锂离子电池广泛应用于电动汽车和储能系统,其健康管理对运行维护至关重要。基于数据驱动的方法比基于模型的方法更适合大规模工程应用,但目前仍然存在数据前处理困难、对实际工程数据适用性不强、数据分析工具使用难度较大等现状。基于现状调研及文献综述结果,发现数据驱动方法在应用中存在四大难点。其一是多源异构数据难以直接利用,其二是大规模应用场景难以快速筛选异常电池,其三是难以基于工程数据实现准确的健康状态估计,其四是缺乏便捷通用的数据分析软件。针对上述四个方面,进行了如下研究:首先,针对锂离子电池全寿命周期过程中产生的海量数据,提出了多源异构数据融合方法,设计了可扩展数据库进行多源异构数据的导入和合并,解决字段不统一、数据冲突、颗粒度不同等问题。同时,提出了包括去重补漏、插值平滑、异常点剔除和数据降维在内的前处理流程,为数据驱动算法的实施提供高质量数据支撑。其次,对于大规模锂离子电池运行场景,受限于当前的硬件采集和软件计算能力,多数故障检测算法难以实施。因此,提出了包括电量变化量方差、极差与不一致性参数在内的特征提取方案,对于质量较差的工程数据具有良好适应性。进一步开发了基于混合聚类算法的综合健康评分方案,可对系统中各电池进行健康度等级预测,实现异常电池的快速筛选。采用实验数据集进行验证,分选准确率高于92%,并已在多个大规模储能电站实现了一年以上的落地应用。然后,对于用户需求较高的场景,除了快速的故障电池检测外还需要准确把握电池的健康状态。针对车载应用等数据质量较高的场景,提出了基于容量增量法的特征提取和组合方案,不受充放电深度的限制。基于高斯过程回归训练得到健康状态估计模型,应用于车载在线估计场景,误差小于1%,具有良好的精度和鲁棒性。最后,提出了电池数据分析软件开发流程,分析了高校和企业用户的应用需求。基于APP Designer开发了电池数据分析软件AILiOn,提供多源异构数据导入融合、数据展示、运行统计、安全与健康分析等功能,并将提出的算法进行了集成应用。经过应用测试,该软件至少能为锂离子电池数据分析人员节省一半以上的时间和精力。