本發(fā)明涉及一種基于BMS大數(shù)據(jù)和集成學(xué)習(xí)的鋰電池RUL預(yù)測(cè)方法及設(shè)備，所述方法包括以下步驟：根據(jù)待測(cè)電池充電階段電池BMS監(jiān)測(cè)到的電流、端電壓以及溫度信息，計(jì)算多個(gè)充電周期內(nèi)的IC曲線、DV曲線、電壓曲線和溫度差分曲線，基于各曲線關(guān)鍵點(diǎn)提取特征向量序列(FIC_i，F(xiàn)DV_i，F(xiàn)V_i，F(xiàn)DT_i，F(xiàn)ind_i)；基于所提取的特征向量序列對(duì)未來(lái)循環(huán)周期進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到特征向量預(yù)測(cè)值；以所述特征向量預(yù)測(cè)值作為離線訓(xùn)練好的最大剩余容量回歸模型的輸入，得到對(duì)應(yīng)的最大剩余容量預(yù)測(cè)，從而得到RUL預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，所述最大剩余容量回歸模型基于XGBoost集成學(xué)習(xí)模型建立。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有適用范圍廣、預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)。