锂离子电池由于其高能量密度和长循环寿命等优点被广泛应用于电动汽车以及智能电网领域。准确的电池剩余使用寿命（Remaining useful life,RUL）预测和电池系统故障诊断对锂离子电池储能系统的安全性、耐久性和成本具有极其重要的意义。然而锂离子电池的不可逆衰退会导致其可用容量的持续降低和电气性能的恶化,使得锂离子电池系统的状态监测和控制面临着严峻的挑战。为了保证电池包的安全可靠运行,本文基于数据驱动方法从使用状态评估和系统故障诊断两个方面来对电池的安全管理进行研究。（1）基于锂离子电池的基本工作原理建立了三种常用的电池等效电路模型（Equivalent circuit model,ECM）并具体分析了锂离子电池的衰退机理;对两种不同类型的锂离子电池进行了加速老化实验并通过电池的老化实验数据提取相关特征来表征锂离子电池的老化状态。（2）本文基于电池老化实验数据提取相应的老化因子,建立长短时记忆循环神经网络（Long short-term memory recurrent neural network,LSTM RNN）预测模型,实现了锂离子电池的全寿命容量估算。LSTM RNN模型不仅具有较强的自适应学习能力,运算速度快,而且能够有效学习到电池衰退过程中的长期依赖关系。实验结果表明,所建立的LSTM RNN模型能够在全寿命范围内精确的估算到锂离子电池的容量。（3）基于估算到的电池全寿命容量,本文提出了基于Box-Cox变换（Box-Cox transformation,BCT）的电池RUL预测方法。利用BCT对估算容量进行线性转换,构建转换容量与循环次数之间的线性模型。通过构建的线性模型实现了电池的RUL预测,并且用蒙特卡洛模拟生成模型预测的不确定性。实验结果表明,基于容量估算和BCT的方法能够在全寿命范围内和不同循环次数位置准确预测到电池的RUL,展现了较高的预测可信度。（4）本文基于两轮电动车大数据云监控平台收集到的大量车辆历史运行数据,提出了一个基于数据统计分布的电池包故障诊断和电芯电压异常检测的方法。通过对车辆状态进行划分以及高斯分布原理设计故障诊断系数来检测运行参数的变化,在此基础上,K均值聚类算法、Z分数法和3σ筛选策略被用来进行异常电芯的检测和定位。实验结果表明,该方法能够准确诊断电池包故障并实现电池包的状态监测,具有较大研究前景和实用价值。