本发明涉及一种基于高斯过程回归的多工况电池剩余容量预测方法及系统，该方法包括以下步骤：1)采集常规工况数据进行预处理得到训练数据集，并选取高斯过程回归核函数，所述的常规工况数据包括电动汽车电池的输入和输出数据；2)训练高斯过程回归模型，即确定高斯过程回归模型的超参数；3)采用序贯采样算法获得下一个采样点，并将其加入常规工况数据中，得到增广工况数据集；4)基于预测结果及增广工况数据集，判断是否满足停止条件，若不满足，则将增广工况数据集作为新的训练数据集后返回步骤2)，若满足，则输出预测结果即电池剩余容量。与现有技术相比，本发明具有成本低、多工况和极端工况预测等等优点。