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龙图腾网获悉天津提尔科技有限公司申请的专利一种储能电站热失控防护的监测方法及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：CN121207267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511725557.6，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权一种储能电站热失控防护的监测方法及系统是由周萌;孙海旺;李雪强;刘圣春;刘兴楠;王星皓;秦国强;朱洪娟;刘佳豪;任丹妮设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能电站热失控防护的监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能电站智能监测控制技术领域，特别涉及一种储能电站热失控防护的监测方法及系统；方法包含液冷电池单元的热失控特征信号经过光声模块和红外成像仪同步采集处理，得到和CO浓度时序数据与温度云图空间数据；经过AI智能控制器的滤波、特征提取与多模态融合处理，得到融合气体浓度与温度特征的稀疏化特征向量；融合气体浓度与温度特征的稀疏化特征向量经过压缩感知与风险决策模型处理，形成液冷电池单元的热失控预警信号与定位结果。系统包含液冷箱体、AI智能控制器、冷却液储存器、冷凝器、循环泵、电动阀、泄压阀、红外成像仪、光声模块、液冷电池单元。本发明实现了热失控早期特征的快速提取与可靠识别。

本发明授权一种储能电站热失控防护的监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能电站热失控防护的监测方法，其特征在于，包含以下步骤： 液冷电池单元的热失控特征信号经过光声模块和红外成像仪同步采集处理，得到和CO浓度时序数据与温度云图空间数据； 和CO浓度时序数据与温度云图空间数据经过AI智能控制器的滤波、特征提取与多模态融合处理，得到融合气体浓度与温度特征的稀疏化特征向量；和CO浓度时序数据经过基于卡尔曼滤波算法的时序噪声抑制处理，得到消除脉冲波动的平滑浓度数据；平滑浓度数据经过多维度特征提取处理，得到包含1分钟内浓度峰值、浓度变化率和浓度波动方差的时序特征集合；时序特征集合经过最小‑最大标准化处理，形成标准化至[0,1]区间的气体浓度特征向量；温度云图空间数据经过非均匀性校正与像素级补偿处理，得到消除镜头响应差异和边缘温度偏差的校正温度场；校正温度场经过图像金字塔降采样与空间特征提取处理，形成包含温度均值、热点面积占比和最高温度位置的空间特征集合；空间特征集合经过区域权重分配处理，得到强化温度40℃区域特征的温度空间特征向量；气体浓度特征向量和温度空间特征向量经过双向长短期记忆网络和卷积神经网络的双分支特征提取处理，得到256维时序特征和512维空间特征；时序特征和空间特征经过跨模态注意力机制融合处理，形成768维联合特征向量；768维联合特征向量经过特征选择与维度压缩处理，最终得到512维融合气体浓度与温度特征的稀疏化特征向量； 融合气体浓度与温度特征的稀疏化特征向量经过压缩感知与风险决策模型处理，形成液冷电池单元的热失控预警信号与定位结果。

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