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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司;重庆长安新能源汽车科技有限公司申请的专利一种基于神经网络预测电池热失控的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：CN114417948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202110679481.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于神经网络预测电池热失控的方法是由王贤军;张敏;陈勇;李宗华;翟钧;吴炬设计研发完成，并于2021-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络预测电池热失控的方法在说明书摘要公布了：本发明的目的是建立一种基于神经网络预测电池热失控的方法，包括S1：数据准备：基于实验室和用户车辆大数据平台积累的海量数据，获取车辆电池热失控相关数据；S2：建立特征数据集，进行归一化处理；S3：使用卷积神经网络，建立电池热失控预测模型；S4：训练和验证预测模型；S5：使用模型识别电池热失控异常。本发明通过基于实验室和车辆大数据平台积累的海量数据，构建大量特征参数，使用神经网络深度学习算法，训练和学习动力电池发生热失控的规律，构建并生成可预测热失控的模型，结合大数据实时采集车辆信号数据技术，能实时预测车辆发生热失控的风险，并及时发出预警。

本发明授权一种基于神经网络预测电池热失控的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络预测电池热失控的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1：数据准备：基于实验室和用户车辆大数据平台积累的海量数据，获取车辆电池热失控相关数据，包括电池正常状态数据、出现各种不同异常状态数据、发生热失控数据、用车行为数据； S2：建立特征数据集，进行归一化处理；特征变量包括温度差、静态压差、单体过温、内阻差、自放电差、绝缘阻抗、快充压差万级别数量的特征； S3：使用卷积神经网络，建立电池热失控预测模型；包括： S3-1：按照比例划分数据集，生成训练数据集和验证数据集； S3-2：检验训练数据集和验证数据集一致性； S3-3：采用卷积神经网络，建立电池热失控预测模型：采用卷积神经网络CNN模型，将卷积层的数量λ、各个卷积层神经元的数量δ和卷积核大小η设定为超参数， δ＝{δ1、δ2、…δλ} η＝{η1、η2、…ηλ} 卷积层使用的激活函数是ReLu，ReLu函数公式如下： 输出层只有一个神经元，其激活函数是sigmoid函数： 通过sigmoid函数可输出概率值，概率越大表示电池发生热失控的风险越大； S4：训练和验证预测模型，包括： S4-1：使用训练数据集训练预测模型，直到学习曲线中的误差率下降到出现拐点为止； S4-2：使用验证数据集验证模型准确性，如果模型在验证集上的AUC值小于ω，则表示模型效果较差，重新进行优化训练；AUC值取值范围在[0.5,1]，值越接近1表示模型效果越好，ω根据实际业务问题和数据表现取值； S4-3：找出准确度较好的模型，作为最终的预测模型； S5：使用模型识别电池热失控异常。

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