应2030碳达峰、2060碳中和的号召,我国再电气化浪潮的快速稳定推进,其中新能源建设速度如雨后春笋,而高比例新能源接入储能系统必不可少,没有储能技术的新能源发电就如聚宝盆漏了底。与此同时新能源汽车的大力推广带来的锂离子电池退役高峰,使得退役锂离子电池梯次利用完美契合储能技术与新能源汽车两个领域。首先,给出锂离子电池的结构,介绍各部分的作用与特点,进而从电池内部物理化学反应机制角度分析电池老化衰减机理,进一步分析电池的常规参数,并结合电池等效电路模型探讨电池参数的辨识方法,在上述电池老化衰减机理的基础上分析电池参数与电池状态的关联,探讨电池健康状态的影响因素与电池模组不一致对正常工作的影响。其次,在电池衰减机理的研究基础上选择等幅放电时间、欧姆内阻与等幅放电温升3个参数用于锂离子电池健康状态评估,通过退役锂离子电池循环充放电试验获取响应电池数据,以Matlab为数据处理工具,研究各参数在健康状态评估中的重要程度,包含健康状态的表征能力、评估特征以及测量方法,根据各参数随电池SOC的变化趋势确定各参数的测量区间并作为健康因子,计算各健康因子与SOH的相关度指数,分析其作为健康因子评估电池健康状态的可行性与有效性。将健康因子与层次分析法结合对电池的SOH做最后的评估预测,从评估效率以及评估精度方向与现有评估方法进行比较,表明本文评估方法在确保健康状态评估精度足够的前提下可切实有效地缩短评估时间,提高评估效率。再次,针对退役锂离子电池梯次利用是以模组形式再利用,则电池一致性筛选出的电池簇规模需进行约束,在此种前提下提出一种考虑模组规模的退役锂离子电池一致性筛选方法,以电池单体再利用率为优先原则,探讨各种电池分布类型的筛选方式及其步骤,获取数目尽可能大且满足一致性要求的电池匹配模组。并该方法的有效性进行验证,结果表明该方法筛选结果的一致性较好,相较于对所有数据遍历的筛选方式,该方法可在不明显降低电池整体再利用率的前提下有效提升筛选速度,提高筛选过程的效率。最后,基于Matlab/App设计工具开发退役锂离子电池健康状态评估与一致性筛选平台,用公开的18650磷酸铁锂电池数据集对本文所提方法的有效性进行验证并于该平台展示,用以验证的样本是从该数据集中提取总计173个符合或接近锂离子电池退役状态的数据,验证结果表明本文的健康状态评估方法具有较好的评估精度,一致性筛选方法的筛选结果满足一致性要求且整体再利用率较高。