一种面向退役电池梯次利用的剩余残值评估及资产确权的方法及系统与流程

本发明涉及退役电池回收利用，尤其涉及一种面向退役电池梯次利用的剩余残值评估及资产确权的方法及系统。

背景技术：

1、现有退役电池梯次利用领域的残值评估与权属管理技术，主要涵盖电化学性能检测、数据驱动健康状态预测、区块链全生命周期溯源三类主流路径，通过充放电测试、电化学阻抗分析、bms历史数据建模以及链上数据存证等手段，分别实现退役电池的性能参数检测、健康状态估算与流转过程追溯，为电池回收定级、梯次流转与行业监管提供基础技术支撑。

2、但受自身技术路径与应用框架的固有局限，现有技术在产业化落地中仍存在多方面的现实缺陷：评估维度上多以健康状态单一指标衡量残值，侧重电池自身电化学性能属性，未充分适配不同梯次场景的工况特性与市场价值波动规律，评估结果与电池实际商业价值存在明显偏差；寿命预测普遍采用通用老化模型开展估算，未针对不同梯次利用场景的应力差异做差异化校准，难以支撑长期资产价值管理与运营决策；区块链技术多应用于原始运行数据的存证留痕，仅实现流程性信息追溯，未与残值评估结果形成深度绑定的确权机制，评估结果的可信度缺乏刚性技术锚定，资产权属边界易产生争议，且各技术环节相对独立分散，整体规模化应用的运行效率偏低。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种面向退役电池梯次利用的剩余残值评估及资产确权的方法及系统，解决上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种面向退役电池梯次利用的剩余残值评估及资产确权的方法，包括以下步骤：

3、s1、根据退役电池的多源异构原始数据，通过数据清洗与标准化预处理，得到统一特征向量；

4、s2、基于统一特征向量，通过健康度、安全度、场景适配度、市场价值度四维加权评估模型，得到综合残值指数；

5、s3、预设多类梯次利用场景应力参数，并基于综合残值指数，通过改进arrhenius衰减模型进行寿命推演与价值映射，得到动态残值曲线和全生命周期总价值现值；

6、s4、基于综合残值指数，结合物理检测数据与电池身份信息，通过区块链数字指纹生成与智能合约验证，得到链上资产确权凭证；

7、s5、基于综合残值指数、全生命周期总价值现值和动态残值曲线，并根据多场景需求画像，通过多属性决策算法进行排序优选，得到最优梯次利用路径推荐结果。

8、优选的，步骤s2中，根据电池标称容量、当前实际容量、初始内阻、当前直流内阻以及历史工作温度数据，通过容量-内阻双因子融合结合温度偏离修正的计算方式，得到健康度；

9、健康度的计算公式为：

10、；

11、其中，为健康度，为标称容量，为当前实际容量，为初始内阻，为当前直流内阻，、、分别为容量权重、内阻权重、温度修正权重，为温度偏离修正函数，为电池历史工作温度相对于参考温度的偏离量。

12、优选的，步骤s2中，基于电芯一致性、自放电率、外观损伤、历史故障四类风险因子的量化数据，通过多风险因子加权求和取反的计算方式，得到安全度数值；

13、安全度的计算公式为：

14、；

15、其中，为安全度，为第项风险因子的风险等级量化值，为对应风险因子的权重系数，为风险因子总数。

16、优选的，步骤s3中，预设的多类梯次利用场景应力参数包括目标梯次场景的平均工作温度、平均充放电倍率和平均放电深度，通过引入场景应力因子的改进arrhenius衰减模型，得到不同场景下的电池健康状态衰减轨迹与剩余使用寿命；

17、改进arrhenius衰减模型的公式为：

18、；

19、其中，为梯次利用服役时间后的电池健康状态，、为老化动力学参数，为活化能，为玻尔兹曼常数，为目标场景平均工作温度，为参考温度，为场景平均充放电倍率，为场景平均放电深度，、分别为倍率影响系数和深度影响系数。

20、优选的，步骤s3中，基于动态残值曲线、预设折现率与梯次利用寿命终点，通过连续折现积分运算，得到全生命周期总价值现值；

21、全生命周期总价值现值的计算公式为：

22、；

23、其中，为全生命周期总价值现值，

r为动态残值曲线上时刻的残值，为折现率，为梯次利用寿命终点。

24、优选的，步骤s4中，电池身份信息包括电池唯一序列号、电池型号、生产批次及出厂日期；根据电池身份信息、健康度、安全度、场景适配度、市场价值度、综合残值指数、原始内阻检测数据、原始容量检测数据以及评估时间戳，通过sha256哈希算法进行特征拼接运算，得到唯一数字指纹；

