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龙图腾网获悉杭州西力智能科技股份有限公司申请的专利一种电池热失控智能分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：CN120928231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511461449.2，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种电池热失控智能分级预警方法是由杨兴;张敏;胡余生;李靖捷设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池热失控智能分级预警方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电池热失控智能分级预警方法，涉及电池热失控预警技术领域，包括：加载目标电芯的预控制参数和环境温度，构建电芯动态画像；通过电芯温度极值预测模型，获得第一电芯温度极值；当第一电芯温度极值小于热失控温度阈值，加载目标电芯的异常受压时序信息和循环次数，构建电芯静态画像；当异常受压时序信息不为空，或和循环次数大于循环次数阈值时，检索同型号电芯样本集；统计热失控样本于同型号电芯样本集的占比，设为目标电芯热失控风险系数；执行分级预警策略。本发明解决了传统电池热失控管理依赖电池包温度传感器采集温度、仅当温度达到预设值时才执行预警，导致热失控难以准确预测、预警滞后且存在安全隐患的问题。

本发明授权一种电池热失控智能分级预警方法在权利要求书中公布了：1.一种电池热失控智能分级预警方法，其特征在于，包括： 加载目标电芯的预控制参数和环境温度，构建电芯动态画像； 通过电芯温度极值预测模型，处理所述电芯动态画像，获得第一电芯温度极值，其中，所述电芯温度极值预测模型通过异常受压次数为零，且循环次数小于或等于循环次数阈值的电芯动态历史画像集与电芯温度极值检出值集利用机器学习训练获得； 其中，所述电芯温度极值预测模型通过异常受压次数为零，且循环次数小于或等于循环次数阈值的电芯动态历史画像集与电芯温度极值检出值集利用机器学习训练获得，包括： 获得预设电芯型号； 将所述预设电芯型号输入阈值标定表，匹配预定义的压力阈值和循环次数阈值； 以所述预设电芯型号为约束，采集异常受压次数为零，且循环次数小于或等于循环次数阈值的第一电芯动态历史画像，其中，异常受压表征压力监测值大于或等于所述压力阈值的次数为零； 以所述预设电芯型号和所述第一电芯动态历史画像为约束，采集异常受压次数为零，且循环次数小于或等于循环次数阈值的初始电芯温度极值检出值集合，执行集中趋势分析，获得第一电芯温度极值检出值； 将所述第一电芯动态历史画像添加进所述电芯动态历史画像集，将所述第一电芯温度极值检出值添加进所述电芯温度极值检出值集； 当所述第一电芯温度极值小于热失控温度阈值，加载所述目标电芯的异常受压时序信息和循环次数，构建电芯静态画像； 当所述异常受压时序信息不为空，或和所述循环次数大于所述循环次数阈值时，检索满足所述电芯静态画像和所述电芯动态画像的同型号电芯样本集； 统计热失控样本于所述同型号电芯样本集的占比，设为目标电芯热失控风险系数； 基于所述目标电芯热失控风险系数，执行对应级系数的分级预警策略。

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