退役动力电池梯次利用技术及工程应用概述

赵光金，李博文，胡玉霞，董锐锋，王放放

（国网河南省电力公司电力科学研究院，河南 郑州 450052）

在“双碳”背景下，近些年电动汽车发展迅速。截至2022 年8 月底，我国新能源汽车保有量达到1099万辆，占全球一半左右。从2023到2030年，我国退役动力锂电池规模预计将从33.95 GWh 提升至380.3 GWh，增幅超过10倍。从电动汽车退役下来的动力电池一般容量衰减到初始容量的70%～80%，仍具有较高的剩余能量，通过梯次利用急速将电池重新分选配组，仍可发挥电池剩余价值。此外，通过梯次利用延长电池综合服役寿命，不仅降低动力电池全寿命周期成本，同时对推动电动汽车绿色健康可持续发展以及控制成本具有积极作用。

从环境角度考虑，锂电池里含有多种不易自然分解的金属元素和多种化学合成物，不妥善处理容易造成环境污染。退役电池若不能有效利用，将造成极大的资源浪费，并且退役动力电池包含多种化合物，任意弃置将对水质和土壤造成污染。动力电池梯级利用可以最大限度地利用电池的价值，促使电池全寿命周期延长，为社会创造经济价值，同时减少了废弃物的排放，是一种循环、低碳、绿色可持续的生产生活方式。

从安全角度来分析，不当的处置方式易引起退役动力电池自燃或爆炸等安全事故。新能源车电池的使用寿命是5～8 年，或者行驶里程20 万公里，而电动商用车由于日行驶里程长，充放电频率更高，有效寿命更短。由于动力电池的健康状态低于出厂原电池健康状态的80%时会进行强制回收，因此，理论上动力电池可进行全生命周期的管理和使用。

此外，梯次利用电池储能的价格竞争优势逐渐显现。市场新电芯价格是退役电池回收价格的2倍左右。若能有效解决梯次利用电池安全技术问题，则初期投资成本要比新电池储能低20%～30%，最终促使项目成本显著降低，进而提升能源清洁生产和替代水平，促进梯次利用电池在储能系统、备用电源、低速电动车等领域实现广泛应用。本文主要对动力电池的梯次利用的技术研究进展以及相关产业政策和国家、行业标准进行总结，并对退役动力电池梯次利用产业未来发展趋势进行梳理分析，为促进退役动力电池梯次利用产业健康发展以及大量退役动力电池合理利用提供理论和实践指导。

1 退役动力电池梯次利用技术

1.1 退役动力电池分级

随着新能源汽车技术的发展成熟和使用环境的持续改善，新能源汽车对燃油汽车的替代进程持续加快，燃油汽车将进入加速报废淘汰期，同时新能源汽车报废量也将逐步提升，退役动力电池梯次利用技术研究也日益受到关注。国内外许多研究都表明，近年来随着动力电池在材料性能、制造工艺、电池一致性、循环寿命、能量密度、安全性等方面取得重大突破，退役动力电池的各项性能也得到了巨大的提升，将退役动力电池进行梯次利用极具可行性。

根据退役动力电池的规格和类型如表1 所示，退役动力电池梯次利用时也具有不同的应用场景[1]，如图1 所示，对于电力储能领域，按照用途及特点，在可再生能源电力储能、电网调峰、调频储能、配电侧分布式储能和用户侧分布式微网储能等方面均可选用合适的退役动力电池；对于动力型电源，在车速低、行驶里程短、充电方便、电池容量要求不高等情况时，完全可使用梯次电池替代；通信基站电源具有容量小、低电压、高冗余、小电流、非移动的特点，目前是退役动力电池梯次利用发展最快的应用场景之一；在生产生活等消费类领域，对于一些中低端的充电式电子产品，由于成本控制的特殊需求，在满足其应用场景的前提下，用梯次电池代替新电池完全可以胜任。

图1 退役动力电池梯次利用应用场景Fig.1 Application scenarios for echelon utilization of retired power batteries

表1 动力电池全生命周期应用方式Table 1 Application methods for the full life cycle of power batteries

