【清华团队在梯次利用电池评估、应用和回收领域取得新进展】清华大学深圳国际研究生院张璇、韦国丹、周光敏团队提出了针对锂离子电池的快速一致性筛选与剩余容量评估框架和一种基于电池健康状态在线评估的梯次利用电池优化调度模型。与传统研究相比，评估时间缩短80%以上，平均准确率可达95%并实现了梯次利用电池容量和退化速率的精准估计，并将该估计数据带入电池优化调度模型，从而生成计及可靠性及成本的光储系统优化调度方案。

上述关于电池剩余容量的快速评估相关成果以“基于两步学习方法的退役锂离子电池快速聚类”为题发表于《美国化学学会能源快报》。关于电池健康状态的优化调度、梯次利用电池定价与可持续性评估相关成果分别以“基于电池健康状态在线评估的梯次利用电池最优调度方法”和“光伏储能系统中梯次利用电池应用的可持续性评估”为题发表于《可再生与可持续能源评论》和《电源杂志》#科研速递#
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