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龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利一种基于深度学习的新能源车电池自燃预警方法及装置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：CN114863170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210461180.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的新能源车电池自燃预警方法及装置是由申倩雯;刘琦;冯凤娟;包尔固德设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的新能源车电池自燃预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开的一种基于深度学习的新能源车电池自燃预警方法，包括：根据新能源车的历史运行数据，建立并训练决策树模型，通过交叉验证得到最优模型参数；根据预定时段运行数据，建立并训练LSTM分类器，通过交叉验证得到最优模型参数；获取目标新能源车总电压、最高电池值、最高温度值、最低温度值；计算各特征值相对于训练数据均值的变化，分别作为新的特征值；LSTM分类器基于当前特征值数据之前一段连续的特征值数据输出异常度，异常值连续出现且异常度持续升高达预定数量，则判定电池是否异常。还可以建立并训练CNN模型，用CNN根据异常度变化图判断电池是否异常。能够准确及时预测电池故障，解决电池自燃数据较少导致结果不准确的问题。

本发明授权一种基于深度学习的新能源车电池自燃预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的新能源车电池自燃预警方法，其特征在于，包括如下步骤：S10：根据新能源车的历史运行数据，建立并训练决策树模型，通过交叉验证得到最优模型参数；根据预定时段运行数据，建立并训练LSTM分类器，通过交叉验证得到最优模型参数；S11：获取目标新能源车当前的运行数据，提取出所需的四个特征值：总电压、最高电池值、最高温度值、最低温度值；S12：判断所述四个特征值数据是否有效，若为无效数据，则去除并重新获取新数据；若为有效数据，则继续进行下一步；S13：计算各特征值相对于训练数据均值的差值，分别作为新的特征值，得到八个特征值；S14：用所述决策树判断所述特征值数据是否为极端数据，若为极端数据，则表示无异常，不警示，所述极端数据为各特征值偏低的数据；否则所述特征值数据为非极端数据，进行下一步检测；S15：读取当前特征值数据之前一段连续的特征值数据，输入到所述LSTM分类器，LSTM分类器输出异常度，如果LSTM分类器输出的异常值连续出现且异常度持续升高达预定数量，则判定电池异常。

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