1.2 电池分选评估

退役动力电池在经过长期运行工作之后，由于受环境及电池本身差异的影响会造成电池容量衰减程度不同，电池的不一致性逐渐显现，同时退役动力电池中仍可能存在部分问题电池未能被诊断出来。因此，为了更好地利用退役动力电池，提升梯次动力电池的可靠性，必须评估电池的衰减情况，分选出性能一致性较好的电池。

1.2.1 退役动力电池外观筛选

动力电池通常整体退役，由于电池经长期使用可能会出现气胀、漏液、破损等外观形变，因此需通过模组拆解，分选出外观符合梯次利用标准的电池[2]。

目前导致退役动力电池外观受损主要可分为物理损坏和化学损坏。其中物理损坏指受外界应力而发生的形变或破损。化学损坏指电池内部发生的不可逆化学反应，例如锂枝结晶、电解液分解、集流体破损等。因此，退役动力电池外观筛选除了观察电池是否发生严重变形、外形结构、铭牌、编号、电池表面平整程度及油渍等损伤情况，还要检查电池是否存在漏液、锈蚀等现象。实际上，退役动力电池梯次筛选不仅需要电池外观符合梯次利用标准，还需对其进行电荷状态评估和健康状态评估。

1.2.2 退役动力电池电荷状态评估

从电量的角度来看，电池荷电状态(state of charge，SOC)通常是指电池剩余电量与其在相同条件下可用容量的比值[3]。近年来，国内外对于退役动力电池电荷状态评估的方法主要可分为下列几种：

（1）安时积分法[4]。根据电池荷电状态的定义，通过电流在测试时间内的积分比最大容量得到实时的荷电状态，然而，其测量精度与电池荷电状态初始值的选取密切相关。若初始值设置合理，采用安时积分法在初始阶段可获取较高精度，但随着时间推移以及多种环境因素影响，将致使库仑效率产生偏差，计算得到的电池荷电状态精度会逐渐降低。因此，安时积分法的测量值精度受初始值和累计误差限制，使用该方法测量电池荷电状态时需考虑电池额定容量受外界因素影响而产生的变化。

（2）开路电压法[5]。该方法需先进行充放电试验，而后测量不同荷电状态下的开路电压，进而分析电池开路电压与电池荷电状态的相对应值得到变化曲线和电池荷电状态值。然而，采用该方法评估退役动力电池荷电状态时，其开路电压若要得到准确测量值需将电池静置较长时间，否则评估的电池荷电状态值将会产生较大误差。

（3）数据驱动法。该方法是指利用电压、电流、温度和内阻等大量实验数据训练模型，进而利用算法模型估算电池的荷电状态。目前，数据驱动方法包括模糊逻辑、支持向量机、模糊神经网络以及人工神经网络等[6-9]。数据驱动的核心是采用算法对大量数据进行训练，其训练质量决定状态估计的精度。由于电池数据受外部环境及工况的影响，以及动力电池非线性的性能衰减致使部分训练数据失效也将影响电池荷电状态评估的精度。

（4）多法融合。该方法在等效模型基础上，利用扩展卡尔曼滤波技术[10-13]、粒子滤波技术[14]等方法估算电池的荷电状态。其中粒子滤波技术主要结合其相应的电池模型，通过对安培小时法进行修正，并根据电池模型给出的仿真预测结果。该方法在处理非线性、非高斯系统方具有较高的精度。而多法融合能够有机结合多种方法的优势，提升评估结果的有效性，已成为目前电池荷电状态估计方法中最常用的方法之一。

1.2.3 退役动力电池健康状态评估

动力电池健康状态(state of health，SOH)是指在标准条件下，将满电电池以恒定的倍率进行放电至截止电压放出的最大电量与其出厂时的实际容量之间比值[15]。电池健康状态是电池评估、电池的容量衰减、功率衰减以及预测电池寿命的重要指标。若要实现退役动力电池的梯次利用就需对电池的健康状态进行有效评价[16]。其常用的评估方法为：

