本發(fā)明提供了一種基于時間序列特征的鋰電池壽命預測方法，包括以下步驟：步驟1、挖掘充放電數(shù)據(jù)中反映鋰電池壽命的關鍵特征數(shù)據(jù)，其中包括：在一次完整的充放電循環(huán)中挖掘出的等升電壓時間序列特征、截止電壓時間序列特征、恒流始降時間序列特征、持續(xù)小電流時間序列特征、充電溫升時間序列特征、充電溫降時間序列特征和放電溫升時間序列特征；步驟2、對特征數(shù)據(jù)做預處理，組成反映電池健康狀態(tài)的特征向量組，利用向量組建立特征模型；步驟3、計算皮爾遜相關系數(shù)，篩選相關度更高的時間序列特征作為模型輸入；步驟4、建立GRU神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型并優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)以提升預測效果；步驟5、建立多維評價體系評價GRU模型預測效果；本發(fā)明能夠準確預測電池容量在整個壽命期內(nèi)的非線性退化趨勢，模型適用范圍廣，適用于多種充電策略，預測響應快，預測精度高。