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摘要:本公开是关于一种多模态神经网络的电池热失控预测方法、装置及系统,涉及电池储能技术领域。其中,方法应用于多模态神经网络的电池热失控预测设备,包括:通过获取预设历史时间段内电池的热图像、电压数据和温度数据,利用神经网络模型分别对热图像、电压数据和温度数据进行特征提取,得到温度特征、电压特征和图像特征,对温度特征、电压特征和图像特征进行融合处理,得到融合特征,基于融合特征预测电池在目标时间节点的温度预测值,在温度预测值不满足预设条件的情况下,确定电池在目标时间节点处于热失控状态。本方案提高了对电池热失控状态预测的准确性。
主权项:1.一种多模态神经网络的电池热失控预测方法,其特征在于,包括:获取预设历史时间段内电池的热图像、电压数据和温度数据;分别对所述热图像、电压数据和温度数据进行特征提取,得到温度特征、电压特征和图像特征;对所述温度特征、所述电压特征和所述图像特征进行融合处理,得到融合特征;基于所述融合特征预测所述电池在目标时间节点的温度预测值;在所述温度预测值不满足预设条件的情况下,确定所述电池在所述目标时间节点处于热失控状态。
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