上海电机学院开展的一项研究，对15辆电动汽车一年内收集的真实驾驶数据进行了分析。研究每10秒记录一次车辆的速度、电池电流、充电状态、电压和温度数据。研究人员利用机器学习，将驾驶风格分为从平稳到激进的五类。值得注意的是，本研究中激进驾驶并非指高速行驶，而是指在低速时频繁进行高扭矩加速，并从电池中汲取高电流。研究团队还分离了影响电池老化的其他因素，如温度、充电状态和闲置时间。结果显示，两种极端驾驶风格之间存在显著差异：最激进驾驶风格下的电池老化应力是经济驾驶风格的18.4倍。激进驾驶组的平均电流为66.02安培，而经济驾驶组为20.56安培。研究人员模拟了仅将驾驶风格从激进改为经济、同时保持其他条件不变的情景，计算出短期电池老化应力可降低91.3%。该研究还预测了长期影响：在1000次充放电循环后，经济驾驶的车辆预计将损失约21.15%的电池容量，而最激进的驾驶风格可能损失53.22%的容量——约为前者的2.5倍。研究人员指出，这些数字是估算值，因为他们通过电池老化模型分析真实驾驶数据，而非直接跟踪1000次循环。尽管如此，该研究强调，高电流需求会加速电池退化。
