作为第三代新能源电池的代表,固体氧化物燃料电池(Solid Oxide Fuel Cell)能够实现中高温条件下化学能到电能的直接转换,它的发电效率高、噪音分布区域窄、有害排放物质少,被誉为21世纪最有发展前景的绿色环保能源。然而,由于高温环境对系统内部材料的不利影响,SOFC的性能往往随着时间逐渐退化,严重缩短了其使用寿命,这成为了阻碍SOFC应用推广的一大瓶颈。若能在性能退化初期准确预测电池的剩余寿命,及时采取行之有效的维护手段,就能大大延长其使用寿命。因此,本文主要研究内容包括:(1)考虑单电池性能退化下的剩余寿命预测。首先基于热力学、电化学反应原理在满足质量守恒和能量守恒的前提下,利用MATLAB工具搭建并验证了单电池退化机理模型;然后,基于模型收集的单电池电压衰退数据提出了一种小波分解改进下的回声状态网络预测方法,实现了数据非平稳波动下单电池性能衰退的剩余寿命预测。以三种不同负载电流下的电压退化数据为例,验证了所提算法的有效性和准确性。(2)由于实际工业领域往往通过增加电池数目来满足更大的负载需求,而不同电池组在相同运行条件下的退化速度是不一样的,彼此之间的耦合还会影响退化的状态。因此,本文提出了一种基于电池退化过程相关性的SOFC多电池系统寿命预测方法。首先利用带有不确定性的维纳随机过程机理模型表征单电池个体退化过程的特殊性,建立了单电池维纳过程退化下的剩余寿命概率密度模型,通过自助法获得模型未知参数的先验知识,并通过极大似然估计在贝叶斯定律下更新模型参数,得到了单电池的剩余寿命分布;然后利用Copula函数研究电池之间的相关性,建立相关退化过程下多电池系统剩余寿命分布模型,采用极大似然法估计相关系数,实现了多电池系统相耦合条件下的剩余寿命预测。以两电池互联系统退化数据为例,验证了所提方法的合理性与可靠性。(3)从寿命延长的角度出发,基于寿命预测结果,研究系统剩余寿命与发电效率的关系,提出了一种延缓电池性能衰退的控制策略。首先利用电压退化预测结果计算系统无维护状态下的性能衰退率,然后在兼顾系统发电效率的前提下,设置不同程度减小性能衰退率的目标参考轨迹,最后通过反馈-迭代学习控制实现了对期望参考值的跟踪控制。以单电池特定运行工况退化数据为例,验证了所提方法在不同程度延长电池寿命的同时,能够把发电效率的损失控制在合理的范围。