基于大数据的电池组一致性异常检测方法及系统

本发明提出的基于大数据的电池组一致性异常检测方法及系统，涉及电池组异常检测技术领域，从多个维度确定了待对比的电池组集合，根据待对比的电池组集合的电池使用习惯数据和驾驶习惯数据，以确定出最终用于训练电池组异常情况预测模型的样本数据，基于电池组异常情况预测模型可预测出待检测电池组的不一致情况和故障类型，试验并获得第一可信度以表征第一不一致情况的可信度。本发明从电池组基本信息、汽车品牌、电池使用习惯、驾驶习惯等多个维度确定出用于训练模型的样本数据，使电池不一致情况和故障类型的预测结果更准确，且通过第一可信度可进一步提升电池组检修策略的合理性。