（1）电压特性曲线。通常情况下电池衰减程度与开路电压息息相关。该方法利用实验数据计算在不同充放电、电池电荷状态下同一电池的开路电压与电池健康状态之间的函数关系[17]。即通过多次充放电数据拟合开路电压与电池健康状态的关系，进而利用电池的开路电压估算电池的健康状态。此方法不仅测试周期长而且由于受电池迟滞效应的影响其开路电压的精确难以控制。

（2）直接放电。该方法将满电的电池以设定的充电倍率继续浮充至截止电压，而后静置电池至内部化学反应几乎消失。之后以恒定放电倍率恒流放电至电池放电截止电压，并通过放电电流与放电时长的积分得到当前电池实际的最大可放电容量，即电池健康状态的值。该方法的不足之处在于试验时间较长，并且每一个单体电池单次循环充放电均需要几个小时，另外电池单体需要拆解，在实际测试中推广难度较高。

（3）电化学阻抗。该方法需利用电化学阻抗谱分析仪测算电池的交流阻抗谱，而后通过分析交流阻抗谱数据估算出电池的健康状态[18]。由于该方法需要精密的测试仪器以获得高精度的实验数据，对于规模化的退役动力电池模块的电池健康状态评估，其较高的综合测量成本以及复杂的测试流程使得该方法的推广受到了一些阻碍。

（4）内阻测量。随着循环次数的增加，电池内部等效欧姆电阻变大[19]。通过试验测量或数据驱动发现健康状态与内阻之间存在一定的函数关系。因此，利用该函数关系，对欧姆内阻的实时监测即可等效成为对电池健康状态的在线监测。该估算方法不仅原理简单，而且对于健康状态评估的精度较高，在实际测试中推广较为容易。

1.2.4 退役动力电池快速分选

当前梯次利用电池储能技术，主要采取将退役电池组拆解为模块，经测试筛选后，将容量、电压、内阻、一致性等满足要求的电池模块重组集成为电池组的技术路线。面对大规模电池分选，采用传统的分容定容筛选测试方法，效率低、成本高。虽然国内在退役电池性能评估、分选重组、集成、热安全管理以及一致性评估、重组利用等技术实现突破，但仍面临退役动力电池规模化快速分选技术难点[2]。马速良等人[20]为了适应多应用场景对退役电池一致性的筛选要求，提出一种基于电池性能和智能算法的聚类筛选方法。该方法能够在退役电池特征参数的基础上利用多种目标函数提升退役电池一致性筛选的灵活性。而后，基于聚类思想的改进遗传优化筛选策略，实现规模化的退役动力电池样本的优化筛选。

针对大规模退役电池初始状态的差异性，导致分选效率降低的问题，曹学彬等人[21]建立了退役电池的快速分选与综合评价模型，该模型通过提取部分特征充电曲线的老化特征，采用支持向量分类机(SVM)训练退役电池分选模型，并用粒子群算法(PSO)优化SVM参数。最后，通过选取多参数评价指标，并依据退役电池实际数据对模型的评价结果进行了验证。

骆凡等人[22]提出了一种基于短时脉冲放电与电化学阻抗谱(ЕIS)相结合的退役动力电池快速分选方法，该方法通过对动力电池进行短时脉冲放电与阻抗谱测试，将获取的脉冲电压差、直流内阻、电化学阻抗谱曲线形状特征以及等效电路模型参数作为筛选指标建立数学模型，实现对退役动力电池快速有效的分选，其不仅有效地降能够低能耗，并且使得单体的平均测试时间缩短至20分钟以内。

近些年，中国电科院、国网河南省电力公司面对大规模梯次利用动力电池开展无损检测和快速分选重组的研究[23-24]发现面对大规模梯次利用如果将动力电池拆解成电池单体后再进行分选检测将耗费大量的时间和成本，而通过拆解不同容量的退役动力电池发现同一电池模组中单体容量基本一致，一致性较好的电池模组可以整组进行梯次利用。

