基于长时序异常演化的电池风险评估方法及系统

本发明公开了基于长时序异常演化的电池风险评估方法及系统。所述方法包括：从电池管理系统中收集各个电池单体的电压数据；基于所述电压数据，计算各阶段的电压变异系数，并将其转换为一致性分数；对一致性分数低于设定阈值的电池包使用DBSCAN算法识别出异常电池单体；分析设定天数内的异常检测结果，结合空间邻近度特征，利用共模惩罚和热蔓延增益算子调整并计算每个电池单体的风险分数；根据所有电池单体的风险分数，构建多维风险矩阵，并计算出电池包的整体风险评分。通过实施本发明的方法能够结合长时间运行数据，对异常单体进行持续跟踪分析，并建立单体风险量化及电池包整体风险评估机制，以提高电池系统故障预警的准确性与可靠性。