CN119471412A 一种识别电池热失控的监测预警装置及其运行方法 （应急管理部天津消防研究所）

一种识别电池热失控的监测预警装置及其本发明公开了一种识别电池热失控的监测框架确保了其在实际应用中的可靠性和可扩展和电动汽车所使用的电池热失控安全风险进行早期精准监测预警且有效防止电池间热失控蔓2感测薄膜(21)安装于两个柔性绝热片(2S2、利用设置的两个柔性绝热片(22)提高压力感测薄膜(21)的散热效率和保温效果，3.根据权利要求2所述的一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法，其特征在其中，所述时间序列创建单元将原始的信息数据转换为固定长i+1x∈RNXLXd(2)所述标准化单元目的是消除不同特征之间的尺度差异，使得所有特征对模3t4.根据权利要求3所述的一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法，其特征在4其公式(15)中，γ为核参数，控制高斯函数的宽度，较大的γ会导致更复杂的决策边5.根据权利要求3所述的一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法，其特征在其中，所述长短期记忆网络单元用于解决传统循环神经t：t-1t：-1t：-1其中，所述长短期记忆网络结构单元包括两个长短期记忆网络5其中，所述优化算法单元采用Adam优化器最小化损失函数，Ada6.根据权利要求3所述的一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法，其特征在6或7.根据权利要求3所述的一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法，其特征在其中，所述Boosting单元采用AdaBoost算法提高长短期记忆8.根据权利要求3所述的一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法，其特征在7其中，所述频域特征单元采用快速傅里叶变换将时域信其中，所述小波特征单元采用离散小波变换捕捉信号在不j层的细节系数。9.根据权利要求3所述的一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法，其特征在其中，所述LIME单元通过在预测点附近拟合一个局部的8度惩罚项。其中，所述模型序列化单元采用TensorFlow的SavedMod其中，所述在线学习单元用于适应数据分布的9[0003]因此针对电池热失控开展极早期灾前精准预警和高效处置是当前亟须解决的现提前出现热失控风险特征及时实施必要的应急处置手段，将有效抑制电池热失控致灾规[0005]现实工程项目对电池热失控的预警需要同时满足早期预池间压力变化特征进行热失控安全风险预警能够同时解决早期监测和可靠预警两个难点[0006]当前有些研究机构也利用压力薄膜进行监测预警，但是池向周围贴临电池的热蔓延阻隔，导致电池模组内电池间因热传导逐一发生连锁热失控，[0028]其中，所述标准化单元对于支持向量机模型，先将3D数据展平为2D，再通过[0043]通过A1_A3数据增强辅助模型学习及提高鲁棒的特征表示，以此提高模型的泛化[0111]其中，所述ROC曲线与AUC单元中ROC曲线绘制不同阈值下的TPR和FPR，具体公式[0116]AUC的优点在于其对类别不平衡不敏感，且提供模型在所有可能阈值下的平均性[0121]作为本技术方案的进一步优选的：所述集成学习模块包括Bagging单元和j层的细节系数；[0171]作为本技术方案的进一步优选的：所述模型部署与监控模块包括模型序列化单[0183]图3为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中运行算法的架构[0184]图4为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中数据预处理模块[0185]图5为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中支持向量机模型[0186]图6为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中长短期记忆网络[0187]图7为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中模型评估指标模[0188]图8为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中集成学习模块的[0189]图9为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中特征工程模块的[0190]图10为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中模型解释模块[0191]图11为本发明一种识别电池热失控的监测预警装置的运行方法中模型部署与监器3通过导线电性连接有压力监测预警模块4，压力监测预警模块4通过导线电性连接有计200，列数m不大于100的压力感测薄膜21，且设置的压力传感组件2与电池组1中个电池的片22的制作材料包括但不限于气凝胶毡或[0204]S2、利用设置的两个柔性绝热片22提高压力感测薄膜21[0205]S3、通过设置的压力采集器3实时监测和记录压力数据，从而便于监控和管理工[0231]通过A1_A3数据增强辅助模型学习及提高鲁棒的特征表示，以此提高模型的泛化[0312]AUC的优点在于其对类别不平衡不敏感，且提供模型在所有可能阈值下的平均性j层的细节系数；