1.3 电池重组

退役动力电池通过拆解，并依据不同的容量等级和性能一致性重新配组形成梯级利用的重组电池[25]。通过重组、集成的重组电池可改善各电池组之间的一致性，更好地适用新的应用场景，发挥电池梯次利用的价值，同时也是退役电池梯次利用的一个关键环节[26]。然而简单随机重组方法将导致电池一致性较差，运行过程衰减加速且老化规律难以准确预判，存在较大的安全隐患。为此，Chen 等人[27]开发一种基于电池容量增量曲线(IC)的分选重组方法，该方法利用容量-电压曲线与电池老化衰退之间的关系，通过提取电池容量增量曲线的波峰等特征参数进行电池分选，而后运用K-means 算法实现快速聚类分组以提升退役动力电池梯次利用的性能一致性。该方法能够反映长期的一致性容量损失，有效提升梯次利用整组使用寿命，具备较强的实用性。此外，徐余丰等人[28]提出整组梯次利用的方案，对退役动力电池模组进行性能检测和筛选，将符合标准的退役动力电池模组重组后应用于微电网系统。

1.4 电池均衡管理

电池均衡管理是退役动力电池规模化应用以及快速推广的关键应用技术之一。由于退役动力电池的性能以及电压、电池荷电状态、容量、内阻等参数存在或多或少的差异或不一致性，并且电池的不一致性随循环使用逐渐增大，使得电池模组的整体性能受“木桶效应”的影响快速衰减[29-30]。由于退役动力电池的一致性要远差于新电池，一般的电池均衡管理功能难以解决一致性差等问题，致使重组的电池在梯次利用过程中衰减较快且老化规律无法准确预判，严重制约了梯次利用储能技术的发展应用。电池均衡管理技术可实现退役动力电池在梯次利用过程一致性管理和安全性调控，能够促进退役电池的高值化利用[31]。因此，电池均衡管理对减小电池间的性能差异，改善电池的不一致性具有极其重要的实际意义。

1.4.1 被动均衡技术

被动均衡技术是指通过电池管理系统 (battery managements system，BMS)检测电池模组中能量较高的单体电池，而后其旁路电阻利用欧姆定律将多余的电能转化为热能的形式消散出去，进而促使电池模组内的单体电池能量状态保持一致。该种均衡技术的优势在于电路结构控制和电路简单，技术成熟造价成本较低，在早期的电动汽车中也都采用该方法提升电池的均衡特性。

但该方法均衡的过程中分流电阻消耗了动力电池组的能量，均衡效率较低，不仅会消耗电池模组的电能，而且还将增大电池管理系统中热管理的负担，致使系统的安全性、可靠性下降甚至产生安全隐患。因此，对于退役动力电池或大容量、大功率的电池模组均衡管理采用单一的被动均衡技术并不适用[32-33]。

1.4.2 主动均衡技术

主动均衡技术本质上是指，通过电池管理系统检测单体电池的能量状态，并利用储能元件作为中介，将能量偏高的单体电池和能量直接或间接转移至能量偏低的单体电池。该方法能量通过储能元件进行迅速传递，均衡效率高，不直接消耗能量。按照转移介质的不同，能量转移法可分为开关电容法[34]和DC-DC变流器法[35]。由于均衡系统对于储能元件需求较多，电路较为复杂且当相邻电池间电压差较小时其均衡需要很长时间，对于位置较为固定、空间要求不苛刻的电池模组均衡管理可以采用主动均衡技术。

1.4.3 动态均衡技术

可重构电池均衡方法是利用电路设计原理将电池组和电池单体级别的分级管控，通过灵活切换电池之间的串并联方式实现退役动力电池的一致性管理。可重构电池组的概念被提出使得储能电站可以动态调节电池的串并联结构，使得重构电池模组具有高容错性[36]、高充电均衡[37]、高效率[38]以及可变的电池组端电压[39]等优势，为电池的梯次利用提供了新的思路[40]。清华大学慈松等人[41-42]提出动态可重构电池网络和数字储能理念，已在自适应可重构电池网络设计、电池电荷状态评估和电池健康状态精准算法等方面取得多项研究成果，现已完成百/千瓦级的可重构电池网络模块设计，并将可重构电池网络管控技术应用于300 kW 电池储能电站。基于可重构电池网络的数字储能系统可以将储能系统的有效容量提升20%以上，并且可以避免电池单体层面的过充过放现象，实现了故障电池单体的自动在线监测和隔离。

