随着电化学储能技术的发展,锂离子电池已经成为规模化储能电站及电动汽车的主要动力源。电池在循环使用过程中不可避免地会出现性能衰退,甚至出现可靠性及安全问题。电池管理系统通过采集电池工作中的电压、电流、温度数据并与电池健康状态监测管理算法结合,实时评估电池健康状态及寿命信息,为电池系统的预测性维护提供支撑,保障储能单元的安全稳定运行。本文开展了不同材料体系锂离子电池全生命周期状态评估和寿命预测技术研究,重点关注基于数据驱动方法在电池健康管理领域的应用,主要研究内容如下:（1）针对不同老化状态电池的容量评估问题,研究了不同老化状态电池的一般衰退规律。设计了电池的性能测试实验和再循环测试实验,利用容量增量分析法分析了电池界面状态老化差异性和循环过程衰退热力学基本规律。基于电池衰退规律,利用实验测试电池数据,以容量增量曲线部分峰面积作为特征,建立了多元回归模型,得到考虑不同老化方式的电池容量估计方法,实现中小倍率下的电池容量快速评估。（2）针对大倍率、复杂工况下的电池健康状态估计和寿命预测问题,首先建立了面向电池健康状态（State of Health,SOH）估计的特征工程。从电池基本运行数据出发,构建了包含电池的全区间统计特征和分区间统计特征的锂离子电池健康状态特征体系。为实现重要特征的筛选,提出基于方差和相关性分析的过滤式筛选和基于递归特征消除的包裹式筛选结合的特征筛选方法,获取特征最优子集。最后,基于电池SOH最优特征子集,分别构建了三种基于数据驱动的电池SOH估计模型,并进行估计效果对比。经数据集验证,结合特征工程的支持向量回归模型在两个数据集中有最佳表现,全生命周期最大误差小于3%,平均误差小于1%。（3）针对电池寿命预测问题,采用深度学习的方法,从电池剩余循环次数估计和衰退趋势预测两个角度建立两类预测模型。第一类模型使用特征工程和时间序列模型结合的建模思路,结合特征筛选方法从电池衰退特征中提取和电池剩余循环寿命强相关的寿命因子,建立了以一定时间尺度的寿命因子序列作为输入以当前剩余循环次数为输出的两种深度学习模型,并进行了对比。基于MIT数据的测试集结果表明,基于卷积神经网络的模型预测平均误差为36次,基于长短期记忆网络模型在电池衰退后期预测平均误差为22次。针对当前电池衰退趋势预测方法存在的非线性衰退难以预测、模型泛化能力较差的问题,建立了基于编码器-解码器网络的序列预测模型,实现不同寿命电池的容量衰退趋势预测。经验证,模型预测序列平均误差小于5%,且能预测电池加速衰退趋势。最后拓展了模型在电池健康因子序列预测上的应用,为衰退趋势预测的工业现场实现提供参考。本文提出的电池容量快速评估方法、电池健康因子构建及筛选方法、电池SOH估计方法及基于深度学习的寿命预测方法为锂离子电池全生命周期健康管理面临部分关键技术问题提供了解决方案。实际工况下可以通过部分电压区间数据实现电池健康状态估计及寿命评估,具有一定的工程应用和推广价值。