随着世界各国经济的发展和人口的增加,人们对能源的需求不断增加。由于人类正在面对着生态恶化的严峻挑战,锂离子电池在新能源的开发中开始占有越来越重要的地位。然而,在锂离子电池的使用过程中,一个很重要的特点是它会随着充放电的循环而逐渐衰退。因此,为了提高电池系统的安全性和可靠性,使用者需要估计与预测锂离子电池的健康状态,指导电池系统的维护工作,从而保障整个电池系统的平稳运行。本文从数据挖掘的完整流程出发,进行了一系列关于数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测模型的研究。首先,对锂离子电池的容量随时间衰退的曲线的规律进行分析。针对锂离子电池衰退轨迹可能存在异常点的情况,引入了一种基于时间序列分析的异常点检验与恢复的算法。实验结果表明这种异常点检验与恢复的算法可以有效地移除原始数据中的异常值,提高数据的质量。其次,原创性地提出了三种描述与量化锂离子电池衰退轨迹的随机性的方法。以往的很多研究的重心放在模型的建立,而不是讨论误差的来源。因此,本文探讨了锂离子电池衰退过程出现随机性的现象,并观察了不同数据集中的锂离子电池衰退轨迹中存在的随机性。研究结果表明,锂离子电池的衰退轨迹具有一定的随机性,因此通过数据驱动的方式难以仅仅通过历史数据预测未来的健康状态以及剩余寿命。之后,使用基于贝叶斯模型证据的方法避免健康状态预测模型出现过拟合的现象。通过计算模着型的贝叶斯模型证据可以估计出最适合拟合数据的模型,从而提高模型的精度。同时,利用蒙特卡洛方法获取电池的剩余寿命的区间分布的估计。在无法获得解析解的前提下,蒙特卡洛方法可以高效地地对电池的剩余寿命的分布进行估计。最后,本文引入决策论来应对锂离子电池衰退过程中的随机性。在无法进一步降低预测误差的前提下,通过决策论的方法可以使得使用者能够尽可能地降低预测误差带来的期望损失,从而最大程度地避免风险。