此外，范茂松等人[43]通过对梯次利用动力电池容量动态离散机理的探索，从机理上分析电池不一致性的本质原因，进而提出基于容量动态离散机理的均衡方法和技术。赵光金等人[44]开发的主被动协同响应的退役电池均衡技术能够有机结合主动和被动均衡优势，有效地弥补了单一均衡策略的不足，更有利于实现延长电池寿命、降低电池及储能成本的目标。

总之，退役动力电池一致性相较于新电池更加难以控制，单独使用主动均衡或者被动均衡技术已无法完全满足系统均衡需求，而具有能量损耗小、均衡速度快、系统结构简单、高扩展性和兼容性的智能均衡方法将是未来退役动力电池均衡技术的发展趋势。

1.5 电池安全

通过测试退役动力电池的倍率性能、表面放热特性、高低温性能、循环寿命并拆解部分电池对电极材料的物相和表面形貌进行比对分析，证明退役的动力电池仍具有较好的电学性能，并且在相对温和的使用条件下退役动力电池满足梯次利用的要求[45-46]。但是由于退役动力电池经过了长期使用，电池的一致性变差，进而致使部分电池存在过充或过放的情况。

目前研究电池及相关材料热稳定性的方法有差示扫描量热(differential scanning calorimetry，DSC)、绝热加速量热(acceleratin gratecalorimetry，ARC)和热重分析(thermal gravimetric analysis，TGA)[47-48]。绝热加速量热仪可对单体及模组电池进行测试并且测试精度高。绝热加速量热仪由于其能研究绝热环境下的自加热情况且灵敏度高等优点成为电池安全性研究的方式之一。通过绝热加速量热测试，可以得到自放热速率和温度的变化关系，推动锂/钠离子电池动力学、热失控原因以及电极材料、电解液热安全性能评估的研究[49]。

除了对退役动力电池热失控安全性能评估之外，研究电池系统长时间尺度的安全预警，不仅能够保护电源设备的财产安全，也是促进梯次利用市场健康持续发展的重要保障。此外，通过衰退模型[50]可对多工况环境下的电池容量衰减预测。并且当前基于实验数据的电池过放安全风险评估与预测模型已通过实况运行数据的有效性验证[51]，此外，运用SVM 方法[52]也可估算电池内阻等参数的变化趋势，实现电池安全风险预警。

2 退役动力电池梯次利用政策

退役电池关键技术是工程应用的基础，而产业政策更是促进关键技术实践与工程应用的催化剂。由于退役动力电池使用环境和运维的差异，以及电池历史运行数据难以获取都将提升退役动力电池梯次利用的难度和成本[53]。近些年，我国对于梯次利用电池储能系统的开发和应用出台多项鼓励政策，工业和信息化部（工信部）等国家职能部门也对退役动力电池梯次利用发展给予大量的政策支持，具体见表2。

表2 国内退役动力电池梯次利用相关政策Table 2 Relevant policies for the echelon utilization of retired power batteries in china

在2018 年，工信部印发《新能源汽车动力蓄电池回收利用管理暂行办法》，其中要求动力蓄电池生产企业须对电池进行编码，同时车企应记录蓄电池编码。该政策使得动力电池全生命周期可追溯，数据可收集，为后续电池的余值评估以及梯次利用提供支撑。

2021 年，国家发展改革委印发《“十四五”循环经济发展规划》，指出开展废旧动力电池的循环利用行动，推进动力电池规范化梯次利用。同年8 月，工信部等五部门联合发布了《新能源汽车动力蓄电池梯次利用管理办法》，鼓励梯次利用产业链相关企业互相合作，强化信息共享，提升退役动力电池梯次利用率。

2022年7月，工信部发布的《新能源汽车动力蓄电池回收利用溯源管理暂行规定》，明确建设新能源汽车动力蓄电池回收利用溯源管理平台，对退役动力电池全生命周期(生产、销售、使用、报废、回收)信息进行采集，并对各环节回收利用主体责任履行情况进行实时监测。

