用于通过强化学习预防电池热失控的方法和电池管理系统

本申请涉及一种用于通过强化学习预防电池热失控的方法，所述方法包括：从采集的电池运行状态和环境检测信息提取时间序列特征(S1)；至少基于所提取的时间序列特征预测电池的热失控风险(S2)；强化学习智能体基于状态确定用于干预电池热失控的策略作为动作，其中，所述状态包括所预测的热失控风险、车辆功率限制状态、电池隔热单元状态、电池冷却系统状态和车辆运行状态(S3)。本申请还涉及电池管理系统，车辆和计算机程序产品。根据本申请，强化学习智能体在各种复杂工况下针对电池的热失控风险进行动态决策优化，并通过奖励机制权衡电池安全性和车辆性能，实现在保证电池安全性的基础上尽可能减少对车辆输出功率和续航里程的影响。