本發(fā)明公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池包多個電池單體SOC實時聯(lián)合預(yù)測方法，屬于電動汽車電池技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：采集電動汽車鋰電池包中每個電池單體的歷史充放電數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的SOC數(shù)據(jù)；初始化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對電動汽車鋰電池包的歷史充放電數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的SOC數(shù)據(jù)進行歸一化處理；建立的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練；獲取鋰電池包中每個電池單體有用的歷史充放電數(shù)據(jù)以及當(dāng)前數(shù)據(jù)作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，采用訓(xùn)練后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行聯(lián)合預(yù)測，從而獲得最后的預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明具有較強的非線性擬合能力，可以很好擬合鋰電池包的動態(tài)特性，非常適合實際中動力電池汽車需應(yīng)對的動態(tài)工況。