新能源汽車廢舊電池預(yù)測與回收評估方法研究

Research on the Prediction and Recycling Evaluation Method of Waste Batteries for New Energy Vehicles

Lan Dehong Guizhou Technological College ofMachinery and Electricity，Duyun 558oo，China

Abstract：Basedontheresourceandenvironmentalissuescausedbythelarge-scaleretirementofnewenergyvehiclepowerateries，thispaperstudies thepredictionofretirementtime，evaluationofrecylingbenefts，andoptimizationofsystemschedulig.This paperelaboratesonthemethodsofidentifyingretirementvariablesandthemulti-sourcedatafusionpredictionmodel，introducesan evaluatioindexsystemtatemphasizesbotheconomicandenvironmentalaspects，ndonstructsamodelforthetechicaldaptation analysisandpathcollborativeoptizatioofthcyingproess.esultsindicatetatteultidmensioalintegatedodelan effectivelyimprovethesystemeficiencyanddecision-makingauracyofrtiredbattryrecyling，andhasgoodengineingapplicability.

Key Words：New energyvehicles;Power battery;Retirement prediction;Recycling evaluation;Systemschedulingoptimization

1前言

隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，大量動力電池進入退役期，廢舊電池的高效預(yù)測與合理回收已成為資源保障與環(huán)境治理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。退役時間的不確定性與回收路徑的多樣性對評估與管理體系提出更高要求[1]。本文圍繞退役預(yù)測建模、回收評估指標體系構(gòu)建及系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化展開研究，綜合應(yīng)用時間序列分析、生命周期評估與多目標優(yōu)化方法，期望構(gòu)建一套具有可操作性與決策支持價值的技術(shù)框架，支撐退役電池回收全流程的科學管理與系統(tǒng)規(guī)劃。

2新能源汽車動力電池退役預(yù)測方法

2.1退役變量識別與建模

新能源汽車動力電池的退役并非取決于單一指標，而是多種因素綜合作用的結(jié)果。在實際應(yīng)用中，影響電池退役的關(guān)鍵變量主要包括容量保持率（StateofHealth，SoH）、循環(huán)次數(shù)、平均工作溫度、放電倍率和實際運行里程等[2]。SoH通常以初始額定容量的 80% 為退役閾值，是評估電池剩余性能的核心參數(shù)；而循環(huán)次數(shù)與溫度則影響其容量衰減速率和熱穩(wěn)定性[3]；BMS系統(tǒng)采集的運行數(shù)據(jù)為變量量化提供了可行路徑。針對上述變量，采用主成分分析（PCA）對其進行相關(guān)性識別，并構(gòu)建多元回歸模型，明確不同因子對退役行為的解釋能力，提升預(yù)測模型的精準性與泛化能力。相關(guān)變量選取依據(jù)實際車輛數(shù)據(jù)集（采集自運營車輛與回收電池企業(yè)樣本，時間跨度為2018—2022年）[4]，具體見表1。

表1電池退役關(guān)鍵變量統(tǒng)計特征及相關(guān)性分析

由表1可得，循環(huán)次數(shù)與累計里程是影響退役狀態(tài)的主導變量，具備顯著負相關(guān)性，表明隨著使用強度的增加，電池健康水平持續(xù)下降。因此，后續(xù)建模應(yīng)優(yōu)先考慮高相關(guān)度變量，并對不同電池類型建立差異化的退役判定模型。

2.2時間序列預(yù)測方法

在新能源汽車動力電池退役量的中長期預(yù)測中，時間序列模型因其對歷史趨勢變化的敏感性和建模簡便性而被廣泛采用。選用自回歸滑動平均模型（ARIMA）對退役數(shù)量進行建模，基于2015一2022年國內(nèi)新能源汽車累計銷量數(shù)據(jù)[5]，結(jié)合典型電池生命周期（約5～8年）的報廢周期滯后，構(gòu)建了年退役量預(yù)測模型。設(shè) Y_t 表示第 χ_t 年的退役量，經(jīng)ADF檢驗后序列平穩(wěn)，擬合模型形式為ARIMA（1，1，1），其表達式如下：

