一种电池热失控预测方法

本发明公开了一种电池热失控预测方法，通过实时监测电池包运行参数并构建温度梯度特征，首先利用动态阈值进行快速筛查；若超过阈值，则触发由CNN和LSTM混合模型执行的精确研判，其中CNN网络专门处理温度梯度特征以提取空间热扩散模式，LSTM网络处理时序信号以提取时间演化规律，最终输出热失控风险概率值。本发明有效解决了现有技术因监测维度单一导致的误报率高、响应滞后问题，通过双阶段处理架构与时空特征融合，实现了对热失控早期征兆的高精度、低延迟预警。