基于谱聚类的退役电池一致性评估方法研究

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摘 要：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。（剩余5892字）

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