锂电池因具有高功率密度、无记忆效应、使用寿命长等优点,在军事、交通、电站等领域具有广阔的应用前景。为了满足实际使用中不同的功率需求,通常将单体电池进行串并联连接形成电池组。对电池组中发生异常衰减电池进行定位处理,是保障储能系统高性能安全输出、避免故障甚至危险的关键。为此,本文针对电池组中异常衰减电池从识别定位、状态估计和维护决策三方面展开深入研究,旨在系统性地解决电池组中异常电池的精确定位、估计和维护问题。首先,本文从热、电、衰减三个角度搭建单电池的耦合机理模型,其中电特性模型采用2-RC等效电路模型;热特性模型考虑环境温度和电池自身的发热损耗;衰减特性考虑充放电电流、放电深度以及温度对电池寿命的影响。基于单电池的衰减模型,构建形成3*3小型电池组模型。然后,在不同工况下研究电池组中不同位置的电池发生不同程度衰减对电池组整体热、电特性的影响,并与正常电池组进行对比,分析获取表征异常衰减电池的特征变量组合。随后,将包含正常电池和异常电池的特征变量数据集结合最小二乘支持向量机算法（LS＿SVM）进行训练,得到以特征变量为输入,电池是否发生异常衰减为输出的分类器。为了获得异常电池的具体状态数据并进行处理,本文构建了电池状态评估模型,通过获取不同衰减率下电池的特征变量数据集,结合BP神经网络进行训练,得到以特征变量为输入,电池的衰减率为输出的回归模型,并进行仿真测试。测试结果表明了所建立分类器和回归模型的准确性和有效性,准确率在95%以上。最后,为了选择合适的维护策略,从经济性和处理效果等角度分析了切除、更换和均衡三种方案。结果发现,采用均衡的维护方式,维护效果最好但投入的经济成本最高,导致经济性最差;更换新电池的维护方式,效果较好,电池规模较小,导致新电池的成本投入过大,经济性较差,同时更换电池存在停机损失;切除电池的维护方式适当延长了使用寿命,经济性较高,但存在不稳定因素。通过对不同策略的寿命、经济性对比,为锂电池组的高效率应用提供了理论支撑。本文在提取电池组中表征异常电池特征变量的基础上,结合相关算法系统地研究了对异常电池的识别定位、状态估计和维护决策问题,为锂电储能系统实现智能诊断、智能预测和精确定位提供了思路和参考方法。