在国家提出“碳中和”、“碳达峰”的大时代发展背景条件下,锂离子电池以其自身具备的诸多优点在新能源汽车等领域得到了越来越广泛的应用。锂电池作为各个设备的核心构成,其本身的健康状态关乎着整个系统的稳定运行。随着锂电池不断地循环使用,其内部会发生一些复杂的化学反应,从而导致其容量不断衰退,因此对其健康状态进行准确地估计预测可以有效地保证设备的安全稳定运行。首先,本文结合国内外相关文献,对目前锂电池健康状态（SOH）估计的各个方法归纳总结,基于此,选择在数据驱动方法下进行锂电池SOH的估计预测工作。其次,对其本身的结构组成和工作原理进行阐述说明,并对影响其寿命衰退的内部外部因素进行了分析说明,最后阐述了公信力度较高的研究中心提供的锂电池公开数据集中每个电池样本的区别,选择合适的电池样本进行本文后续的分析研究。其次,针对锂离子电池容量、内阻等直接健康因子不宜测量或者测量误差较大的问题,选择从可以直接监测到电压、电流、温度等参数中提取合适的间接健康因子,然后基于锂离子电池间接健康因子进行锂离子电池健康状态估计研究。考虑到锂电池实际运行工况和影响锂电池寿命的因素,从充电过程阶段、放电过程阶段和温度三方面提取合适的健康因子,完成数据驱动方法下的特征提取工程,然后为了直观的分析所提取的间接健康因子的有效性和可行性,选择并通过Pearson和Spearman相关系数验证本文所选取特征因子与锂电池容量衰退之间的关联性和有效性。再次,由于锂离子电池的可用数据不多,一些特征参数在提取方面存在困难,导致其数据存在小样本的特性,而支持向量回归机算法（SVR）在处理一些小样本特性的数据上有着显著的效果,基于此,本文提出SVR方法建立锂电池SOH的估计模型,将自变量与因变量进行对应,建立两者之间的映射关系,完成模型设计,根据公式（1-2）计算估计出锂离子电池的健康状态,同时SVR模型存在着参数寻优困难问题,针对这一问题,选择改进的蚁狮算法（IALO）对SVR进行优化改进,解决模型参数选择困难的问题。实验结果表明,基于IALO-SVR的锂电池SOH估计模型大大提高了SVR估计模型的泛化能力和估计精度。最后,为了更好的保证系统稳定安全的运行,需要对锂电池未来时刻的健康状态进行预测研究,建立模型对未来50次充电的锂电池健康状态进行多步预测,这里使用SOH序列数据,选择针对时间序列的长短期记忆网络（LSTM）建立预测模型,同时,针对锂电池存在的容量再生现象,选择经验模态分解（EMD）将锂电池的SOH变化信号进行处理。并与单一LSTM预测模型进行对比,实验结果表明,基于EMD-LSTM的预测模型可以很好的处理锂离子电池存在的部分容量回弹现象,累计误差均有着不同程度的降低,大大提高了模型的预测精度。图[31]表[10]参[88]