Las baterías de plomo-ácido son ampliamente utilizadas, y la estimación de su estado de salud es muy importante. Para abordar los problemas de baja precisión de ajuste y predicción inexacta de la estimación de salud de las baterías de plomo-ácido tradicionales, se propone un modelo de estimación de salud de la batería que se basa en el análisis de la curva de carga utilizando datos históricos de degradación. Este modelo no requiere la asistencia de modelos de mecanismos de batería o modelos empíricos de degradación, en su lugar, se combina con algoritmos mejorados de aprendizaje profundo. Se estableció un modelo de regresión de memoria a largo plazo (LSTM), y se realizó una optimización de parámetros utilizando el algoritmo de murciélago (BA). Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto puede lograr una estimación precisa de la capacidad de las baterías de plomo-ácido.