基于气体指纹图谱和GNN的锂电池热失控预警方法、系统、存储介质和设备
本发明公开了基于气体指纹图谱和GNN的锂电池热失控预警方法、系统、存储介质和设备,涉及电池安全监测技术领域,包括:S101构建锂电池热失控预警数据库;S102构建气体指纹图谱;S103基于气体指纹图谱,构建轻量化GNN模型;S104将预测结果输入至方案优化模块,结合多目标优化算法生成热失控预警参数,输出最优预警方案并实现动态调整;S105根据最优预警方案,执行热失控预警操作,并通过实时气体传感器数据和温度监测数据进行持续监控,以更新预警参数并优化预警效果。本发明克服传统方法依赖经验和人工判断的局限,提升方案的客观性和适应性。此外,通过对热失控预警过程的多目标进行建模,实现对复杂舱级场景下预警策略的智能化优化。