锂离子电池以其高能量密度、高输出电压、低自放电率、低电压降、易于管理等优点被广泛应用于家用电器、智能手机、储能系统、电动汽车等领域。准确的电池工作特性建模、电池状态评估对于电池系统的控制、管理、优化具有重要的指导作用。由于电池本身的复杂性,其工作特性及状态受到工作条件、环境温度、历史使用模式等因素的影响。这些相互耦合的复杂特性使得基于模型的方法难以适用。为了解决上述问题,本文研究了数据驱动方法在锂离子电池的仿真建模、容量估计、寿命预测、异常检测上的应用。首先,基于电池的直流阻抗测试数据,建立了描述电池外特性的等效电路模型和长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型,使用电池在不同倍率下的放电实验数据验证模型的性能,结果表明LSTM模型相较等效电路模型具备更高的仿真精度。其次,分析了电池的循环老化数据,从电池的电压-容量曲线中提取特征,建立了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的电池容量估计模型,并采用联合的CNN-LSTM模型实现电池的剩余寿命预测。实验结果证明电池的电压-容量曲线是开展电池状态预测和诊断的优秀数据源。为评估预测的不确定性,将选择的特征作为高斯过程回归（Gaussian Process Regression,GPR）的输入,建立容量估计模型,在两种不同电池的数据集上进行实验验证了方法的有效性。最后,为了解决数据驱动模型的训练数据真实值难以获得及测试成本高昂的问题,提出了一种基于自动编码器（autoencoder）的无监督学习模型,用于电池的老化状态评估。基于电池的老化机制将数据集划分为健康和异常,使用健康数据训练自动编码器,使其学习健康数据的内部表示。采用模型的重构误差作为判定电池状态的指标。实验结果表明该方法能根据输入特征对电池状态进行评估。