另外，2022 年12 月工信部公布了新一批符合汽车废旧动力蓄电池综合利用规范条件的企业名单，利用市场手段促进退役动力电池管理水平的提升及梯次利用产业规范化发展。

截至2023 年4 月，国家已颁布多项退役电池梯次利用相关政策(见表2)。从明确退役动力电池的回收责任、推进退役动力电池回收体系建设、电池溯源平台搭建以及回收管理办法的完善，到推进规范企业发展等政策相继落地。当前，退役动力电池梯次利用仍处于难以实施与管控的情况，缺乏相关政策具体实施细则，需推动企业落地退役动力电池梯次利用示范项目，加速推进退役动力电池梯次利用的健康状态溯源、安全试验评价、一致性管理、安全性调控等技术开发，持续引导梯次利用行业规范化发展[54]。

3 退役动力电池梯次利用标准

我国对退役动力电池的梯次利用高度重视，2017年至今，发布了多项退役动力电池梯次利用国家标准和行业标准，如表3所示，从余能检测、拆解规范、包装运输、产品标识、梯次利用要求等多方面进行了具体规定。此外，国内相关行业与大批能源企业已经逐步推进退役动力电池梯次利用相关产业发展，同时梯次利用标准的制定也为相关产业的发展设定规范。当前，动力电池退役规模逐步递增，退役动力电池梯次利用的安全性和可靠性得到更多的关注[55]。

表3 国内退役动力电池梯次利用国家标准和行业标准[56-70]Table 3 National and industry standards for echelon utilization of retired power batteries[56-70]

GB/T 33598 2017 对退役新能源车辆的动力电池包拆解为电池单体的拆解过程进行了规范，其中包括总体要求、安全要求、作业程序、存储以及管理要求。该标准确保动力电池拆解过程的环保、安全、高效，同时也为后续退役电池的测试评估、分选重组等工作的开展奠定了基础。

GB/T 34013 2017规定了电动汽车用动力电池的单体、模块和标准箱尺寸规格要求。该标准规范了动力电池尺寸，同时也有助于解决动力电池尺寸与梯次利用场景匹配的问题。

GB/T 34014 2017 对动力电池编码的基本原则、编码对象、代码结构和数据载体进行了规定。该标准可用于动力电池生产管理、维护和溯源及电动汽车关键参数监控。编码的可追溯性和唯一性有助于确定动力电池回收责任主体以及梯次利用电池的评估。无论是规格尺寸的标准化还是编码的统一化，都极大地完善了动力电池梯次利用标准体系框架，推进了动力电池梯次利用产业的发展。

GB/T 34015—2017规范了动力电池外观检查、极性检测、电压判别以及充放电电流判别等初筛过程，为退役动力电池的余能检测提供了评价依据。GB/T 34015.2—2020，规范了电池包或模块的拆卸过程中的场地、设施、人员及作业等要求。GB/T 8698.1—2020 对退役动力电池回收利用的包装运输环节进行规范。

GB/T 34015.4 对车用动力电池梯次利用产品标识进行了规范。根据简单的标识即可观察产品的基本信息及来源，辨别产品的质量，不仅可以给企业内部的可追溯性提供便利，还可以给梯次利用产品的客户提供一个知情权的保障。使得废旧车用动力蓄电池经过梯次利用能够重新作为一类产品进行销售，其模块和单体可根据市场实际需求进行组合再使用，对于车用动力电池梯次利用产品应用和资源化利用具有重要意义。

GB/T 34015.3对退役动力电池梯次利用的性能、外观要求以及梯次利用产品一般要求进行了规定。该标准为梯次利用企业判断退役电池是否具有可梯次利用价值还是作为材料进行再生利用提供了依据，并简要地提出梯次利用产品的一般要求，而具体的技术要求还需应用场景所处行业或客户依据梯次利用产品的应用场景规定。

