锂离子电池是一种先进的绿色储能电池,具有比能量高、自放电率低、安全性高、循环寿命长等优点,在各个领域得到广泛应用。但是,随着循环次数的增加,锂离子电池性能存在不可逆转的衰退问题,如果处置不当会影响用电系统正常工作,甚至导致灾难性后果。因此,精确测量与电池性能相关的健康因子,准确预测电池的剩余使用寿命,是保证锂离子电池可靠性和安全性的基础。由于锂离子电池直接健康因子存在不易测量、误差较大等问题,本文选取锂离子电池间接健康因子,用于研究剩余使用寿命间接预测方法及剩余使用寿命实现问题。首先,分析了锂离子电池的工作原理、寿命衰减机理以及寿命影响因素,以自测锂离子电池JZ和NASA公开的锂离子电池数据为研究对象,在不同循环放电周期时,把所测电压和放电时间数据进行规范化处理。根据Matlab拟合、求导,确定间接健康因子压降的选取范围。使用灰色关联分析法计算等压降放电时间与容量的相关性,进而证明了等压降放电时间作为间接健康因子的有效性和合理性,为后面的锂离子电池剩余使用寿命的间接预测方法研究提供理论基础。其次,建立锂离子电池基于Elman神经网络的退化关系模型,分析锂离子电池间接健康因子—等压降放电时间序列与实际容量之间的对应关系。根据等压降放电时间训练集,预测剩余有效循环次数的等压降放电时间。将预测等压降放电时间的数据作为神经网络模型的输入,根据前面所建立退化关系模型,得到对应的容量预测值,并根据设定的失效阈值,预测锂离子电池的剩余使用寿命。实验结果说明,利用Elman神经网络自身具有承接层、前馈作用自动调节偏差的独特优点,提高了锂离子电池剩余使用寿命预测精度。最后,针对Elman神经网络算法在RUL预测时所需数据不易获取这一问题,选取NASA和JZ两个系列等效循环电池组,研究其在等效循环工况、不同循环次数时,放电时间和电压曲线的一阶导函数在等效特征点处的斜率变化规律,建立锂离子电池等效循环寿命退化曲线。结果表明,等效特征点预测锂离子电池剩余使用寿命的方法简单、精度较高,较好的验证了方法的有效性和通用性,在实际预测中可以广泛应用。