ΔY_t=?₁ΔY_t-1+θ₁ε_t-1+ε_t

模型參數(shù)經(jīng)最小二乘估計，殘差符合白噪聲假設(shè)[6。預(yù)測結(jié)果顯示，至2026年年退役量將超過95萬輛，具備明顯上升趨勢，具有一定政策預(yù)警意義。原始數(shù)據(jù)與預(yù)測結(jié)果見圖1。

圖1新能源汽車銷量與退役電池量預(yù)測趨勢圖（2015-2026年）

2.3多源數(shù)據(jù)融合模型

為提升動力電池退役量預(yù)測的精度與適應(yīng)性，需綜合考慮車輛運行行為、環(huán)境因素及電池狀態(tài)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。引入長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）構(gòu)建融合模型，捕捉復(fù)雜非線性關(guān)系與時序特征。模型輸入包括BMS記錄的循環(huán)次數(shù)、剩余容量、電壓波動，GPS記錄的平均車速與地形變化，以及氣象系統(tǒng)獲取的外部溫度與濕度。各特征序列經(jīng)Z-score標準化后輸入網(wǎng)絡(luò)，模型損失函數(shù)為均方根誤差（RMSE）：

式中， y_i 為實際退役標簽； 為模型預(yù)測值。相比傳統(tǒng)單變量模型，融合模型可動態(tài)反映個體車輛在不同環(huán)境與使用強度下的退役趨勢，適用于大規(guī)模車輛集群的退役風險評估。模型訓練在Python環(huán)境下完成，采用歷史實測數(shù)據(jù)集（2017—2022年）進行驗證[7]。

2.4模型評估與對比

為驗證不同退役預(yù)測模型的有效性，對ARIMA、支持向量回歸（SVR）與LSTM進行系統(tǒng)比較，評估維度包括預(yù)測精度、擬合能力與穩(wěn)定性等。評價指標采用RMSE、平均絕對百分比誤差（MAPE）與決定系數(shù) （R²） ，并在同一歷史數(shù)據(jù)集（2015—2022年退役量估算數(shù)據(jù)）上進行訓練與測試[8]。評估結(jié)果如表2所示。

由表2可得：LSTM在所有指標上均優(yōu)于其他模型，RMSE為3.82，明顯低于ARIMA與SVR；同時其 R² 達到0.972，擬合效果較強，能更有效反映退役量的非線性變化趨勢；ARIMA適用于宏觀趨勢預(yù)測，但對極值敏感，穩(wěn)定性差；SVR表現(xiàn)中等，但對異常點略有放大偏差。因此，在實際大規(guī)模運營場景中，建議優(yōu)先選用LSTM類深度模型。

表2不同退役預(yù)測模型評估結(jié)果

3回收評估體系與方法

3.1指標體系構(gòu)建

結(jié)合新能源汽車退役電池的技術(shù)特征和回收鏈條實際，建立由目標層、準則層、指標層構(gòu)成的三層次結(jié)構(gòu)模型。準則層包括經(jīng)濟效益、環(huán)境影響、安全保障和資源回收率4類；指標層細化為單位回收成本、碳排放強度、熱失控風險、鎳鉆回收率等12項核心評價指標。指標選取以實際運營數(shù)據(jù)和行業(yè)標準為基礎(chǔ)，如單位回收成本依據(jù)2022年主流回收企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，碳排放則采用LCA法進行量化。各指標間相互獨立、結(jié)構(gòu)清晰，既能反映回收全過程的多元特性，也為后續(xù)的多指標綜合評估提供了量化基礎(chǔ)。

3.2經(jīng)濟與環(huán)境效益評估

退役動力電池回收的效益評估應(yīng)從經(jīng)濟與環(huán)境兩個維度入手。本文選取梯次利用與再生利用兩種典型路徑，構(gòu)建單位回收成本、利潤率與碳減排效益三項核心指標，并進行對比分析。經(jīng)濟數(shù)據(jù)基于贛鋒鋰業(yè)、光華科技等2022年企業(yè)財報均值，環(huán)境數(shù)據(jù)來自Ecoin-vent3.6與中國LCA數(shù)據(jù)庫[9]。評估結(jié)果見表3。

