随着世界各国经济的发展和人口的增加,我们的能源需求也在不断地变大。锂电池具有能量密度、电化学性能稳定等优点,在能源设备中得到广泛应用。由于我国新能源汽车产业的高速发展,锂电池在新能源的发展中发挥着日益重要的作用,但同时也会产生大量的废旧锂电池,其中含有大量的化学物质和重金属元素,会造成环境污染和资源浪费,使得人类面临严重的生态退化挑战。新能源汽车使用者需要估计与预测锂电池的健康状态,从而判断何时将锂电池进行回收更换。另外,政府为了有效地促进锂电池的回收工作和减少废旧锂电池对环境造成的影响需出台相关激励政策。本文针对新能源汽车产业发展中亟待解决的锂电池回收问题进行研究,主要研究内容如下:首先,提出了一种对锂电池剩余使用寿命进行间接预测结果的方法,基于锂电池充放电数据提取了锂电池间接健康因子等电压充电时间,通过Box-Cox变换得到了改进健康因子,得到改进健康因子和锂电池容量之间存在很强的相关性。其次利用极限学习机对锂电池剩余寿命进行预测,证明了改进健康因子准确性和适用性,可以为消费者何时选择回收更换锂电池提供可靠依据。再次利用博弈论的理论和方法,通过构建政府、新能源汽车销售商和消费者博弈模型选择使得各方利益最大化的回收模式,得出政府应参与到锂电池的回收中并制定相应的回收补贴政策。最后结合锂电池剩余使用寿命预测,构建锂电池回收与环境保护的工程满意度函数,给出了锂电池的回收优化策略。本文研究了锂电池生命周期预测和回收优化策略的问题,通过对锂电池生命周期的预测判断锂电池何时回收,再结合锂电池生命周期预测,建立了锂电池回收的工程满意度函数,最后得到了锂电池回收优化策略,不仅可以使消费者的权益得到保障,而且可以为政府制定锂电池的回收相关政策提供参考和理论支撑,能有效地促进锂电池回收,最终达到保护环境的目的。