11月13日消息，据储能行业媒体ESS News报道，澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）研究人员开发出一种电池健康检测原型装置，利用电脉冲激励与统计模型相结合的方式，在单颗电芯不到3分钟的时间内完成健康状态评估。
该技术的目标应用场景是退役锂电池的分选：随着首批大规模退役动力与储能电池潮临近，梯次利用与回收工厂需要在短时间内对海量不同来源、不同老化程度的车规与储能电芯进行分级，传统满充满放式检测耗时数小时，成为二次利用产业链的效率瓶颈。
快速诊断的核心难点在于从有限的电学响应中推断衰减机理与残余寿命。UNSW方案选择脉冲激励采集响应特征，再用统计模型映射到健康指标，属于数据驱动快速检测路线的代表。若在产线环境中验证成立，可为退役电池"先分选、后梯次或再生"的处置流程提供经济可行的入口工序。
电池回收与梯次利用是澳大利亚储能产业链的政策重点方向之一，该原型从实验室走向工业部署的后续进展值得跟踪。
（来源：ESS News）