本发明提供了一种基于可解释神经网络的储能电池寿命预测方法，包括：1、分析储能电站电池运行数据，并提取数据特征作为储能电池寿命预测模型的输入；2、构建可解释性神经网络模型，包括输入层、子网络层和输出层；3、针对不同的子网络建立神经网络模型，形成子网络层岭函数；4、将提取的特征数据进行训练和预测，并进行可解释性分析。本发明针对复杂运行环境下储能电池的寿命预测困难的问题，将具有更好高的预测预测精度，并对不同数据特征对寿命的影响作出可解释性分析。