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申请/专利权人：广东采日能源科技有限公司

摘要：本申请提供了一种储能电池热失控预警方法、装置及电子设备，方法包括：获取待检测的储能电池数据；将储能电池数据输入至预设的热失控风险预警模型；其中，热失控风险预警模型包括特征提取网络、域对抗网络和值对抗网络；特征提取网络、域对抗网络和值对抗网络，通过储能电池热失控训练样本集进行特征提取和对抗训练得到；通过所述值对抗网络的分类器，输出所述储能电池数据对应的风险预警结果。通过对抗网络提取时不变特征的方式来进行电池热失控预测，准确度高。

主权项：1.一种储能电池热失控预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的储能电池数据；所述储能电池数据包括：储能电池的电压-时间数据、或温度-时间数据；将所述储能电池数据输入至预设的热失控风险预警模型；其中，所述热失控风险预警模型包括：特征提取网络、域对抗网络和值对抗网络；所述特征提取网络和所述域对抗网络构成的局部模型，通过储能电池热失控训练样本集进行训练，以使所述特征提取网络能够提取风险类别的时不变特征；所述域对抗网络的分类器用于对储能电池热失控数据进行域分类，判别器用于对储能电池热失控数据进行风险分类；其中，所述储能电池热失控训练样本集，通过对储能电池热失控数据进行风险类别打标，以及将所述储能电池热失控数据按照距离热失控发生点的时间范围划分为若干域后进行域分类打标得到；所述储能电池热失控数据为储能电池热失控前后一定时间范围内的电压-时间数据、或温度-时间数据；所述特征提取网络和所述值对抗网络构成的局部模型，通过所述储能电池热失控训练样本进行训练，以使所述特征提取网络能够提取域的时不变特征；所述值对抗网络的分类器用于对储能电池热失控数据进行风险分类，判别器用于对储能电池热失控数据进行域分类；基于所述热失控风险预警模型对储能电池进行热失控风险预警，并以所述值对抗网络的分类器的输出作为风险预警的结果；所述热失控风险预警模型的训练过程如下：获取储能电池热失控数据；对储能电池热失控数据进行风险分类，并对储能电池热失控数据进行风险类别打标，对风险类别打标后的每一储能电池热失控数据进行域分类打标，得到储能电池热失控训练样本集；通过所述储能电池热失控训练样本集，训练所述特征提取网络和所述域对抗网络构成的局部模型；再通过所述储能电池热失控训练样本集，训练所述特征提取网络和所述值对抗网络构成的局部模型，得到所述热失控风险预警模型。

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