锂电子电池因其能量密度高、无记忆效应以及自放电率低等特点被广泛应用于许多能源系统中，包括消费电子产品、电动汽车以及航天系统等等。虽然锂电池相比于其他传统电池能源拥有诸多优势，但由于其自身包含易燃电解质，当电池受损或者老化时容易造成火灾甚至爆炸，因此准确预测电池的剩余使用寿命(Remaining Useful Life，RUL)是保证电池健康运行非常重要一环。
　　目前的预测方法分为基于模型的预测方法与基于数据驱动的预测方法。基于模型的预测方法通常需要对电池的退化机理及其内部的电化学性质有深入的了解，而建立的退化模型较为复杂且鲁棒性较差。另一方面，基于数据驱动的预测方法则利用历史容量退化数据实现RUL预测，无需掌握相关领域知识。其中，深度学习模型因其在多种任务中的出色表现而备受瞩目。本文将基于数据驱动的思想，研究深度学习方法在电池RUL预测中的应用，主要研究工作如下：
　　(1)本文采用假近邻法去学习滑动窗口方法中最佳的窗口大小，取代了传统的经验性调参。针对锂电池RUL预测，本文提出了一种结合卷积神经网络与长短期记忆网络的混合网络结构。大量的实验结果与对比证明了深度学习模型在电池RUL预测中的有效性，为后续工作的开展打下了基础。
　　(2)基于上述研究中存在的一些问题，提出了序列掩码的数据处理方法扩充可用训练数据，用于代替滑动窗口方法，并提出了基于注意力机制和位置编码的卷积神经网络结构，解决了实际应用中输入序列较长时长短期记忆网络前馈时间长的问题。实验结果证明所改进的算法不但可以准确预测剩余寿命，还具有实际应用价值。
　　(3)为了在电池退化早期或者退化趋势不明显时仍能实现准确的RUL预测，采用迁移学习思想提出了基于时间序列相似性的迁移预测框架，利用动态规整算法从已知电池数据中选择相似序列用于训练模型。实验结果证明，加入相似序列对模型在目标序列上的预测能力有极大的提升。