25、数字指纹的生成公式为：

26、

27、其中，为数字指纹，为电池唯一序列号，为电池型号，为生产批次，为出厂日期，为健康度，为安全度，为场景适配度，为市场价值度，为综合残值指数，为原始内阻检测数据，为原始容量检测数据，为评估时间戳。

28、优选的，步骤s5中，根据包括全生命周期总价值现值、适配度、技术门槛、政策补贴的多指标决策矩阵，通过topsis多属性决策算法计算各场景的相对贴近度，得到梯次利用场景的优先级排序列表；

29、相对贴近度的计算公式为：

30、；

31、其中，为第个场景的相对贴近度，为第个场景到正理想解的距离，为第个场景到负理想解的距离。

32、优选的，一种面向退役电池梯次利用的剩余残值评估及资产确权系统，包括：依次数据连接的多源数据采集与预处理模块、四维残值评估引擎、场景化衰减预测模块、区块链资产确权模块以及梯次利用智能匹配模块；

33、所述多源数据采集与所述预处理模块用于采集退役电池的多源异构原始数据并执行标准化清洗，输出统一特征向量；

34、所述四维残值评估引擎用于接收统一特征向量，执行四维加权残值计算，输出综合残值指数；

35、所述场景化衰减预测模块用于接收所述综合残值指数，结合梯次场景应力参数完成衰减推演与价值映射，输出动态残值曲线与全生命周期总价值现值；

36、所述区块链资产确权模块用于接收所述综合残值指数与原始物理检测数据，完成数字指纹生成与链上确权，输出资产确权凭证；

37、所述梯次利用智能匹配模块用于接收所述综合残值指数与动态残值曲线，输出最优梯次利用路径推荐结果。

38、优选的，所述四维残值评估引擎部署于云端大数据平台，内部包括依次数据连接的健康度计算子模块、安全度计算子模块、场景适配度计算子模块、市场价值度计算子模块以及加权融合子模块；

39、所述健康度计算子模块用于计算电池健康度，所述安全度计算子模块用于计算电池安全度，所述场景适配度计算子模块用于计算场景适配度，所述市场价值度计算子模块用于计算市场价值度，所述加权融合子模块用于将四个维度的计算结果按预设权重加权融合，输出综合残值指数。

40、优选的，所述区块链资产确权模块包括数字指纹生成子模块、数字签名子模块、智能合约集群以及分布式存储子模块；

41、所述数字指纹生成子模块的输入端连接所述四维残值评估引擎的输出端，用于拼接电池身份信息、多维度评估结果与原始物理检测数据生成唯一数字指纹；

42、所述数字签名子模块的输入端连接所述数字指纹生成子模块的输出端，用于使用评估机构私钥对评估结果进行数字签名；

43、所述智能合约集群的输入端连接所述数字签名子模块的输出端，用于验证签名有效性并发行链上资产确权凭证；

44、所述分布式存储子模块用于存储完整评估报告，并将内容标识符上链与确权凭证关联。

45、因此，本发明采用上述一种面向退役电池梯次利用的剩余残值评估及资产确权的方法及系统，具有的有益效果为：

46、1、通过构建健康度、安全度、场景适配度、市场价值度四维融合的评估体系，同步覆盖电化学性能、安全风险、场景适配能力与市场行情多重维度，使残值评估结果更贴合梯次利用场景下的真实资产价值，为后续资产交易、权属确认与场景匹配提供可靠的价值基准。

47、2、通过引入场景应力因子构建差异化衰减预测模型，可输出不同梯次利用场景下的动态残值轨迹，并基于资金时间价值折算得到全生命周期总价值现值，实现从“时点估值”到“全周期收益量化”的升级，能够直观区分不同应用路径的长期价值差异，为资产持有方的场景选择、投资测算与拆解时点决策提供量化依据，提升了梯次利用的综合收益水平。

48、3、通过将电池原始物理检测特征与身份信息、多维评估结果共同纳入数字指纹生成，实现电池物理实体、评估结论与权属信息的强绑定，结合评估完成即自动触发链上确权的一体化流程，既保障确权结果不可篡改、全程可追溯，又从技术根源上防范评估数据虚高、资产重复抵押等问题，显著提升资产确权的可信度与安全性。

49、4、通过构建多源异构数据链路，形成“数据采集-四维评估-衰减预测-资产确权-场景匹配”的完整流程，结合多属性决策算法输出最优梯次利用路径，既支持单电池快速评估，也可满足批量电池的并行处理需求，提升评估与确权的整体效率，降低运营成本，同时可支撑资产组合管理、供需智能撮合等规模化应用，推动退役电池梯次利用的标准化、产业化发展。

50、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。