本发明公开了基于组合神经网络的锂电池剩余使用寿命预测方法及装置，该方法包括：将待预测锂电池在预设时长内的容量数据转换为变分问题，设定采用变分模态分解算法进行转换分解；将容量数据进行特征归一化和矩阵处理，采用麻雀搜索算法实现对变分模态分解算法的惩罚因子α与模态数K进行优化；利用优化后变分模态分解算法对容量数据分解为K个不同频率的模态分量，输入预训练后的CNN‑GRU组合神经网络中，输出K个锂电池容量预测结果；将K个锂电池容量预测结果进行反归一化与叠加重构处理，获得最终的预测结果。该方法有效地改善了容量回升与噪声现象对预测结果的影响，能更好地预测锂电池容量退化趋势，与单一模型相比具有更高的精度。