本发明提供一种充电状态汽车电池温度的大数据预测系统，包括第一预测模块、第一获取模块、偏差计算模块、调整模块、第二获取模块及第二预测模块。本发明采用改进的二次指数平滑算法进行预测，其通过结合环境温度以及天气情况来确定平滑算法的平滑系数，在保证预测模型的有效性的同时，减少了确定平滑系数的工作量，借助实验数据，表明改进平滑算法的预测精度高于普通二次指数平滑算法和BP神经网络，并且改进平滑算法的预测数据更加的平稳，能够更好的运用到实际中。本发明可实现在动力电池温度超限发生自燃前及时预警，可及时通过反馈系统调节或关闭充电状态，并对动力电池温度发展趋势进行预测。