本发明涉及
锂电池技术领域,具体涉及一种深度学习的锂离子电池热失控预警方法,通过获取锂电池的原始数据集、获取外部环境数据和文本数据的融合特征、提取和选择相关健康指标、获取关键特征的时间特征向量、获取图卷积网络的输入、获取电池老化数据的空间特征、建立锂离子电池热失控预警模型及电池的安全预警评估步骤,从而实现高精度的电池热失控预警,提高锂离子电池热失控预警的速度和精度,有助于推动新能源
储能安全的智能化进展,加速第四次工业革命在能源与储能行业的应用。
声明:
“深度学习的锂离子电池热失控预警方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)