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龙图腾网获悉孚能科技(赣州)股份有限公司申请的专利基于分段特征的电池热失控预测方法、装置、设备和介质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：CN121142344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511687841.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于分段特征的电池热失控预测方法、装置、设备和介质是由汪青松;姜蔚然;周小静;谢伟;罗春平;刘罗丹设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分段特征的电池热失控预测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请属于电池热失控预测技术领域，公开了一种基于分段特征的电池热失控预测方法、装置、设备和介质。其中方法包括：获取电池中各单体的电压和指定数据；按照预设维度的分段规则对指定数据进行切片处理，得到各维度的切片数据集；对各切片数据集中每一帧数据的单体电压排序，统计每个切片维度下各单体每预设时间单位的排序值众数；基于各单体的排序值众数时序数据，提取包括复杂度特征、近似熵特征、绝对变化值的平均值、变异系数等时序特征；基于时序特征预测电池发生热失控的概率。本申请通过多维度切片、排序值众数统计及时序特征提取，提升了电池热失控预测的准确性，为电池安全管理提供有力支持。

本发明授权基于分段特征的电池热失控预测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分段特征的电池热失控预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所述电池中各单体的电压和指定数据，所述指定数据至少包括电流、温度和SOC数据中的一种或多种； 按照预设维度的分段规则对所述指定数据进行切片处理，得到各维度的切片数据集； 对各切片数据集中每一帧数据的单体电压进行排序，统计每个切片维度下各单体每预设时间单位的排序值众数，其中，电压相同的单体分配相同排序值； 基于各单体的排序值众数时序数据，提取时序特征； 基于所述时序特征，预测所述电池发生热失控的概率； 所述时序特征包括复杂度特征、近似熵特征、绝对变化值的平均值和变异系数；所述基于各单体的排序值众数时序数据，提取时序特征，包括： 对每个单体在各切片维度下的排序值众数时序序列，计算得到其复杂度特征，所述复杂度通过将序列分解为互不相同子串的最小数量与序列长度的比值，并结合序列长度的对数进行量化； 引入与序列方差和长度相关的动态时间窗口，通过衡量不同嵌入维度下序列子串的相似性差异进行量化，得到近似熵特征； 通过求解时序序列中相邻排序值众数的绝对差值的算术平均值，得到所述绝对变化值的平均值； 通过求解时序序列的标准差与均值的比值，得到所述变异系数。

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