Circular-economy residual-value assessment of retired lithium-ion batteries via degradation prediction and game-theoretic subsidies
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Le résumé fourni par la source
Large-scale retirement of lithium-ion batteries enables second-life use in decentralized energy communities, yet capacity-degradation prediction, residual-value assessment, and subsidy allocation are treated in isolation. This study proposes an integrated circular-economy framework linking battery-state prediction with community-level incentive coordination. A physics-constrained transfer-learning hybrid model estimates capacity trajectories and remaining useful life, achieving a root-mean-square error (RMSE) of 0.97%, R 2 of 0.960, and cross-chemistry transfer RMSE of 1.05%. A dynamic residual-value mapping function and operational degradation-burden index characterize health losses. A Stackelberg leader-follower game is formulated and transformed into single-level optimization via KKT (Karush-Kuhn-Tucker) reformulation, with a dynamic subsidy-allocation mechanism redistributing equilibrium subsidies by degradation contribution, participation duration, and circular-economy factors. Experiments on 240 battery aging samples and a 60-prosumer community show the proposed mechanism yields welfare of 3,610 CNY/day, outperforming fixed uniform allocation under varying subsidy intensities and perturbations.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Circular-economy residual-value assessment of retired lithium-ion batteries via degradation prediction and game-theoretic subsidies
- Date Crossref
- 01/09/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Anhui University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Economics and Management pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Technology and Business pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Anhui University of Science and Technology, School of Economics and Management et School of Technology and Business.
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