KJ2026QC07

1、提出基于深度学习算法与充放电片段数据融合的剩余容量快速估计算法，避免传统方法需要完整充放电测试的耗时问题；

2、提出基于多传感器融合的智能识别与保护系统，结合物联网监控，降低转储过程中的热失控风险，提升作业安全性与环保合规性。

1、适用于退役电池交易估值、梯次利用快速分选、汽车售后电池检测等场景，为电池回收企业提供低成本、高效率的容量评估工具，降低检测门槛，促进退役电池的高价值梯次利用；

2、可应用于退役电池回收企业、新能源汽车售后网点、电池梯次利用中转站等场景，解决目前退役电池安全隐患大的问题，实现废旧电池从回收到存储的全流程智能化管理。

1、通过开发低成本快速检测方法，有望降低中小企业进入退役电池回收市场的技术门槛，带动就业与产业创新；

2、推动柳州新能源汽车产业循环经济链条完善，助力“双碳”目标下的动力电池回收体系建设；

3、可参与或支持广西地方标准《退役锂电池储运安全规范》的制定，提升区域产业规范水平。