单体并联)、模组(多个单串串并联)、还是动力电池PACK(多个模组串联)。单体电芯和电池PACK似乎是不现实：单体电芯数量极大，BMS也没针对单体电芯的数据记录，再度重组必须反复给定工作，成本上划不来；整个PACK中每个单串电池性能有可能差异较小，以PACK为单位再度利用也不适合。同理，以模组为单位也不适合，最合适的就是单串电池。　　数据的准确性主要针对的是SOC、SOH。

这些数据模型目前并没一个权威的标准，电池模型本身虽然可以说道是标准的，但是在动态应用于中，SOH等最重要数据的算法是每家有所不同，有的是常规算法，有的堪称是独门绝技，没哪一个算法可以算是是普遍认为的标准。当然，有可能也有厂家的算法非常精确，但是出于企业竞争的原因，不有可能公开发表公布，这就仅靠市场、靠时间检验沦为实际标准。或者是有专业机构研发出有一个精确的算法，构建到专用IC中，以标准硬件的方式给BMS厂家用于。总之，就目前显然，解决问题数据的准确性问题仅靠时间演进，要么是BMS厂家经过竞争，数量骤减，只有那么几家比较独占整个市场，要么是以标准硬件形式由众多BMS厂家用于，目前这种各自为算没标准的局面无法符合全面的动力电池梯次利用。

　　数据的完整性。数据按时间区分为两部分，一是出厂原始数据，主要有标称电压、容量、循环寿命；二是用于过程中的最重要数据，主要是总计静电量，深度静电次数，SOC、SOH、静态端电压与SOC对应曲线等。

总计静电量、深度静电次数和静态端电压与SOC对应曲线这些数据目前大部分BMS产品都仍未记录，这些数据在电池组残值计算出来中必不可少，而且其中静态端电压与SOC对应曲线对电池再行成组具备最重要意义，可以在SOH数据给定的基础上更进一步增大电池组中单串的不一致性，减少除役电池分类成构成本，提升新的电池组的寿命。动力电池要想要梯次利用，必需要对BMS制订数据记录标准。

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