锂离子电池的状态评估对其充放电策略、运行维护管理和安全预警具有重要意义。现有的文献研究主要集中在单体电池的状态评估上。锂离子大型储能电池的安装规模和数据传输量巨大，目前的研究成果相对较少。将锂离子SOC和SOH电池状态评估方法归纳为数学分析法、电化学模型法、等效电路法和数据驱动法，其中数据驱动法是电池状态评估研究的发展方向。进一步，从特征选择方法和数据挖掘方法的角度分析了锂离子市储能电池系统的一致性评价，前者主要采用统计方法、数据变换法方法和自动提取方法，后者主要采用回归方法和聚类方法，从大规模和高维度的海量复杂数据中挖掘有效的特征信息，从而实现锂离子储能电池的状态评估。