简介： 本发明公开了一种相似电压序列的动力电池剩余寿命间接预测方法。实时准确的RUL预测是保证电动车辆安全有效工作的前提；然而，锂离子电池直接健康因子难以实现在线测量，针对这一现象，首先通过分析电池放电循环数据，引入灰色相关理论提出放电电压截止时间作为新的间接建立因子；其次，针对传统的单历史循环数据产生误差累积且不能准确反映电池非常规退化问题，通过孪生神经网络进行相似性分析，获得相似性放电截止电压序列；最后，在单体放电截止电压序列基础上引入相似性放电截止电压序列，建立高斯混合模型来获得实时准确的RUL并给出预测的置信区间。