本發(fā)明公開了一種基于門控和注意力機制的鋰電池剩余壽命預測方法，屬于電池技術領域。該方法包括搭建基于門控和注意力機制的深度學習模型，所述深度學習模型包括依次連接的特征提取網(wǎng)絡、基于自注意力機制的網(wǎng)絡、第一全連接層、第二全連接層與求和單元；所述特征提取網(wǎng)絡對輸入的數(shù)據(jù)序列X＝[xt?τ,xt?τ+1,…,xt]處理得到數(shù)據(jù)序列所述基于自注意力機制的網(wǎng)絡接收數(shù)據(jù)序列生成對應的輸出序列Hattn；所述第一全連接層接收輸出序列Hattn，生成中間值H1，所述第二全連接層接收H1；所述求和單元對所述基于自注意力機制的網(wǎng)絡的輸出與所述第二全連接層的輸出求和，生成所述基于門控和注意力機制的深度學習模型的輸出作為預測的鋰電池容量序列；根據(jù)所述預測的鋰電池容量序列與指定的鋰電池失效閾值，得到所述鋰電池的剩余壽命。本發(fā)明面對鋰電池多維度特征和強因果長時序的情況，能夠進行有效的信息提取，從而提高電池剩余壽命的預測精度，實現(xiàn)對鋰電池未來工作狀態(tài)的準確評估。