本申请实施例提供一种不间断电源的电池预测性维护的实现方法、装置和电子装置，涉及电子技术领域，其中方法包括：建立与不间断电源对应的数字孪生模型，从数字孪生模型中，获取电池运行的历史数据和当前状态数据，并从历史数据和当前状态数据中，获得以时间为序列的电池的基本属性的数据，并根据基本属性的数据得到电池供电性能的基本规律，为电池的数据的供电性能赋予标签值，对基本属性进行特征构建，平衡不同供电性能的电池的数据量，将平衡后的电池的数据输入到非线性支持向量机的电池故障的预测模型中进行训练，将通过验证的预测模型作为不间断电源的电池故障的部署预测(56)对比文件CN 111651858 A,2020.09.11EP 3121614 A1,2017.01.25US 2016195587 A1,2016.07.07CN 112904220 A,2021.06.04CN 113109715 A,2021.07.13应何杰.锂离子动力电池安全性评估方法研究. CNKI优秀硕士学位论文全文库工程科技Ⅱ辑.2020,(第7期),1-84页.孙猛猛.基于数据驱动方法的锂离子电池健康状态估计. CNKI优秀硕士学位论文全文库工程科技Ⅱ辑.2019,(第1期),1-93页.王宁 等.基于VPSO-SVM的磷酸铁锂电池寿命预测.重庆理工大学学报(自然科学).2019,第33卷(第11期),173-177,230页.胡晓亚 等.锂离子电池健康状态估计方法研究综述.电源学报.2020,第20卷(第1期),126-133页.高栋.基于新健康指标的锂离子电池剩余寿命预测.CNKI优秀硕士学位论文全文库工程科技Ⅱ辑.2019,(第7期),1-91页.郑方丹.基于数据驱动的多时间尺度锂离子电池状态评估技术研究.CNKI博士学位论文全文库工程科技Ⅱ辑.2017,(第12期),1-164页.刘大同 等.锂离子电池健康评估和寿命预测综述.仪器仪表学报.2015,第36卷(第1期),1-16页.