当前动力电池国标体系相对完善，而针对梯次利用电池国标的制定还处于起步阶段[71]。同时对于退役动力电池梯次利用的耐久性以及相关的安全评估标准较少，需完善梯次利用安全评价标准，加快梯次利用标准体系框架的研究制定进程[72]，结合退役动力电池独特的性能特点、实际应用场景、经济效益以及安全性等多方面的影响，制定适用于梯次利用电池的标准体系[73]。

4 退役动力电池梯次利用工程应用

目前研究进程主要分为两个阶段：

（1）小规模验证阶段。为了验证退役动力电池梯次利用可行性，国内外研究人员进行了相关研究，对退役动力电池做了大量的数据测试，注重其容量、性能和循环寿命的测试。进而研究了梯次利用的均衡管理技术、系统集成技术，在此基础上进行退役动力电池在储能领域的可行性及安全性等功能验证，规模主要集中在百千瓦级及以下的小型储能示范工程。

（2）中等规模验证阶段。随着研究的不断深入，梯次利用已由理论研究向实用性研究转变，注重退役动力电池的快速筛选、快速分级、健康状态评价、梯次利用评估、寿命预判等技术研究，在此基础上进行中等规模储能系统工程示范，规模已扩大至兆瓦时级具备初步商业运营条件。

4.1 国外工程应用发展现状

全球都已开展有关动力锂电池梯次利用的研究。德国、美国、日本等国家起步较早，已有成功的示范工程和商业项目并且日本4R Еnergy、夏普，美国特斯拉已将梯次电池用于个人或商业储能项目。早在1996 年，美国先进汽车联合会就赞助美国阿贡国家实验室从事电动汽车退役动力电池梯次利用研究。2002 年，美国圣地亚国家实验室开展基于储能应用的退役动力电池梯次利用技术研究。

2010年9月，日产汽车与住友商会共同研究电动汽车配备的锂电池再利用技术并成立4R Еnergy。2011 年1 月，日本GS、三菱商会、三菱汽车以及Lithium Еnergy Japan (LЕJ)四家公司启动三菱电动汽车用电池回收再利用的实证试验研究。2012 年11 月，通用汽车公司与ABB 共同展示了一项电池梯次利用技术，即将五组雪佛兰退役动力电池重组成新模块，该装置能够满足3—5个普通家庭2小时的电力需求。

2019 年，美国橡树岭国家实验室已经开发出二次电池适用于住宅用户的使用方法，并受美国能源部电力储能计划支持，开发用于二次电池的控制系统，以使得二次锂离子电池满足电网规模储能系统的要求。该项目在北卡罗来纳州的住宅小区装机容量为15 kW的储能系统测试表明重新利用仍有使用价值的电池，可以最大程度地减少浪费，并确保安全可靠的电力供应来支持循环经济，对于日益依赖分布式可再生能源的现代化电网至关重要，

2021年，JT Еnergy Systems公司考虑到欧洲的能源短缺，采用梯次利用电池储能系统储存可再生能源，通过提升能量利用效率，稳定能源价格，进而实现能源转型。该公司组成25 MW 的电池储能系统中大部分电池模块来自由AG公司提供的电动叉车和电动客车退役动力电池。之后，日本夏普公司也开发出将退役动力锂电池用于家庭储能的产品。

2022年5月，宝马集团与浙江华友循环科技有限公司携手打造退役动力电池材料回收与梯次利用创新合作模式，见图2。他们先将退役动力电池电池梯次利用，而后回收分解，并将分解后的材料用于生产新动力电池，进而实现动力电池梯次利用和电池原材料的闭环管理。宝马在推进打造“最绿色电动汽车”愿景的同时，也在持续加强与产业链上下游企业的紧密协作，促进动力电池回收利用行业绿色、高质量发展。

图2 宝马集团与浙江华友合作的梯次利用储能充电站Fig.2 Echelon utilization of energy storage charging stations in cooperation between BMW andZhejiang HuaYou

