锂离子电池的不一致性导致电池组的容量和寿命明显小于单体电池，在梯级利用的应用场景下这个问题更加严重。电池组老化后，电池组中电池的不一致参数不是相互独立的，而是相互耦合的，这使得电池组一致性建模变得困难，降低了电池组能量利用率的估计精度。

　　广东电网有限公司电力科学研究院、深圳市鑫旺达综合能源服务有限公司研究员赵伟、闵杰在2021年第9期第《电工技术学报》号撰文，针对电池筛选分组后的状态评估，提出了基于Copula理论的电池组一致性建模方法，同时准确描述了电池参数的分布特征和参数间的相关性。基于电池组一致性模型，提出了一种电池组能量利用率的估算方法，实验验证表明估算误差小于1%。最后，分析电池组能量利用率的影响因素，以指导电池组的优化分组和使用。

　　锂离子电池因其能量密度高、效率高、使用寿命长，近年来被广泛应用于电动汽车和储能系统。随着电动汽车的日益增多，未来电动汽车将会有大量的锂离子电池退役，退役电池的出路逐渐成为全行业乃至全社会关注的焦点。

　　电动汽车退役后，锂离子电池仍有70% ~ 80%的容量。如果能将退役电池应用于梯级利用应用场景，不仅可以延长电池的使用寿命，充分发挥电池的剩余价值，增加锂离子电池全生命周期的经济效益；还能大大减轻电池回收阶段的压力，带来巨大的社会效益。因此，近年来国家陆续出台了多项保障政策，促进动力电池梯级利用的发展，动力电池梯级利用在储能系统中的应用成为技术趋势之一。

　　由于单个锂离子电池的电压和功率水平的限制，需要将大量电池串并联才能满足功率和能量的需求。电池单体出厂时的一致性总是很好的。然而，在电池组的实际使用过程中，由于电池温度场分布不均匀以及电池单体在电池组中的位置不同，电池单体的均匀性参数(如容量、内阻和荷电状态，SOC)在电池组的老化过程中迅速发散，使得电池的均匀性不如梯级利用场景下的新电池。

　　而电池的不一致性直接影响电池组的使用效率，降低电池组的经济效益。因此，迫切需要研究梯级利用电池组能量利用率的计算方法，以指导梯级利用电池使用前的筛选和电池组分组后的状态评估。影响电池组能量利用率的主要因素是电池的一致性。在实际应用中，测量每个电芯的参数会耗费大量的人力物力，使得电池的分步利用不再具有成本优势。电池参数的统计特征可以通过适当的抽样方法测量少量的电池样本得到，因此学者们大多研究基于概率统计的电池一致性建模。