表3梯次利用與再生利用路徑經(jīng)濟與環(huán)境效益對比

由表3可知，梯次利用單位回收成本為152.8元/（kW?h） ，碳減排效益為 37.6kgCO₂e/（kW?h） ，體現(xiàn)其在延長電池生命周期方面的環(huán)境優(yōu)勢；再生利用則以113.5元/ （kW?h） 的低成本與 21.7% 的利潤率在經(jīng)濟性上更具吸引力，碳減排為 18.2kgCO₂e/（kW?h） 。可見，梯次利用適用于重視長期環(huán)保效益的場景，而再生路徑更適配以回收價值驅(qū)動的商業(yè)模式。兩者各具優(yōu)勢，回收策略應(yīng)視技術(shù)條件與政策導向綜合選擇。

3.3生命周期價值評估

為全面衡量退役動力電池在不同回收路徑下的資源價值與環(huán)境負荷，本文采用生命周期評價（LCA）方法對梯次利用與再生利用進行系統(tǒng)分析。功能單位設(shè)定為處理 1kW?h 退役電池，系統(tǒng)邊界涵蓋運輸、預(yù)處理、回收與再制造等環(huán)節(jié)。評估結(jié)果見表4。

表4不同路徑下退役電池生命周期評估結(jié)果（每kW·h）

由表4可知，梯次利用在延長使用壽命方面表現(xiàn)突出，可有效減少原生資源消耗，其生命周期碳排放強度為 48.7kgCO₂e/（kW?h） ，資源節(jié)約效益為12.4元/ （kW?h） ：再生利用雖碳排放略高 61.3kgCO₂e/（kW?h））， ，但在材料回收方面回收鎳、鈷等關(guān)鍵金屬的價值更高，生命周期回收價值達29.6元/ （kW?h） ，梯次利用適合面向使用延展型需求場景，再生利用更適合資源型回收體系，兩者在生命周期價值上具有互補性。

3.4綜合決策方法

在多路徑回收評估中，僅依賴單一指標難以準確反映技術(shù)優(yōu)劣與實際適應(yīng)性。為此，引入層次分析法（AHP）與熵權(quán)法相結(jié)合的綜合決策模型，對經(jīng)濟性、環(huán)境影響、資源回收價值與安全性等多維指標進行量化權(quán)重賦值與方案優(yōu)選。結(jié)果顯示，在權(quán)重因子中，碳排放與材料回收價值權(quán)重分別為0.31和0.27，反映了當前行業(yè)對低碳與資源回收的重視程度。在此基礎(chǔ)上，梯次利用在環(huán)境維度表現(xiàn)更優(yōu)，再生利用則在經(jīng)濟性和金屬回收上占據(jù)優(yōu)勢[10]。該方法為政策制定與企業(yè)技術(shù)路線選擇提供了結(jié)構(gòu)化、可量化的決策依據(jù)。

4回收路徑優(yōu)化與系統(tǒng)調(diào)度

4.1回收流程與技術(shù)適配分析

新能源汽車動力電池退役后，其回收流程通常包括回收接入、狀態(tài)評估、路徑判定、技術(shù)分選及最終處理5個核心環(huán)節(jié)。不同電池類型（磷酸鐵鋰、三元鋰等）與使用狀態(tài)對工藝路徑選擇有顯著影響。針對梯次利用，需重點開展殘余容量與健康狀態(tài)篩選，適配儲能、電動二輪車等中低倍率場景；而再生利用則更側(cè)重材料拆解效率與提純工藝適配，如三元電池在濕法冶金中具備較高金屬回收率，適合重金屬提取；磷酸鐵鋰因鋰含量低，經(jīng)濟性不足，通常采用火法輔助處理。此外，PACK結(jié)構(gòu)、電芯封裝方式和熱管理系統(tǒng)也直接影響拆解難度與回收技術(shù)選擇。如一體化電池包需使用自動化熱拆解與智能識別設(shè)備，傳統(tǒng)人工解體方式難以滿足效率與安全要求。

