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本发明提供了一种基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，应用于电池技术领域，所述方法包括：采集电池组内所有电池单体实时电池参数；通过所述实时电池参数与电池组机理模型，计算得到电池单体荷电状态基准值及电池单体库伦效率基准值；结合库伦效率短期预测模型以及所述电池单体库伦效率基准值、实时电池参数，对库伦效率短期预测模型进行在线参数辨识；采集电池组电流值、电池单体温度值，代入所述库伦效率短期预测模型，计算获得对应时刻电池单体预测库伦效率，结合所述电池组电流值，进行电池单体荷电状态修正。本发明提供的电池组荷电状态实时计算方法能够提升电动汽车电池组荷电状态计算的准确性与实时性。

本发明公开了一种大数据分析与机理模型协同的道路积水深度监测方法，包括步骤：S1.采集道路积水信息；S2.对所述道路积水区域图像进行识别，得到道路积水区域实际面积，并对所述降雨量、所述道路单点积水深度以及所述道路积水区域实际面积进行处理，得到道路积水深度；S3.输出所述道路积水深度。一种大数据分析与机理模型协同的道路积水深度监测系统，包括参数采集模块、数据处理模块以及输出模块。本发明能够准确地计算出道路积水区域的最大深度以及预测最大深度，有效地防止出现道路积水深度误报、错报的情况，弥补了其他道路积水监测方式的不足，为道路排水建设提供了有力的参考。