一种基于自适应神经网络的锂电池热失控预警与防护方法

本发明涉及锂电池安全管理技术领域，具体公开了一种基于自适应神经网络的锂电池热失控预警与防护方法，实时采集锂电池的温度、内阻和电压数据，基于离散小波变换、奇异值分解和主成分分析算法提取多维特征，量化内阻和电压对温度异常波动的影响；通过综合影响系数构建特征向量，输入至自适应模糊神经网络预测模型，输出温度异常波动系数，精准预测锂电池热失控风险；基于预测结果触发预警响应，系统自动调整充放电策略、降低功率输出、启动散热系统等多层次防护措施，抑制热失控风险的发展，本发明通过多维数据融合与智能算法相结合，提升了锂电池热失控预测的精准性和风险控制的实时性。