本发明从考虑熵热影响的电池内阻等效电路模型出发，由热力学第一定律推导了熵热系数与开路电压的关系，得到更加完善的单向充电效率的计算公式。通过对钛酸锂电池在不同温度和倍率下的充电工况测得的数据进行计算，得到考虑熵热的更为准确的充电效率，以此为神经网络训练数据，建立钛酸锂电池充电效率预测模型。相比于最新充电效率计算和预测方法，本发明熵热系数与开路电压的关系得到连续时间下的充电效率计算方法。此外，采用BP神经网络，通过对比不同的超参数组合，得到了从最优的充电效率预测模型。并且最终将模型转换成Tensorflow Lite，将神经网络集成到嵌入式中，实现了对钛酸锂电池充电效率的在线预测。