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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的锂硫电池异常发热诊断方法与系统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：CN120724363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511225342.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于深度学习的锂硫电池异常发热诊断方法与系统是由闫裔超;胡音;陈东江;雷天宇;陈伟设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的锂硫电池异常发热诊断方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的锂硫电池异常发热诊断方法与系统，属于锂硫电池安全监测技术领域。本发明基于温度、电压检测数据，构建增强型温度差分序列，并建模温度状态序列，实现对热行为的连续动态表征；设计双路径门控机制，利用全局温升抑制门捕捉整体温升趋势，结合异常温升敏感门聚焦局部剧烈波动，有效抑制正常充放电温升干扰，输出温度异常概率分布；同时，根据当前SOC所处区间选择对应的电压补偿函数，对原始电压数据进行逐点修正，并设计了双组长短时记忆网络提取电压平台漂移特征，强化对多硫化物效应引发的异常漂移的感知能力，最终生成综合风险指数，显著提升了锂硫电池在多硫化物穿梭效应时，电池发热异常识别准确率与鲁棒性。

本发明授权一种基于深度学习的锂硫电池异常发热诊断方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的锂硫电池异常发热诊断方法，其特征在于，所述锂硫电池异常发热诊断方法包括以下步骤： S1：采集锂硫电池的温度时序数据、电压时序数据与SOC数据，并进行预处理，得到预处理后的温度时序数据、预处理后的电压时序数据与预处理后的SOC数据； S2：根据预处理后的温度时序数据，依次计算增强型温度差分序列、温度状态序列与温度时序特征； 所述增强型温度差分序列通过基于温度变化率驱动的自适应差分机制生成，所述温度状态序列通过将多个传感器的增强型温度差分序列输入神经微分方程，并利用数值积分器求解得到；所述温度时序特征通过线性映射与注意力权重计算得到； S3：根据温度状态序列、温度时序特征，通过双路径门控机制动态抑制正常充放电温升干扰，得到抑制干扰后的温度序列，并输出温度异常概率分布； 所述双路径门控机制包括全局温升抑制门和异常温升敏感门；其中全局温升抑制门根据所述温度状态序列与温度时序特征的拼接结果生成，异常温升敏感门根据所述预处理后的温度时序数据二阶导数的平均池化结果生成，两者通过逐元素相乘结合后作用于温度状态序列，得到抑制干扰后的温度序列； S4：对预处理后的SOC数据进行分段，并根据预处理后的电压时序数据、预处理后的SOC数据，计算修正后的电压时序数据，再计算归一化后的电压时序数据，提取电压平台漂移特征； S5：根据电压平台漂移特征、温度异常概率分布与温度状态序列，生成综合风险指数，并进行异常发热分级预警。

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