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。