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龙图腾网恭喜深圳市灰山石能源管理有限公司;哈尔滨工业大学申请的专利一种基于注意力机制的锂电池热失控多级预警方法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：CN118209873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202410240419.8，技术领域涉及：G01R31/382；该发明授权一种基于注意力机制的锂电池热失控多级预警方法是由黄国柱;郑文斌;郭浩东设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的锂电池热失控多级预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于注意力机制的锂电池热失控多级预警方法，包括：步骤1：获取锂离子电池参数；步骤2：通过滑动窗口截取第一预设时间内的电池参数；步骤3：将预设时间的锂离子电池参数输入Attention+CNN+LSTM网络和LSTM网络中，获取预警信息；步骤4：对预警信息采取相应措施，消除预警状态，完成锂电池热失控多级预警。本发明采用深度学习方法对电池的内部温度进行预测。在LSTM的基础上进行改进，加入CNN来提取电池数据的变化，并加入注意力机制，来确定哪些参数对温度的预测更重要，提高预测的准确率。仿真实验结果表明，该方法能够对锂电池在充电过程中的热失控进行有效的预警，可以在锂电池失火前一段时间发出三级预警信息，避免火灾的发生。

本发明授权一种基于注意力机制的锂电池热失控多级预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的锂电池热失控多级预警方法，其特征在于，所述一种基于注意力机制的锂电池热失控多级预警方法的步骤包括：步骤1：获取锂离子电池参数；步骤2：通过滑动窗口截取第一预设时间内的电池参数；步骤3：将所述预设时间的锂离子电池参数输入Attention+CNN+LSTM网络和LSTM网络中，获取预警信息；步骤3中完成锂离子电池热失控预警的步骤包括：步骤3.1：将锂离子电池参数作为训练数据，并使用斑马优化算法对LSTM网络和Attention+CNN+LSTM进行训练；步骤3.2：将截取的预设时间内的锂离子电池电压数据输入训练后的LSTM网络中，得到电压异常检测结果；步骤3.3：将截取的预设时间内的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据输入训练后的Attention+CNN+LSTM网络中，得到锂离子电池内部温度预测结果；步骤3.3中的Attention+CNN+LSTM网路包括输入层、一维卷积神经网络层、LSTM神经网络层、注意力机制层、全连接层和输出层；所述一维卷积神经网络神经网络层包括卷积层、池化层和全连接层；步骤3.3中获取锂离子电池内部温度预测结果的步骤包括：步骤3.3.1：将所述截取的预设时间内的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据分别输入一维卷积神经网络层的卷积层进行线性加权求和，将线性加权求和后的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据输入池化层进行池化操作，将池化操作后的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据输入全连接层进行非线性组合；步骤3.3.2：将非线性组合后的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据输入到LSTM神经网络层得到相应时刻的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据预测值；步骤3.3.3：将相应时刻的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据预测值输入注意力机制层进行注意力权重分配和注意力加权求和；步骤3.3.4：将加权求和后的相应时刻的锂离子电池电压、电流、锂离子电池荷电状态、电池表面温度和环境温度数据输入全连接层进行非线性组合，得到相应时刻的电池内部温度预测结果；步骤3.3.5：当相应时刻的电池内部温度预测结果超过50℃时，发出二级预警信息，超过80℃时，发出三级预警信息，小于50℃，则为电池正常温度，不发出预警信息；步骤3.4：基于所述电压异常检测结果和锂离子电池内部温度预测结果发出相应的预警信息；步骤3.5：通过滑动窗口重复截取预设时间内的电池参数，与上次截取电池参数间隔第二预设时间；步骤3.6：重复步骤3.2-步骤3.5，完成持续锂离子电池热失控预警；步骤4：对所述预警信息采取相应措施，消除预警状态，完成锂电池热失控多级预警。

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