在“碳中和”和“碳达峰”的背景下,新能源汽车凭借绿色无污染等优点,使其保有量快速增长。但由于动力电池技术不完善的原因,导致动力电池引发的新能源汽车安全事故愈发突出。对动力电池进行异常检测并提前给予安全预警,可尽早发现动力电池潜在的安全问题。本文基于真实路况下新能源汽车的动力电池数据,采用电池状态数据分布的差异性度量方法,研究提出了基于数据分布一致性和密度聚类的两种新能源汽车动力电池异常检测方法,并结合某新能源汽车电池安全预警服务系统进行方法的应用实现。本文主要工作如下:（1）阐述了论文研究背景和意义,对国内外相关研究现状进行了综述,并对本文相关理论方法进行了介绍。（2）针对实际车况产生的动力电池数据具有多噪声问题,对原始电池数据噪声形成原因进行了分析。并根据噪声数据类型的不同,分别对原始数据进行了数据清洗。研究提出了一种基于数据分布一致性的检测方法。该方法依据单个电池发生故障是小概率事件的特点,使用了大数定律构建一个理论上正常的电池,并使用了余弦相似性度量方法,对动力电池进行差异性度量。基于数十万辆车的动力电池真实数据进行方法的验证测试,并结合主机厂的反馈,验证了该方法的有效性。（3）针对数据分布一致性方法需要海量电池数据构建电池的问题,研究提出了一种基于数据分布密度聚类的检测方法。该方法首先依据数据分布特点,使用了滤波器来增大数据的离散性,同时使用了逆序重构方法来降低样本数据集。其次使用了3σ定律值和数据维度值作为密度聚类参数,解决了密度聚类参数难以选择的问题。最后利用密度聚类方法对分布数据进行聚类,并使用了欧氏距离来度量电池之间的差异。通过大量真实的动力电池数据证实了该方法在保证准确率的情况下,能使用更少量的电池数据检测出电池是否有异常。（4）结合某新能源汽车电池安全预警服务系统设计实现。进行了论文方法在系统中的应用研究。阐述了系统应用背景,并分别对系统总体架构、功能结构、电池异常检测模块、数据存储进行了系统设计。