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龍圖騰網恭喜深圳市灰山石能源管理有限公司;哈爾濱工業大學申請的專利一種基于注意力機制的鋰電池熱失控多級預警方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118209873B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410240419.8，技術領域涉及：G01R31/382；該發明授權一種基于注意力機制的鋰電池熱失控多級預警方法是由黃國柱;鄭文斌;郭浩東設計研發完成，并于2024-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制的鋰電池熱失控多級預警方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于注意力機制的鋰電池熱失控多級預警方法，包括：步驟1：獲取鋰離子電池參數；步驟2：通過滑動窗口截取第一預設時間內的電池參數；步驟3：將預設時間的鋰離子電池參數輸入Attention+CNN+LSTM網絡和LSTM網絡中，獲取預警信息；步驟4：對預警信息采取相應措施，消除預警狀態，完成鋰電池熱失控多級預警。本發明采用深度學習方法對電池的內部溫度進行預測。在LSTM的基礎上進行改進，加入CNN來提取電池數據的變化，并加入注意力機制，來確定哪些參數對溫度的預測更重要，提高預測的準確率。仿真實驗結果表明，該方法能夠對鋰電池在充電過程中的熱失控進行有效的預警，可以在鋰電池失火前一段時間發出三級預警信息，避免火災的發生。

本發明授權一種基于注意力機制的鋰電池熱失控多級預警方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的鋰電池熱失控多級預警方法，其特征在于，所述一種基于注意力機制的鋰電池熱失控多級預警方法的步驟包括：步驟1：獲取鋰離子電池參數；步驟2：通過滑動窗口截取第一預設時間內的電池參數；步驟3：將所述預設時間的鋰離子電池參數輸入Attention+CNN+LSTM網絡和LSTM網絡中，獲取預警信息；步驟3中完成鋰離子電池熱失控預警的步驟包括：步驟3.1：將鋰離子電池參數作為訓練數據，并使用斑馬優化算法對LSTM網絡和Attention+CNN+LSTM進行訓練；步驟3.2：將截取的預設時間內的鋰離子電池電壓數據輸入訓練后的LSTM網絡中，得到電壓異常檢測結果；步驟3.3：將截取的預設時間內的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據輸入訓練后的Attention+CNN+LSTM網絡中，得到鋰離子電池內部溫度預測結果；步驟3.3中的Attention+CNN+LSTM網路包括輸入層、一維卷積神經網絡層、LSTM神經網絡層、注意力機制層、全連接層和輸出層；所述一維卷積神經網絡神經網絡層包括卷積層、池化層和全連接層；步驟3.3中獲取鋰離子電池內部溫度預測結果的步驟包括：步驟3.3.1：將所述截取的預設時間內的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據分別輸入一維卷積神經網絡層的卷積層進行線性加權求和，將線性加權求和后的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據輸入池化層進行池化操作，將池化操作后的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據輸入全連接層進行非線性組合；步驟3.3.2：將非線性組合后的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據輸入到LSTM神經網絡層得到相應時刻的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據預測值；步驟3.3.3：將相應時刻的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據預測值輸入注意力機制層進行注意力權重分配和注意力加權求和；步驟3.3.4：將加權求和后的相應時刻的鋰離子電池電壓、電流、鋰離子電池荷電狀態、電池表面溫度和環境溫度數據輸入全連接層進行非線性組合，得到相應時刻的電池內部溫度預測結果；步驟3.3.5：當相應時刻的電池內部溫度預測結果超過50℃時，發出二級預警信息，超過80℃時，發出三級預警信息，小于50℃，則為電池正常溫度，不發出預警信息；步驟3.4：基于所述電壓異常檢測結果和鋰離子電池內部溫度預測結果發出相應的預警信息；步驟3.5：通過滑動窗口重復截取預設時間內的電池參數，與上次截取電池參數間隔第二預設時間；步驟3.6：重復步驟3.2-步驟3.5，完成持續鋰離子電池熱失控預警；步驟4：對所述預警信息采取相應措施，消除預警狀態，完成鋰電池熱失控多級預警。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市灰山石能源管理有限公司;哈爾濱工業大學，其通訊地址為：518111 廣東省深圳市龍崗區平湖街道平湖社區聯佳工業城P206；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。