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龙图腾网获悉南通国轩新能源科技有限公司申请的专利一种储能热管理失控预警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119151076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411621085.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种储能热管理失控预警方法及系统是由韦晓飞;孙承岗;高慕园;林伟设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能热管理失控预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能热管理失控预警方法及系统，涉及储能装置技术领域。所述方法包括：获得温度特征值阵列集合和气体特征值阵列集合；构建温度特征分布序列和气体特征分布序列；进行发热分析和热失控趋势分析，并进行拟合验证，获得发热参数、热失控参数和热失控监测准确系数；采集所述热管理参数，获得热管理参数序列；进行热管理运行分析和热管理余量分析，然后进行热管理失控分析，获得热管理失控概率信息，进行补偿修正，并进行判别决策预警。解决了现有技术中只根据温度进行热失控判断，没有考虑管理侧变化趋势，导致存在漏判和错判的技术问题，通过考虑管理侧变化趋势，结合温度与气体进行分析，达到提高储能系统的安全性的技术效果。

本发明授权一种储能热管理失控预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能热管理失控预警方法，其特征在于，所述方法包括： 通过布设在储能装置内的监测模组，在多个监测时间点，持续监测采集所述储能装置内多个监测点的温度特征值和气体特征值，获得温度特征值阵列集合和气体特征值阵列集合； 根据所述温度特征值阵列集合和气体特征值阵列集合，构建温度特征分布序列和气体特征分布序列； 基于所述温度特征分布序列和气体特征分布序列，分别进行所述储能装置的发热分析和热失控趋势分析，获得温度发热参数、气体发热参数、温度热失控参数和气体热失控参数，并进行拟合验证，获得发热参数、热失控参数和热失控监测准确系数； 采集所述储能装置内热管理模组在所述多个监测时间点的热管理参数，获得热管理参数序列； 基于所述热管理参数序列和热参数，进行热管理运行分析和热管理余量分析，获得热管理正常参数和热管理余量参数； 基于所述热管理正常参数、热失控参数和热管理余量参数进行热管理失控分析，获得热管理失控概率信息，基于所述热失控监测准确系数进行补偿修正，并基于补偿热管理失控概率信息进行判别决策预警； 根据所述温度特征值阵列集合和气体特征值阵列集合，构建温度特征分布序列和气体特征分布序列，包括： 根据所述温度特征值阵列集合内的多个温度特征值阵列，构建多个基础温度特征分布，每一个温度特征值阵列代表了一个时间点的温度数据，其中行代表不同的监测点，列代表不同的时间或不同的采样周期； 对所述多个基础温度特征分布内多个监测点以外的温度特征值进行插值渲染，获得多个温度特征分布，构建温度特征分布序列； 基于所述气体特征值阵列集合，构建所述气体特征分布序列； 基于所述温度特征分布序列和气体特征分布序列，分别进行所述储能装置的发热分析和热失控趋势分析，包括： 按照第一抽样步长，对所述温度特征分布序列进行抽样和下采样处理，获得第一温度特征分布集； 按照第二抽样步长，对所述温度特征分布序列进行抽样，获得第二温度特征分布集，其中，第二抽样步长大于所述第一抽样步长； 根据所述第一温度特征分布集，进行所述储能装置的发热分析，获得所述温度发热参数，根据所述第一温度特征分布集和第二温度特征分布集，进行所述储能装置的热失控趋势分析，获得温度热失控参数； 基于所述气体特征分布序列，进行所述储能装置的发热分析和热失控趋势分析，获得气体发热参数和气体热失控参数； 基于所述热管理正常参数、热失控参数和热管理余量参数进行热管理失控分析，获得热管理失控概率信息，基于所述热失控监测准确系数进行补偿修正，包括： 基于储能装置的热失控监测数据记录，获取样本热管理正常参数集合、样本热失控参数集合和样本热管理余量参数集合，并获取样本热管理失控概率信息集合； 采用所述样本热管理正常参数集合、样本热失控参数集合、样本热管理余量参数集合和样本热管理失控概率信息集合，构建热管理失控预测器，对所述热管理正常参数、热失控参数和热管理余量参数进行热管理失控分析，获得热管理失控概率信息； 基于所述热失控监测准确系数，对所述热管理失控概率信息进行补偿修正计算，获得最大热管理失控概率信息和最小热管失控概率信息； 输出所述最大热管理失控概率信息，作为所述补偿热管理失控概率信息； 基于所述热管理参数序列和热参数，进行热管理运行分析和热管理余量分析，获得热管理正常参数和热管理余量参数，包括： 基于储能装置的热管理数据记录，获取样本热管理参数序列集合和样本热参数集合，并根据储能装置的热管理情况，评估获取样本热管理正常参数集合； 采用所述样本热管理参数序列集合、样本热参数集合和样本热管理正常参数集合，训练热管理正常分析路径，对所述热管理参数序列和热参数进行分析识别，获得所述热管理正常参数； 基于所述热管理参数序列，输出最大热管理参数； 根据所述最大热管理参数，计算获得热管理余量参数。

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