基于传统能源日益枯竭的现状以及其产生的环境污染问题,探索绿色新能源迫在眉睫。锂电池作为动力电池中比较典型的电池类型,凭借其能量密度高、性能稳定、污染小和可循环寿命长等优势广泛应用于智能设备、新能源汽车等领域中。在锂电池工作过程中,电池性能会随着电池内部电化学反应副产物的积累而逐渐退化,电池寿命无法达到理想状态值。当电池寿命终止而未及时更换将会引发重大安全事故,威胁人的生命和财产安全,因此对电池的健康状态（State of Health,SOH）和剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）进行预测具有重要意义。SOH和RUL都是表征电池寿命衰退的变量,文主要是基于数据驱动,运用深度学习和迁移学习的方法进行SOH估计和RUL预测,主要研究内容归纳如下:首先,本文从三种不同类型的预测方法出发总结归纳锂电池RUL的国内外研究现状,对锂电池内部结构和原理进行阐述,基于实验室电池测试仪器搭建寿命衰减测试平台,通过实验数据对锂电池基本特性进行分析,研究了不同的放电倍率、温度等因素在电池寿命退化过程中的影响。然后,本文构造了一种以长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）结构为基本处理单元的神经网络模型实现对锂电池SOH的估计。LSTM网络结构对长时间序列的处理能力强,能够通过学习电池数据序列前后关联性,拟合电池容量退化趋势进行SOH估计。为了验证模型的性能,本文还利用BP神经网络搭建预测模型并基于相同的预测起点进行模型性能对比分析,实验结果证明LSTM模型具有较低的误差。最后,针对样本数据时间跨度长导致训练时间长和样本数量小导致神经网络预测误差大的问题,本文在LSTM模型的基础上融合迁移学习的理念,基于电池类型划分数据领域:源域和目标域,利用最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy,MMD）衡量迁移学习领域间的分布距离,根据分布距离调整迁移模型,从而在领域之间进行知识迁移。实验证明,源域数据进行训练后得到的预训练模型充分学习到了电容量退化趋势,在进行迁移后能够与目标域知识进行融合,提高模型的预测性能和网络训练效率,降低误差率。