本發(fā)明公開了一種基于遺傳卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池健康狀態(tài)估計(jì)方法，具體為：針對不同類型鋰電池在恒流條件下進(jìn)行充放電，直到電池壽命終止結(jié)束記錄，形成鋰電池恒流充電電壓曲線；在電池每一次充電后，確定該電池的當(dāng)前容量，作為CNN模型的真實(shí)值；對記錄的電壓曲線使用特征點(diǎn)來表征一條電壓曲線，并作為CNN模型的輸入數(shù)據(jù)；初始化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及各參數(shù)；將處理過的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，對每個(gè)CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；將處理過的測試集數(shù)據(jù)輸入到一組CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，選擇真實(shí)值和預(yù)測值之間均方誤差最小的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為最終的預(yù)測模型。