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龙图腾网获悉昆山金鑫新能源科技股份有限公司申请的专利电池组热失控风险识别预警系统与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119846509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510336718.6，技术领域涉及：G01R31/396；该发明授权电池组热失控风险识别预警系统与方法是由张晓红;刘观宇设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池组热失控风险识别预警系统与方法在说明书摘要公布了：本申请公开了电池组热失控风险识别预警系统与方法，涉及电池风险预警相关领域，该方法包括：通过多模态传感器网络实时采集电池组的运行参数数据集对电池组进行混合异常检测，获得实时异常检测结果对电池组进行热状态预测，构建热状态演化趋势图进行热失控风险评估，确定热失控风险等级，根据热失控风险等级触发多级预警信号，并生成热失控抑制策略。解决现有电池热失控预警中因单一传感器监测局限导致的误报率高、响应滞后及无法动态适应电池老化的技术问题，实现通过多模态传感提升检出热失控早期征兆率，缩短预警时间的技术效果。

本发明授权电池组热失控风险识别预警系统与方法在权利要求书中公布了：1.电池组热失控风险识别预警系统，其特征在于，所述系统包括： 采集模块，用于通过多模态传感器网络实时采集电池组的运行参数数据集； 检测模块，用于基于所述运行参数数据集对电池组进行混合异常检测，获得实时异常检测结果； 预测模块，用于根据所述实时异常检测结果对电池组进行热状态预测，构建热状态演化趋势图，所述热状态演化趋势图根据空间温度分布数据、气体扩散路径数据、机械形变矢量数据关联整合后绘制； 评估模块，用于基于所述热状态演化趋势图进行热失控风险评估，确定热失控风险等级，根据所述热失控风险等级触发多级预警信号，并生成热失控抑制策略； 检测模块，包括： 特征提取单元，用于基于所述运行参数数据集进行空间特征提取，生成高维特征向量； 分类单元，用于根据所述高维特征向量进行多分类，构建多分类决策，按照所述多分类决策对所述运行参数数据集进行局部特征增强，获得多个增强特征数据； 加权融合单元，用于调取历史检测结果，将所述多个增强特征数据与所述历史检测结果进行加权融合，生成实时异常检测结果，所述实时异常检测结果包含异常类型标签及置信度评分； 采集模块，包括： 第一传感单元，用于在电池组表面及单体间隙分布式部署红外温度传感器阵列，形成第一传感层； 第二传感单元，用于在电池组正负极连接处嵌入微型电压传感器，形成第二传感层； 第三传感单元，用于在电池组排气通道安装气体成分光谱分析仪，形成第三传感层； 第四传感单元，用于在电池组外壳内侧贴附柔性压电薄膜传感器，形成第四传感层； 对齐单元，用于将所述第一传感层、所述第二传感层、所述第三传感层、所述第四传感层按照运行时间戳进行时间同步对齐，生成所述运行参数数据集； 预测模块，包括： 选择单元，用于基于所述异常检测结果动态选择输入特征子集，构建目标时间窗口的多维时序输入矩阵； 热失控预测单元，用于将所述多维时序输入矩阵进行热失控预测，获得热状态预测数据集，所述热状态预测数据集包含温度变化率、产气速率、形变加速度预测值； 第一状态演化单元，用于基于电池组的所述温度变化率进行状态演化，获得空间温度分布数据； 第二状态演化单元，用于基于电池组的所述产气速率进行状态演化，获得气体扩散路径数据； 第三状态演化单元，用于基于电池组的所述形变加速度预测值进行状态演化，获得机械形变矢量数据； 关联整合单元，用于将所述空间温度分布数据、所述气体扩散路径数据、所述机械形变矢量数据进行关联整合，绘制所述热状态演化趋势图； 预测模块，包括： 数据筛选单元，用于根据所述异常类型标签从所述运行参数数据集进行筛选，生成第一特征子集； 加权单元，用于基于所述置信度评分对所述第一特征子集进行加权，生成第二特征子集； 数据提取单元，用于提取所述第二特征子集在目标时间窗口内的滑动平均值、标准差、峰度系数，构建多维统计特征矩阵； 融合单元，用于将所述多维统计特征矩阵与电化学机理仿真数据进行特征级融合，生成所述多维时序输入矩阵。

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