随着科学技术的发展和国家政策的支持,光伏发电已经成为新能源行业的热门研究方向。锂电池作为一种可循环使用的绿色储能单元,在重量、储能容量、寿命等方面都具有显著优势,是无人光伏充电站的理想储能模块。对锂电池的寿命进行准确预测,可以为无人光伏充电站的运行提供重要的健康信息,减少和避免因锂电池导致的安全事故。本文通过对无人光伏充电站锂电池寿命预测方法进行研究,提出了两种锂电池寿命预测方法,并设计了相应的寿命预测软件系统,对预测结果进行直观展示。主要完成的工作如下:1.针对无人光伏充电站电池管理系统的监测数据种类繁多,训练数据选取复杂,难以准确进行锂电池寿命预测的问题,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和相空间重构来构建预测模型,降低了数据选择的复杂度,提升了寿命预测的准确性。针对SVM参数选择困难的问题,通过改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法对模型的参数进行优化,提出一种相空间重构的IPSO-SVM锂电池寿命预测方法,整体上提升了预测的准确率。2.针对实际工程应用中,实时的电池容量数据获取较难,不能对锂电池寿命进行在线预测的问题,通过对无人光伏充电站电池管理系统的监测数据进行分析提取,提出一种利用等压降放电时间,结合极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型的锂电池寿命预测方法。针对ELM预测结果输出的不稳定问题,采取免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)优化ELM的输入权值和隐含层阈值,提升了输出的稳定性。3.对以上所提的两种寿命预测方法进行了软件系统设计。系统主要包括系统登录、数据加载、预测方法选择三个主要模块,用户可以根据实际情况选择相应的预测方法,使用该系统对锂电池寿命进行预测,并对预测的结果进行直观显示,以便用户及时对无人光伏充电站做出有效的使用和维护决策。实验表明,本文提出的无人光伏充电站锂电池寿命预测方法,可以准确、高效地完成锂电池寿命预测工作,设计的寿命预测系统,不仅能够对锂电池寿命进行准确预测,而且可以对预测结果进行直观呈现,达到了预期的设计要求。