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申请/专利权人：华能新能源股份有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司

摘要：本公开提出一种电池热失控预测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：对初始Transformer模型进行结构调整，以得到目标Transformer模型，其中，目标Transformer模型包括：编码器、特征融合层和解码器，编码器包括传感器编码器层和时刻编码器层；基于传感器编码器层对初始数据进行特征提取以得到第一特征，其中，初始数据是多个传感器采集的电池相关参数；基于时刻编码器层对初始数据进行特征提取以得到第二特征；基于特征融合层对第一特征和第二特征进行融合处理以得到第三特征；基于解码器对第三特征进行分析处理以得到电池热失控预测结果。由此，能够在热失控预测过程中有效融合传感器维度和时刻维度的相关特征，从而提升预测效率，保证对电池热失控预测的准确性。

主权项：1.一种电池热失控预测方法，其特征在于，包括：对初始Transformer模型进行结构调整，以得到目标Transformer模型，其中，所述目标Transformer模型包括：编码器、特征融合层和解码器，所述编码器包括传感器编码器层和时刻编码器层，所述传感器编码器层的数量等于所述时刻编码器层的数量，所述传感器编码器层和所述时刻编码器层具有对应的位置编号，相同位置编号的所述传感器编码器层和所述时刻编码器层并行工作，所述传感器编码器层包括多头传感自注意层和全连接前馈网络层，所述多头传感自注意层和所述全连接前馈网络层之后都配置有残差连接与层归一化模块，所述解码器包括输入层、多个解码器层、扁平层和全连接前馈网络层，所述解码器层的数量等于所述时刻编码器层的数量，所述解码器层包括掩码多头自注意层和编解码器多头自注意层；将初始数据映射到预设维度的向量以得到第一输入数据，对所述第一输入数据进行位置编码以得到第一目标数据，基于所述传感器编码器层处理所述第一目标数据以得到第一查询矩阵、第一键矩阵和第一值矩阵，沿传感器维度应用softmax激活函数处理所述预设维度、所述第一查询矩阵和所述第一键矩阵以得到第一权重数据，基于所述第一值矩阵和所述第一权重数据进行加权求和以得到第一特征，其中，所述初始数据是多个传感器采集的电池相关参数；将所述初始数据映射到预设维度的向量，以得到第二输入数据，对所述第二输入数据进行位置编码，以得到第二目标数据，基于所述时刻编码器层处理所述第二目标数据，以得到第二查询矩阵、第二键矩阵和第二值矩阵，沿时刻维度应用softmax激活函数处理所述预设维度、所述第二查询矩阵和所述第二键矩阵，以得到第二权重数据，基于所述第二值矩阵和所述第二权重数据进行加权求和，以得到第二特征，其中，所述第二输入数据是第一输入数据的转置，所述时刻编码器层包括多头时刻自注意层和全连接前馈网络层，所述多头时刻自注意层和所述全连接前馈网络层之后都配置有残差连接与层归一化模块；基于所述特征融合层对所述第一特征和所述第二特征进行融合处理，以得到第三特征；基于所述解码器对所述第三特征进行分析处理，以得到电池热失控预测结果；在对所述目标Transformer模型进行模型训练与热失控预测时，分别搜集训练样本和测试样本，其中，利用NP长度窗口对采集的样本进行切片，将所预测状态数据与阈值范围进行比较，若在正常阈值范围内，则该状态被标记为正常状态，否则为热失控状态；将每个数据集划分为训练子数据集、测试子数据集和支持子数据集，并将所述训练子数据集分为多组，一组用于评估所述目标Transformer模型，剩余多组用来训练所述目标Transformer模型。

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