本发明涉及一种基于温度积分特征的电池健康状态预测方法，属于锂离子动力电池技术，包括如下步骤：在实时工作环境中采集锂离子动力电池工作参数；对工作参数进行去噪、去异常值和平滑处理；用公式从处理后的工作参数中提取温度积分特征；用北方苍鹰优化算法寻找最优的高斯过程回归参数，构建优化高斯过程回归模型；将工作参数输入北方苍鹰优化高斯过程回归模型，预测锂离子动力电池的理想健康状态；将实际健康状态与预测的理想健康状态进行对比，评估当前锂离子动力电池的健康程度。本发明通过提取锂离子动力电池实时工作参数中的温度积分特征，可有效地反映电池在不同工作状态下的热行为，有助于评估电池的健康状态和预测电池的性能变化。