锂离子电池在越来越多的能源行业得到应用,虽然减少了化石燃料的排放,但是仍有许多问题需要克服,电池老化就是其中之一.由电极和电解液发生的许多副反应影响.因此,在不同工作条件下,准确预测电池剩余寿命是非常重要的.尤其对确保电池在安全条件下可靠运行极其重要.锂离子电池在安全和剩余使用寿命方面已经有了很多的研究.当前电池寿命预测的研究热度和应用需求仍较高.且锂离子电池寿命预测对提高电池性能效率和改进电池具有重要意义.目前有基于经验和基于性能的两种方法,基于经验的方法使用条件有限无法应对当前研究需要,当前研究较多的是基于模型和数据驱动两种基于性能的方法,基于模型的方法主要是基于对电池机理的了解,建立特征参数模型.数据驱动的方法是利用一些统计学和计算机算法直接从数据中挖掘老化信息.融合方法可以认为是将两种模型融合,抵消缺陷,更加优化.