本发明属于储能技术领域，公开一种基于深度学习的储能电池健康状态在线评估方法及系统；所述方法，包括：获取储能电池实际运行过程中的实际运行数据；将所述储能电池实际运行过程中的实际运行数据输入预训练好的用于储能电池SOH估算的长短期记忆网络LSTM，获得储能电池的SOH估算值。本发明利用电池管理系统传感器所获取的电压、电流、温度，对基于长短期记忆网络LSTM进行训练，获得预训练好的用于储能电池SOH估算的长短期记忆网络LSTM；利用实时运行过程中采集的电压、电流、温度边可以实现在线估计储能电池SOH。本发明以在线估计储能电池SOH为目标，且适用于不同温度和不同工况下的储能电池SOH估算，具有较强的鲁棒性和较广的适用范围。