本研究利用电动汽车日常使用产生的大规模真实运行数据，探究用户行为（包括驾驶风格与

本研究利用电动汽车日常使用产生的大规模真实运行数据，探究用户行为（包括驾驶风格与充电需求）如何影响电池容量。通过建立数据驱动框架，在车辆层面进行多维度特征提取以量化驾驶与充电行为，并估算电池健康状态（SOH）衰减轨迹，从而直接建立个体行为模式与电池衰减结果之间的关联。

研究结果表明，用户行为的多样性显著导致电池老化速率的差异：在城市工况相同的情况下，激进型驾驶风格车辆每行驶2万公里的SOH下降速度比温和型车辆快约81%；在充电强度方面，控制其他变量不变时，当快充次数从基准区间（90-120次）增至高风险区间（150-180次），电池SOH中值将下降约2.1%；同理，深度充放电事件从160-180次增至220-240次时，SOH累计损失将额外增加约2.0-2.3%。