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龙图腾网获悉天津提尔科技有限公司申请的专利量子体感驱动的充电桩热失控主动防护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：CN121417435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511960410.5，技术领域涉及：H02J7/65；该发明授权量子体感驱动的充电桩热失控主动防护方法及系统是由孙海旺;刘兴楠;李雪强;刘圣春;秦国强;周萌;王星皓;朱洪娟;刘佳豪;任丹妮设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本量子体感驱动的充电桩热失控主动防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了量子体感驱动的充电桩热失控主动防护方法及系统，涉及充电桩防护技术领域。包括以下步骤：S1，实时采集量子热失控数据，进行数据预处理，并量化热风险敏感度，构建热失控风险数据集；S2，构建热失控时空矩阵，以热失控时空矩阵为基础构建热失控风险主分量提取模型，结合热失控时空矩阵与热失控风险主分量提取模型，构建风险趋势预测模型；S3，综合判断热失控风险，实现热失控风险的早期发现和主动防护；S4，判断安全门限，进行热失控的分级防护响应，并实现防护能力的闭环优化。解决了现有传统充电桩热失控监测技术难以及时、精准地发现和防控热失控隐患，进而影响充电桩运行安全的问题。

本发明授权量子体感驱动的充电桩热失控主动防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.量子体感驱动的充电桩热失控主动防护方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集量子热失控数据，对量子热失控数据进行数据预处理，基于预处理后的量子热失控数据量化热风险敏感度，并构建热失控风险数据集； 所述基于预处理后的量子热失控数据量化热风险敏感度的具体过程为： 基于滑动时间窗口，获取测点平均温度并筛选出温度最大值，对当前滑动时间窗口内的温度最大值与上一个滑动时间窗口内的温度最大值进行差分计算得到最大温度变化率，同时计算当前滑动时间窗口内所有测点平均温度的标准差得到温度标准差，并获取所有热失控气体浓度计算出热失控气体浓度均值； 用最大温度变化率除以温度标准差与极小正数值的和得到温升敏感度值；用当前热失控气体浓度除以热失控气体浓度均值，并与常数一相加进行自然对数运算，将自然对数运算结果与常数一相加得到气体敏感增益值；将温升敏感度值与气体敏感增益值相乘得到热控敏感度值； S2，利用热失控风险数据集构建热失控时空矩阵，以热失控时空矩阵为基础构建热失控风险主分量提取模型，结合热失控时空矩阵与热失控风险主分量提取模型，构建风险趋势预测模型； 所述利用热失控风险数据集构建热失控时空矩阵，以热失控时空矩阵为基础构建热失控风险主分量提取模型，结合热失控时空矩阵与热失控风险主分量提取模型，构建风险趋势预测模型的具体过程为： 智能算法控制器2接收热失控风险数据集，进行时空特征融合与趋势预测：利用测点平均温度序列、热失控气体浓度序列、电流数据序列、电流偏离量序列和对应的热控敏感度值序列构建热失控时空矩阵，将热失控时空矩阵作为输入，利用时空注意力网络算法训练，进行时空对齐、特征提取和主成分降维，构建热失控风险主分量提取模型，获得热场主特征分量、气体主趋势分量和隐含风险特征； 将热失控时空矩阵、热场主特征分量、气体主趋势分量和隐含风险特征作为输入，利用长短期记忆时序网络算法进行有监督训练，损失函数采用多目标回归进行联合优化，构建风险趋势预测模型，预测未来时间窗口内关键风险指标的演化趋势，输出热场主特征分量预测值、气体主趋势分量预测值、电流偏离预测值和最大测点平均温度预测值； S3，融合热失控风险主分量提取模型与风险趋势预测模型，综合判断热失控风险，依据热失控风险判断结果实现热失控风险的早期发现和主动防护； 所述融合热失控风险主分量提取模型与风险趋势预测模型，综合判断热失控风险的具体过程为： 获取当前热场主特征分量与热场主特征分量预测值，对当前热场主特征分量与热场主特征分量预测值的比值进行自然对数计算，并取绝对值得到热场主特征突变项； 获取当前电流偏离量与电流偏离预测值，对当前电流偏离量与电流偏离预测值绝对值的比值开平方根得到关键电流异常项； 基于滑动时间窗口，获取气体主趋势分量，并计算标准差得到气体主趋势分量标准差，获取气体主趋势分量预测值，用气体主趋势分量预测值与当前气体主趋势分量的差值除以气体主趋势分量标准差，并进行反正切函数运算得到气体浓度剧变项； 将热场主特征突变项、关键电流异常项与气体浓度剧变项相加得到多模态主风险判断值； 所述依据热失控风险判断结果实现热失控风险的早期发现和主动防护的具体过程为： 将多模态主风险判断值实时写入量子热失控监控数据库，并与风险阈值进行比对；当多模态主风险判断值小于风险阈值时，持续监控多模态主风险判断值，并定期提升采样频率捕捉潜在异常； 当多模态主风险判断值大于或等于风险阈值时，判定为预警工况，将对应时间窗口的多模态主风险判断值、热失控数据、热控敏感度值及最大测点平均温度预测值进行打包并标记为预警，临时提升数据采集频率，并开启循环泵5和电动阀6，对充电桩1局部进行提前降温，同时提前启动风机，将热失控气体排至安全区，检测气体排放通道，进入安全门限评估流程； S4，综合热失控数据、风险趋势预测模型与热失控风险，判断安全门限，根据安全门限判断结果，进行充电桩1热失控的分级防护响应，并实现防护能力的闭环优化。

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