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龙图腾网获悉武汉综合交通研究院有限公司申请的专利基于混合预测框架的动力电池热失控诊断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：CN116125306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211554801.3，技术领域涉及：G01R31/385；该发明授权基于混合预测框架的动力电池热失控诊断方法及系统是由祝玲;李尚彬;谭卫平;叶浩;谢长君;吴忠华;李慎微;贺宜;黄云;李莹柱;丁明霞设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合预测框架的动力电池热失控诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于混合预测框架的动力电池热失控诊断方法及系统，采集电池t时刻内的样本数据，对样本数据进行预处理；构建动力电池的一阶等效电路模型，并采用最小二乘法识别初始状态下的电压、欧姆内阻、极化内阻和极化电容；采用电流积分法构建SOC估计模型；基于动力电池的内部焦耳热和外部环境的热交换热量，构建电池内部温度估计模型；将步骤S2中标准化数据输入循环神经网络GRU进行训练，得到t+1时刻的预估样本数据；基于SOC估计模型和电池内部温度估计模型，分别构建状态空间模型；基于状态空间模型，将预估样本数据作为t+1时刻的观测量输入自适应无迹卡尔曼滤波AUKF模型，计算t+1时刻的预测数据；通过预测数据对热失控进行预测。

本发明授权基于混合预测框架的动力电池热失控诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合预测框架的动力电池热失控诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：采集动力电池t时刻内的样本数据，所述样本数据包括电压、电流、内部温度、外表温度和环境温度； 步骤S2：对所述样本数据进行预处理，并通过密度函数的二阶矩进行标准化处理，得到标准化数据； 步骤S3：构建动力电池的一阶等效电路模型，并采用最小二乘法识别初始状态下的电压、欧姆内阻、极化内阻和极化电容； 步骤S4：采用电流积分法构建SOC估计模型；基于所述动力电池的内部焦耳热和外部环境的热交换热量，构建电池内部温度估计模型； 步骤S5：将步骤S2中所述标准化数据输入循环神经网络GRU进行训练，得到t+1时刻的预估样本数据； 步骤S6：基于所述SOC估计模型和电池内部温度估计模型，分别构建状态空间模型； 步骤S7：基于所述状态空间模型，将所述预估样本数据作为t+1时刻的观测量输入自适应无迹卡尔曼滤波AUKF模型，计算t+1时刻的预测数据； 步骤S8：设定阈值，将所述预测数据与实测数据进行对比，以判断动力电池热失控现象。

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