本發(fā)明提供的基于大數(shù)據(jù)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池SOC預測方法，采集電池外部特征參數(shù)建立電池SOC大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集；建立訓練集和測試集；構建多重bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型；將數(shù)據(jù)集分別放入不同參數(shù)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型中，得到測量精度；根據(jù)不同參數(shù)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型所得到的測量精度進行分析，得到預測結果。本發(fā)明提供的基于大數(shù)據(jù)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池SOC預測方法，通過SOC預測的大數(shù)據(jù)集，便于對數(shù)據(jù)進行有效的挖掘，保證預測精度；通過分布bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型對電池外部參數(shù)對電池進行SOC精確預測，具有較高的精度，尤其在大數(shù)據(jù)下，電池外部參數(shù)不斷變化，該方法依然能準確的預測電池SOC的值，具有很高的使用性，可在實際中得到廣泛應用。