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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种退役动力电池梯次利用快速筛选方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116432009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310350312.4，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种退役动力电池梯次利用快速筛选方法、装置及设备是由郑雪钦;黄维彪;苏宁设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种退役动力电池梯次利用快速筛选方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种退役动力电池梯次利用快速筛选方法、装置及设备，获取电池测试数据，并将所述测试数据作为电池的特征参数构建向量矩阵，其中，所述测试数据包括但不限于电池开路电压、容量、内阻；对所述向量矩阵进行预处理，并调用层次熵权法计算所述特征参数的组合权重；利用遗传模拟退火—K均值GASA‑Kmeans,GSK算法对电池进行筛选重组，根据预处理后的所述向量矩阵和所述组合权重对电池个体进行聚类，并生成电池个体的聚类结果，解决传统K‑means算法对初始聚类中心敏感的问题，降低了筛选的成本及操作难度，提高了重组退役动力电池组的参数一致性表现。

本发明授权一种退役动力电池梯次利用快速筛选方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种退役动力电池梯次利用快速筛选方法，其特征在于，包括： 获取电池测试数据，并将所述测试数据作为电池的特征参数构建向量矩阵； 对所述向量矩阵进行预处理，并调用层次熵权法计算所述特征参数的组合权重；其中，调用层次熵权法计算所述特征参数的组合权重具体为：获取电池的应用场景和层次结构，并根据所述应用场景和层次结构生成比较矩阵；对所述比较矩阵进行校验，并在一致性指标低于预设值时生成各指标的特征权重；对所述向量矩阵进行标准化，并根据标准化后的向量矩阵生成各指标的熵权值；将所述各指标的特征权重和所述各指标的熵权值进行组合，生成组合权重； 对所述向量矩阵进行标准化，并根据标准化后的向量矩阵生成各指标的熵权值，具体包括：通过函数对所述向量矩阵进行标准化，其中，Gij为标准化后的矩阵，xij为原始矩阵；并通过以下公式生成各指标的熵权值： ； ； 其中，Fj为信息熵、m为特征维度、Ws为熵权值； 根据预处理后的所述向量矩阵和所述组合权重对电池个体进行聚类，并生成电池个体的聚类结果。

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