本發(fā)明公開了一種基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：1)特征提取：監(jiān)測(cè)鋰電池的運(yùn)行過程，從中提取出鋰電池充放電過程的電壓變化時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并按照相等電壓差的原則對(duì)充放電過程中的電壓時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來(lái)生成特征；2)建立模型訓(xùn)練并預(yù)測(cè)：基于LSTM算法建立模型，并將從電池運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取到的充放電過程的相等電壓差時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為模型的輸入特征，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練后的模型用于鋰電池RUL預(yù)測(cè)；本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明通過將LSTM算法引入鋰電池RUL預(yù)測(cè)領(lǐng)域，利用其較強(qiáng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)能力，有效提高了鋰電池RUL預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。