一种基于深度学习的锂电池内部热失配分析与预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的锂电池内部热失配分析与预测方法，包括如下步骤：S1、采集多模态数据，生成时间序列特征矩阵；S2、多模态特征融合与增强；S3、利用生成对抗网络补偿缺失数据；S4、构建动态时间序列热扩散模型；S5、动态调整热分布路径，实现均衡；S6、生成实时风险分布图，标记高风险；S7、优化热分布与风险区域标记。本发明通过多模态数据融合、动态建模与优化算法，实现锂电池热失配精准分析、优化热管理策略及风险预测，提升性能与安全性。