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龙图腾网获悉孚能科技(赣州)股份有限公司申请的专利基于注意力特征融合的电池热失控预测方法、装置和介质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：CN121142343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511687839.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于注意力特征融合的电池热失控预测方法、装置和介质是由张旭;姜蔚然设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力特征融合的电池热失控预测方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明属于电池安全控制技术领域，公开一种基于注意力特征融合的电池热失控预测方法、装置和介质。方法包括：获取与电池相关的指定数据；提取指定数据中的异常特征、时序特征、关联特征、聚类特征和降维特征，生成多维特征的特征矩阵；识别电池当前所处的行驶里程阶段标签、使用时间长度标签和或电池老化程度标签；基于多头注意力计算特征矩阵中各特征的第一权重，并结合阶段标签调整得到第二权重；基于第二权重对特征矩阵加权融合，得到动态特征向量；基于动态特征向量预测电池热失控概率。本发明通过多维度特征覆盖与电池阶段适配，动态优化特征权重，提升热失控前兆捕捉全面性及全生命周期预测稳定性，适用于新能源动力电池安全预警。

本发明授权基于注意力特征融合的电池热失控预测方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力特征融合的电池热失控预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取与所述电池相关的指定数据； 提取出所述指定数据中的异常特征、时序特征、关联特征、聚类特征和降维特征，生成多维特征的特征矩阵； 识别所述电池当前所处的阶段标签，其中，所述阶段标签包括行驶里程阶段标签、使用时间长度标签和所述电池老化程度标签中的一种或多种； 基于多头注意力计算所述特征矩阵中各特征的第一权重，并根据所述阶段标签调整所述第一权重，得到第二权重； 基于所述第二权重对所述特征矩阵中的各特征进行加权融合，得到融合后的动态特征向量； 基于所述动态特征向量，预测所述电池的热失控概率； 所述根据所述阶段标签调整所述第一权重得到第二权重，包括： 设阶段标签为s，其中s=1表示行驶里程阶段，s=2表示使用时间长度阶段，s=3表示老化阶段，调整系数满足： 第二权重由第一权重与调整系数逐元素相乘得到：，其中，λ中为特征差异衰减系数，取值范围为[0.1,0.5]，表示第i维特征的归一化值，表示第j维特征的归一化值。

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