伴随着全球经济的迅猛发展,人们对于能源及环境问题的关注度逐渐升高。而在汽车领域中,为了满足大众的需求,在节能环保方面更为出色的电动汽车应运而生。动力电池作为电动汽车中的主要组成元件之一,保证它的安全性和可靠性、及时避免由于电池老化带来的危险是十分重要的,对于用户而言,重要性更是不言而喻的。在此基础上,本文提出了一种优化的动力电池老化情况的评估方法,主要工作如下:首先,在实验室环境使用电池健康状态作为评估指标来评判电池的老化情况。本文提出了一种优化后的基于高斯过程回归模型的电池老化情况评估方法。该方法在特征选择阶段从电池的充电曲线中选取了明显可以刻画电池老化趋势的特征,并使用多核协方差的方法对原有的高斯过程回归模型进行了优化。在NASA数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法具有有效性和准确性。其次,本文考虑将该方法推广到实车环境中使用。针对实车环境中获取到的数据特点,对原方法进行了进一步的优化和改进。提出使用电池衰减情况作为评估指标来判断电池的老化情况。通过在特征提取时选择更为通用的特征,以及采用模型融合的方法使用加权策略对各个子模型进行融合,使得该方法的易用性以及准确性都得到了再次提升。该方法的有效性及准确性亦在实车数据集中得到了证明。最后,本文构建了动力电池老化情况评估系统,将本文提出的方法应用于系统之中,增强了本方法的实际意义。通过该系统,用户可以方便快捷的实时监控动力电池当前的老化情况,并且,系统将在电池老化情况严重时及时给予用户老化预警。除此以外,该系统还支持用户个性化定制老化情况评估模型,以满足用户对于模型的不同需要。