基于大模型的电化学储能电池过充电安全预警方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于大模型的电化学储能电池过充电安全预警方法，包括收集文献数据集、实验数据集、专家经验集和现象描述信息；接着，用BERT‑NER算法提取储能机理实体，并配对构建机理图谱；实时采集储能仓探测器数据，计算时序特征变化率，结合现象描述生成探测提示词；将机理图谱与提示词输入大语言模型训练，生成预测结果。本发明融合多源数据，通过大模型分析有效预警过充电风险，确保电化学储能电池的安全运行。