从国际看，美国、德国、日本等汽车产业发达国家形成了完善的报废机动车梯次利用和回收拆解体系，拥有较为成熟的电池梯次利用和回收拆解技术，依托其完备的生产者责任延伸、环境保护、梯次利用补贴等制度机制引导，推动退役动力电池有序回收拆解、资源化利用和无害化处置。总体而言，国外新能源汽车退役电池梯次利用主要瞄准信息和通信技术、家庭以及可再能源发电储能等领域，重点开展的实践验证，见表4。

表4 全球动力电池梯次利用部分应用状况统计Table 4 Statistics on partial application status of global power battery echelon utilization

4.2 国内工程应用发展现状

在国内虽然退役电池的梯次利用起步较晚，但梯次利用产业也随着新能源的发展迅速壮大。目前，国内的退役动力电池梯次利用产业链布局已基本成型，如图3所示。

图3 动力电池梯次利用产业链发展布局图Fig.3 Development layout of power battery echelon utilization industry

在2011年，863计划重大项目智能电网关键技术研发《电动汽车充放储一体化电站系统及工程示范》就已启动实施，其中涉及动力电池梯次利用方面的研究内容主要包括研究电池梯次利用的筛选原则以及成组方法和系统方案。同年，青岛薛家岛电动汽车智能充换储放电站投入试运行。该电站集公交充换电、乘用车集中充电、电力储能于一体并装配2000 kW梯次电池储能装置。

2012 年，国家电网公司启动了《电动汽车动力电池梯次利用技术研究与示范》科技项目，重点研究电池梯次利用涉及的电池可用性、安全性、技术可行性、经济适用性等基础性问题。2017 年，中国铁塔股份有限公司试点开展梯次利用储能系统在通信基站的应用，以替代传统铅酸蓄电池作为通信电源。

2018年，国家重点研发计划启动梯次利用动力电池规模化工程应用关键技术研究[74]。同年，上汽集团与宁德时代达成退役动力电池回收再利用合作战略。2019 年，基于电网储能需求，曹妃甸动力电池回收利用应用示范项目启动[75]。同年，南京建成用于电网测储能的2 MWh梯次利用储能电站[76]。此外，国网河南省电力公司打造了多个不同应用场景的梯次利用储能示范工程[77]，包括由退役电池储能系统组成的风光储混合的尖山微电网、青海退役电池储能系统、河南南阳退役动力电池储能系统等。

近几年国内包括能源企业、新能源车企、动力电池生产企业、动力电池原材料供应商、第三方再生回收企业以及众多产业链企业都积极参与相关合作，逐步完善退役动力电池梯次利用产业链，共同推进国内动力电池梯次利用产业健康可持续发展。

5 结语与展望

综上所述，我国随着新能源汽车产业的发展，动力电池即将迎来大规模退役，开展梯次利用工作有较大的环保意义和经济效益。随着动力电池在材料性能、制造工艺、电池一致性、循环寿命、能量密度、安全性等方面取得重大突破，退役动力电池的各项性能也得到了巨大的提升，将退役动力电池进行整组梯次利用极具可行性。国内外研究人员在梯次利用电池检测、筛选、重组和均衡技术以及安全预警等领域开展了多项研究并取得多项成果。然而，目前退役动力电池梯次利用相关研究仍然未真正意义上突破动力电池整组梯次利用一致性管理、动态安全监测及调控等技术难题，导致运行过程电池组衰减较快，且老化规律无法准确预判，使得大规模的梯次电池应用于储能系统时具有较高的维护成本和安全风险，严重制约了梯次利用储能技术的发展应用，亟须突破退役动力电池整组梯次利用的健康状态溯源、安全试验评价、一致性管理、高安全性调控等技术，促进退役电池的高值化利用。未来，退役动力电池整组梯次利用技术有望采用可重构电池拓扑网络利用均衡控制方法实现智能均衡，其中SOC、OCV、温度等一致性均衡指标相对误差均不超过3%。退役电池精准快速筛选精度超过95%，分选效率高于单体5支每分钟，模组3个每分钟。此外，退役动力电池梯次利用电池的国家标准制定还处于起步阶段，需从实际应用场景、退役电池特性、经济效益和安全性等多方面出发，制定适用于退役动力电池梯次利用的标准体系。