传统的关于动力电池荷电状态（SOC）预测是在理想实验条件下进行的，这未必能适应真实复杂多变的行驶工况。本工作依托新能源汽车国家大数据联盟，利用数据驱动的方法，使用真实的行车数据对动力电池当前荷电状态进行预测。文章采用的动力电池类型为磷酸铁锂电池，设计了报警组与预测组，采用逻辑回归算法对低剩余电量荷电状态的电池特征信息进行提取，并训练模型，使用训练好的模型进行预测。结果显示，文章提出的模型对低荷电状态诊断具有较高的准确率。
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