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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种面向快充场景的锂离子电池热失控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：CN119783545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510264180.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向快充场景的锂离子电池热失控预警方法是由刘亚杰;肖宇抗;周星;张涛;王羽;司玉鹏设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向快充场景的锂离子电池热失控预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向快充场景的锂离子电池热失控预警方法，包括：构建电化学‑热耦合模型与电池热失控分解升温模型，融合得到热失控机理模型，仿真热失控数据，组成第一机器学习训练数据集；基于真实电池快充场景设计开展电池热失控实验，得到由实验数据组成的第二机器学习训练数据集；构建热失控预警模型，包括第一机器学习模型与第二机器学习模型，并基于深度学习训练数据集训练第一机器学习模型，基于机器学习训练数据集训练第二机器学习模型；在电池快充工况下获取多元特征，融合第一机器学习模型、第二机器学习模型的预测结果，输出锂离子电池热失控预警结果。

本发明授权一种面向快充场景的锂离子电池热失控预警方法在权利要求书中公布了：1.一种面向快充场景的锂离子电池热失控预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建电池正常运行时工况下的电化学-热耦合模型以及热失控状态下的电池热失控分解升温模型； 步骤2，将所述电化学-热耦合模型与所述电池热失控分解升温模型融合得到热失控机理模型，并基于所述热失控机理模型仿真出不同状态电池的热失控数据，组成第一机器学习训练数据集，其中，第一机器学习训练数据集为深度学习训练数据集； 步骤3，基于真实电池快充场景设计开展电池热失控实验，并在实验过程中进行多维度特征的测量，得到由实验数据组成的第二机器学习训练数据集； 步骤4，构建热失控预警模型，所述热失控预警模型包括多个第一机器学习模型与多个第二机器学习模型，并基于所述第一机器学习训练数据集训练所述第一机器学习模型，基于所述第二机器学习训练数据集训练所述第二机器学习模型； 步骤5，在电池快充工况下获取其多元特征，并输入训练后的所述热失控预警模型，融合各所述第一机器学习模型、各所述第二机器学习模型的预测结果后，输出锂离子电池热失控预警结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。