4.2網(wǎng)絡(luò)與路徑優(yōu)化

動力電池回收系統(tǒng)涉及回收點、中轉(zhuǎn)中心與處理工廠等多節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，呈現(xiàn)多路徑、資源約束與空間不均衡的復(fù)雜特性。以長三角地區(qū)為模擬區(qū)域，構(gòu)建包含20個回收點、4個中轉(zhuǎn)中心及2個回收工廠的網(wǎng)絡(luò)體系，輸人數(shù)據(jù)包括2022年區(qū)域年回收量、節(jié)點處理能力與交通距離矩陣，碳排放系數(shù)設(shè)為 0.072kgCO₂e/（t?km） 。模擬結(jié)果顯示，在滿足產(chǎn)能約束與時間窗限制的前提下，優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)路徑總里程降低 18.4% ，運輸碳排放減少 13.2% ，平均單次調(diào)度時間縮短約 9.5% ；節(jié)點負荷分布更趨均衡，有效緩解中轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)瓶頸。本方法可為區(qū)域化回收體系規(guī)劃與資源配置提供可行解，具備良好工程適應(yīng)性與調(diào)度魯棒性。

4.3系統(tǒng)調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化

為提升退役電池回收系統(tǒng)的運行效率與協(xié)同水平，基于Python與SimPy構(gòu)建離散事件仿真平臺，開發(fā)多目標粒子群優(yōu)化（MOPSO）調(diào)度模型，聯(lián)合優(yōu)化任務(wù)響應(yīng)時間、車輛空載率與工廠處理負荷。調(diào)度流程包括任務(wù)動態(tài)收集、多級優(yōu)先分類與時間窗匹配，采用滾動優(yōu)化方式實現(xiàn)實時決策。在設(shè)定的典型場景中（基于華東地區(qū)2022年運營數(shù)據(jù)構(gòu)建，含100輛回收車、8座處理站），仿真結(jié)果顯示，空載率降低 16.8% ，平均任務(wù)周期縮短12.3% ，處理能力利用率提升至 92.4% 。協(xié)同機制通過任務(wù)聚類與路徑重構(gòu)，顯著緩解高峰期節(jié)點擁堵與資源浪費。該方法兼具穩(wěn)定性與響應(yīng)性，適用于區(qū)域化、多中心的退役電池智能調(diào)度體系建設(shè)，可為企業(yè)制定高效運行策略提供技術(shù)支撐。

5結(jié)語

本文圍繞新能源汽車廢舊動力電池的退役預(yù)測與回收評估問題，系統(tǒng)構(gòu)建了基于變量識別與多源數(shù)據(jù)融合的預(yù)測模型，建立涵蓋經(jīng)濟性、環(huán)境性與資源價值的多指標評估體系，并提出適配性分析與路徑協(xié)同優(yōu)化方法，形成從狀態(tài)判斷到系統(tǒng)調(diào)度的完整技術(shù)流程。后續(xù)研究可進一步融合實時運行數(shù)據(jù)與政策約束，增強模型的動態(tài)響應(yīng)能力，提升調(diào)度算法在復(fù)雜回收網(wǎng)絡(luò)中的實用性與魯棒性，推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率提升。

參考文獻：

[1]陽格科.新能源汽車維修服務(wù)中電池管理與回收技術(shù)研究[J].汽車周刊，2025（6）：171-173.

[2]呂笑天.基于CNN-LSTM模型的中國新能源汽車廢舊電池預(yù)測與回收評估[D].天津：天津理工大學，2024.

[3]張霞.新能源汽車項目管理可持續(xù)發(fā)展策略分析[J].汽車知識，2025，25（4）：19-21.

[4]焦明輝.考慮消費者回收偏好的新能源汽車廢舊動力電池聯(lián)合回收的決策研究[D].杭州：杭州電子科技大學，2025.

[5]呂龍.新能源汽車動力電池的回收與再利用技術(shù)研究[J].專用汽車，2023（11）：62-65.

[6]陳聰.構(gòu)建新能源汽車廢舊電池綜合檢測體系的探索[J].大眾汽車，2025（1）：139-141.

[7]丁成燁.新能源汽車動力電池維護與再利用研究[J].汽車測試報告，2024（10）：41-43.

[8]孫旭.H車企新能源汽車動力電池回收模式研究[D].長春：吉林大學，2022.

[9]蔡彩茵，劉素怡，張倩.新能源汽車動力電池回收的標準化研究[J].標準科學，2024（S2）：116-123.

[10]鐘正國.新能源汽車廢舊動力蓄電池回收利用模式分析[J].內(nèi)燃機與配件，2024（17）：127-129.