新型电力系统是实现“双碳”目标的核心载体，新型储能是其关键支撑。现有氢电混合储能系统运行存在的问题及难点主要如下：1）难以对系统内部状态精准估计和剩余寿命预测；2）目前成组化和大型化使得混合储能系统的行为变得繁杂，增加了系统故障概率；3）现有的系统很难满足高效率和低功耗的需求；4）缺乏考虑高比例新能源渗透和氢电混合储能系统自身特性的能量管控策略。本项目主要技术创新如下： 1.氢电混合储能系统高精度多状态联合估计与寿命预测技术。提出了基于内阻-湿度-操作条件模型的燃料电池水管理状态优化方法，提出了改进遗传无迹卡尔曼滤波的锂电池高精度多状态联合估计方法；建立了基于不确定性量化的混合数据驱动燃料电池性能预测模型，提出了融合特征筛选和高斯过程回归的锂电池剩余使用寿命精细化评估方法，SOC和SOH联合估计误差低于1%，燃料电池预测精度均方根误差为0.0081。 2.氢电混合储能系统快速高精度阻抗在线检测与自适应故障诊断技术。提出了计及响应速度/测试精度/多通信接口的电化学阻抗在线测试技术，首创了线性判别分析和自适应差分进化优化支持向量机算法的燃料电池故障诊断技术，发明了一种基于模糊神经网络的锂电池自适应故障诊断方法，开发了一套锂电池组的故障诊断及失效处理系统。达到响应时间小于1s，阻抗测试精度小于1%，故障诊断精度高达99%。 3.高效率低功耗氢电混合储能系统发电技术。构建了燃料电池与有机朗肯循环相结合的新型燃料电池热电联供系统，提出了计及燃料电池电堆运行性能及老化的功率分配方法，实现燃料电池寿命提高87%，热电联供效率84.7%；开发了基于三层CAN网络及自供电特征的低功耗锂电池管理系统，部署了计及成本及效率兼优的锂电池系统半主动式拓扑结构，实现了系统能耗成本下降0.63%，电池损耗降低46.3%。 4.面向新型电力系统的氢电混合储能系统能量管控与调度策略。提出了考虑锂电池荷电状态的指数型下垂控制、多阶段混合能量管理策略，解决了并网波动、能源弃置和负载损耗难题，降低了11.75%的能量废弃率和2.02%的负载损耗率；提出了面向新型电力系统多种需求侧响应的多目标优化方法，构建了基于数据驱动的两阶段日前调度模型，降低了12.03%的调度成本。