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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别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：CN117113232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202311061378.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别方法是由王震坡;潘金泉;程夕明;张照生;王舒慧设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别方法，首先筛选出电池组所有单体电池充电周期的热失控风险强关联数据特征，再利用高斯混合模型计算每个单体电池样本相对于参考样本的风险特征距离和累积风险特征距离，基于累积风险特征距离阈值即可作为热失控风险有效识别的量化指标。还可对风险特征距离及累积执行标准化处理，从而使所确定的风险识别量化指标对于不同类型的电动汽车动力电池组均具有较高通用性。

本发明授权一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、提取若干辆已发生单体电池热失控的电动汽车全生命周期中最后一个停车充电周期的单体电压时间序列数据V，并对每个单体的单体电压时间序列添加表示安全或故障状态的分类标签得到分类标签集Y； 步骤二、利用Tsfresh自动化特征工程工具提取每个单体电池电压时间序列的多项特征数据组成特征集F，将其与分类标签集Y共同构建为训练集；利用训练集对随机森林模型进行训练，输出决策树中分类标签为安全状态的各特征分裂时得到的信息增益总和fa，用于反映各特征的实际重要度； 步骤三、对分类标签集Y做k次随机打乱后得到一新的分类标签集Y1，将其与特征集F重新构建训练集并再次训练随机森林模型，输出分类标签被打乱后的各特征分裂时得到的信息增益总和fn，用于反映各特征在分类标签被打乱情况下的重要度； 步骤四、基于步骤二和三的得到的各特征重要度进行特征筛选，保留热失控风险的若干强关联特征； 步骤五、针对待检测电动汽车提取其由热失控所导致的事故发生前，最后一个停车充电周期的单体电压时间序列数据，提取由各强关联特征值组成的特征样本集Fs；对特征样本集Fs执行聚类算法，输出聚类后各单体对应的安全状态或存在热失控风险分类标签，用于对存在热失控风险的单体电池实现自动标记定位； 步骤六、建立高斯混合模型用于计算特征样本集Fs中的各项特征的分布的概率似然；将待检测电动汽车全生命周期中任意第k个停车充电周期的单体电压时间序列数据输入高斯混合模型计算后，设定所有单体电池的特征样本对数似然最大的单体作为参考单体电池；计算其他单体电池的特征样本与参考单体电池之间的欧氏距离作为风险特征距离；遍历待检测电动汽车全生命周期中的K个停车充电周期的各单体电池累积风险特征距离，并设定相应阈值； 步骤七、根据风险特征距离、累积风险特征距离的变化趋势，判断热失控风险单体首次发生风险的时间及后续的风险演变规律。

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