文章摘要:近年来，随着新能源汽车产业的发展，动力电池迎来大规模退役，为避免资源浪费，延长电池使用寿命，对动力电池梯次利用技术的研究具有重大现实意义。为此从梯次利用技术的现状出发，分析国内外梯次利用项目和相关政策，对梯次利用过程中的检测、筛选、重组和均衡技术以及电池梯次利用在多种储能场景下的应用进行综述，并对锂离子电池梯次利用中的性能检测做出重点总结。最后总结了梯次利用在电池状态评估和梯次电池筛选上的技术难点与未来的研究趋势，指出以卡尔曼滤波为代表的模型驱动方法和以人工神经网络为代表的数据驱动方法的有机结合，可以有效提高电池状态评估与分选的效率，是重要的研究趋势，同时提出基于不同的电池工况下和不同的梯次应用场景应具有多样性的检测和分选方法，并应制订具体标准，并对梯次利用的级别、标准化程度以及退役电池回收体系几个方面的研究给出了合理的建议。

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论文分类号:TM912;X705