随着人工智能的逐渐渗透,以及国际社会持续关注的能源危机和人类生存环境不断恶化问题,世界各国大力发展并使用新能源,而锂电池凭借其自身的诸多优点,作为新能源电池被广泛地应用在众多领域。随着锂电池工作时间的增加,其性能逐渐下降,最终将会失效退役,对其进行实时的剩余寿命预测,提高能源系统的可靠性具有重要意义;同时,将退役锂电池实现梯次循环再利用,符合社会可持续发展观。针对基于模型预测的方法难以建立精确的退化模型,而基于数据驱动的预测方法不需要建立退化模型,只需利用历史数据即可进行锂电池剩余寿命预测。因此,本文从数据驱动的预测方法出发,以神经网络模型为基础,对锂电池进行剩余寿命预测研究,并将退役的锂电池梯次利用在楼宇直流微网的储能系统中。本文的主要研究内容如下:(1)采用基于神经网络的锂电池剩余寿命预测方法。针对锂电池退化模型建立复杂且泛化能力差问题,采用神经网络模型进行锂电池剩余寿命预测。由于锂电池的退化过程贯穿整个生命周期,所以其容量数据是具有时间序列特征的,分别用长短期记忆网络和门控循环单元网络设计时间序列预测模型,对锂电池进行寿命预测,通过实验结果对比分析,门控循环单元网络相对于长短期记忆网络具有更好的预测效果。并设计了软件实验仿真平台,达到了预期的实验预测效果。(2)提出一种基于集合经验模态分解和门控循环单元网络相结合的锂电池剩余寿命预测方法。针对单一模型对锂电池寿命预测存在精确度不足的问题,同时也不能精确提取出锂电池退化曲线内部的一些隐藏趋势和特性,所以提出采用组合模型的预测方法。利用集合经验模态分别将数据集进行分解,再使用门控循环单元网络预测子序列,最后使用网格搜索最优超参数、自适应矩估计优化策略更新网络参数,进行对锂电池寿命预测,实验预测结果通过均方根误差和平均绝对百分比误差与其他模型预测模型进行对比分析。结果验证本文采用的方法可行性及优越性,并建立仿真平台实现锂电池寿命智能预测。(3)搭建楼宇直流微网梯次利用平台。将锂电池寿命预测方法应用在楼宇直流微网的电动汽车动力系统中,当预测到动力电池的实际容量衰减到额定容量的80%～70%时,将动力电池做退役处理,经过严格测试筛选再把其用在楼宇直流微网的混合储能系统中,实现锂电池循环再利用,具有相当可观的战略意义。