本發(fā)明涉及一種基于模型學習的新能源車載電池剩余壽命估計方法，具體包括：選擇并確定反映車載電池剩余使用壽命的容量變量并收集電池容量的周期變化數(shù)據(jù)；對容量數(shù)據(jù)進行必要處理以滿足高斯過程回歸算法要求的輸入?輸出的學習關(guān)系；利用高斯過程回歸算法學習處理好的數(shù)據(jù)并通過共軛梯度算法來求解超參數(shù)；把均方根無跡卡爾曼濾波算法應用到學習好的模型中，通過該算法的時間更新和測量更新階段來提高對容量的估計準確度。本發(fā)明不僅避免了對車載電池內(nèi)部復雜的機理分析問題，而且還通過算法數(shù)值穩(wěn)定性的提升并根據(jù)實時的容量測量數(shù)據(jù)來提高對車載電池剩余使用壽命的實時的估計精度。