随着电动汽车（EV）、可再生能源储能系统（ESS）以及便携式电子设备对锂离子电池的需求日益增加，电池的使用寿命、性能衰退和容量预测已成为电池管理系统（BMS）中的核心问题。锂离子电池在使用过程中会经历容量衰减，而电池的实际容量与初始设计容量之间的差异，往往受充放电频率、温度变化、循环次数等多种因素的影响。

江苏智泰新能源科技有限公司希望开发出锂离子电池容量和寿命预测模型，对电池不进行或进行部分充放电测试，即可预测出实际容量大小，减少生产投入。

容量预测模型方面，采用回归神经网络（BP）对电池额定容量进行预测，使用comsol仿真软件，建立了单颗粒模型以及一维模型，将电极材料视为由许多小颗粒组成，通过简化的扩散方程来模拟并预测每个颗粒内部的锂离子扩散过程。

寿命预测模型方面以阿伦尼乌斯公式为基本原理，建立拟合模型，对所需参数进行拟合求解。考虑SEI模生长等因素，建立锂离子电池一维模型对寿命进行预测。

容量预测模型：成功构建基于BP神经网络的容量预测模型，同时建立了基于单颗粒模型和一维模型的电化学容量预测模型，这些模型能够对锂离子电池的容量（Q）实现精准预测。

寿命预测模型：成功建立循环寿命拟合模型、日历寿命拟合模型和锂离子电池一维模型，能对锂离子电池的寿命寿命进行较为精确的预测。