随着全球绿色环保理念的形成和发展,新能源行业得到大力的发展,锂电池作为新能源行业的代表之一,以其能量密度高、寿命长、稳定性高、可循环使用等优点被广泛的应用到各个行业。因此,对锂电池的安全管理也提出了更高的要求,锂电池剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测成为研究领域的重点。本文基于数据驱动方法,采用深度学习算法从直接预测和间接预测两个角度对电池的RUL进行预测分析。本文对锂电池的健康状态（State Of Health,SOH）和RUL国内外研究现状进行总结,介绍了影响锂电池寿命的内外因素及退化机理。在锂电池RUL直接预测方法中,针对锂电池容量退化中的非线性问题,提出了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法,对于分解后得到的高频模态（Intrinsic Mode Functions,IMF）和低频残差（Residual,Res）,分别采用高斯回归（Gaussian Process Regression,GPR,GPR）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）算法结合注意力机制（Attention Mechanism,AM）对不同的分量进行针对性预测,取得了较高的精确度。在锂电池RUL间接预测方法中,针对锂电池容量难以在线实时获取问题,提出了等时间电压差（Equal Time Voltage Difference,ETVD）方法构建健康因子（Health Indicator,HI）,并使用BOX-COX正态变换和Pearson相关性分析方法处理数据,最终得到与锂电池原始容量序列相关性达99.5%的健康因子序列,可以代替锂电池的原始容量序列作为目标特征进行模型训练。提出了优化网格算法（Improved Grid Search,IGS）优化SVM模型参数,验证提取HI的有效性,实现锂电池RUL在线实时预测目的。本文从锂电池RUL直接预测和间接预测两个角度进行分析,采用深度学习算法构建训练模型,验证本文提出的ETVD构建HI方法的有效性以及可靠性,为锂电池RUL在线实时预测提供新的研究方法。