基于固态电解质与AI热管理的锂电池储能系统

本发明公开基于固态电解质与AI热管理的锂电池储能系统及方法，该系统通过构建历史环境、参数及热释放速率数据库，利用欧氏距离法评估热失控风险，风险高时基于历史数据训练神经网络模型构建热失控评估模型，实时检测热失控状态，临近热失控时通过多项式拟合曲线预测热失控时间点，通过分析AI热管理系统响应时间稳定性确定预测响应时间，结合热失控预测时间点确定预启动时间点，本发明系统性利用历史数据，精准评估热失控风险，捕捉参数非线性关系，提升热失控预测准确性，优化AI热管理系统响应稳定性，形成全流程热失控防控体系，提高锂电池储能系统安全性与可靠性。