本发明涉及电池组热管理，尤其涉及一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法及系统。
背景技术：
1、随着电动汽车、储能系统等领域对高性能电池需求的增长，电池热管理与安全保护变得尤为重要。机器学习技术则通过对电池组多维数据的实时监测与分析，包括电池温度、电流、电压等运行参数，能够建立复杂的热行为模型，预测热风险并动态调整管理策略。在该方法中，机器学习模型如深度神经网络、随机森林等可用于识别异常热行为、优化冷却系统操作并提前预警过热或热失控情况，从而实现智能化的电池热管理。该方法不仅提高了电池组的安全性，还能通过优化热管理策略提升能效和延长电池寿命。此外，机器学习的自适应能力使得该方法能够根据电池的老化程度、环境变化等不断优化控制策略，增强了系统的可靠性。随着传感器技术的进步与数据采集能力的提升，基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法将在未来成为电池技术发展的核心，助力电动交通和可再生能源储能的安全高效应用。然而，传统的一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法存在着对电池组故障热失控分析不精确，以及对故障前兆响应识别不准确的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：对电池组进行运行状态监测，分别得到电池组实时运行温度数据和电池组实时运行电流数据；
4、步骤s2：根据电池组实时运行温度数据进行连接点热扩散范围分析，得到连接点热扩散范围数据；根据电池组实时运行电流数据对连接点热扩散范围数据进行热扩散增益计算，得到电流－热扩散增益数据；
5、步骤s3：根据电流－热扩散增益数据进行连接线路热膨胀模拟，得到连接线路热膨胀模拟数据；根据连接线路热膨胀模拟数据进行线路连接点间的热失控故障传导路径识别，得到热失控故障传导路径数据；基于热失控故障传导路径数据进行响应前兆因子识别，得到热失控故障响应前兆因子；
6、步骤s4：对热失控故障响应前兆因子进行误差修正，得到故障响应前兆修正因子；基于故障响应前兆修正因子进行前兆风险预警模型构建，得到故障前兆风险预警模型；根据故障前兆风险预警模型进行自动化调控固件设计，得到电池组故障风险调控固件，并将电池组故障风险调控固件嵌入至电池组管理平台中，以执行电池组热管理与安全保护。
7、本发明在电池组的运行状态监测中，获取电池组的实时运行温度数据和电流数据是确保其安全性和性能的关键第一步。实时温度数据能够反映电池组在不同工况下的热状况，温度的升高意味着内部化学反应加剧、散热不足或其他潜在问题。通过持续监测温度变化，可以及早发现异常情况，如过热或冷却不足，从而采取相应的措施防止设备损坏或发生安全事故。同样，实时电流数据提供了关于电池组工作负荷的关键信息。电流的变化可以指示电池组的负载变化、能量消耗情况以及存在的电流异常。综合分析这些数据有助于了解电池组的运行效率和健康状况，为后续的故障诊断和性能优化提供基础数据支持。通过高精度传感器和数据采集系统进行这一步骤的监测，确保了数据的准确性和实时性，为后续的热扩散分析和性能评估奠定了坚实的基础。通过分析电池组的实时温度数据，进行连接点的热扩散范围分析。该分析涉及到如何从局部温度数据推测热量在电池组内的传播范围，这对于理解电池组内部热分布非常重要。通过建立热扩散模型，能够确定连接点的热影响区域，从而评估热量如何在电池组内部传递和散布。这一过程能够帮助发现热源的具体位置及其对周围元件的热影响，避免因热集中而导致的局部过热问题。接下来，利用电池组的实时电流数据，对热扩散范围数据进行热扩散增益计算。这一计算考虑了电流对热扩散的影响，即电流的变化如何影响热量的传递效率和范围。通过这一分析，可以得出电流与热扩散增益的关系，从而在实际应用中调整电池组的运行策略以优化热管理。这些数据不仅有助于提升电池组的整体效率，还能帮助设计更为可靠的热管理系统，减少过热风险，提高设备的使用寿命和安全性。利用电流－热扩散增益数据进行连接线路的热膨胀模拟，这项模拟帮助评估电池组内部连接线路在热负荷作用下的物理变化情况。通过准确模拟热膨胀，可以预测连接线路因温度变化引起的尺寸变化及其对整体结构的影响。这一过程有助于发现潜在的机械应力集中点和连接不良风险。接着，根据热膨胀模拟数据，进行线路连接点间的热失控故障传导路径识别。这一识别过程能够找出在故障发生时热量如何沿线路传递，从而影响整个电池组。通过分析这些传导路径，可以识别出哪些线路连接点在热失控情况下最容易出现故障。最后，基于热失控故障传导路径数据，进行响应前兆因子识别。这一步骤的目的是在故障发生之前识别出前兆信号，例如温度异常升高或热膨胀不均等，从而提前预警。识别这些前兆因子能够为预防性维护和故障预警系统的建立提供有力支持，降低系统故障的风险并提高电池组的整体安全性和可靠性。对热失控故障响应前兆因子进行误差修正，以提高预测的准确性。误差修正过程通过校正模型和传感器数据的偏差，确保前兆因子的可靠性，从而提升故障预警系统的有效性。接下来，利用修正后的前兆因子构建前兆风险预警模型。这一模型综合考虑各种前兆因子的变化和相互关系，能够更精确地预测故障风险。基于该模型，设计并开发自动化调控固件，该固件嵌入到电池组管理平台中，能够实时监控并自动响应故障前兆。当系统检测到前兆信号时，固件会自动采取相应的调控措施，如调整电池组的运行参数、激活冷却系统或发出警报，以减少故障发生的风险。通过这种方式，可以实现对电池组的实时热管理和安全保护，有效预防故障，延长电池组的使用寿命，并保障设备的安全运行。因此，本发明是对传统的一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法做出的优化处理，解决了传统的一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法存在着对电池组故障热失控分析不精确，以及对故障前兆响应识别不准确的问题，提升了对电池组故障热失控分析的精确度，提高了对故障前兆响应识别的精度。
8、优选地，步骤s2包括以下步骤：
9、步骤s21：获取电池组结构连接设计数据；
10、步骤s22：对电池组结构连接设计数据进行闭合回路分析，得到结构连接回路数据；
11、步骤s23：根据电池组实时运行温度数据和对结构连接回路数据进行连接点热扩散范围分析，得到连接点热扩散范围数据；
12、步骤s24：根据电池组实时运行电流数据对连接点热扩散范围数据进行热扩散增益计算，得到电流－热扩散增益数据。
13、本发明获取电池组结构连接设计数据是整个分析过程中的基础步骤。这些数据通常包括电池组内部的物理连接布局、电缆走向、接头位置、固定装置以及散热路径等信息。通过详细的设计数据，能够了解电池组内部各个组件如何连接以及其在实际运行中的热传递路径。这些数据为后续的热扩散分析提供了必要的几何和拓扑基础，使得模拟和计算能够准确反映实际情况。准确的结构连接设计数据不仅帮助识别潜在的热聚集点，还能够预测热量在电池组内部的传播方式，从而更好地理解和管理电池组的热行为。这一过程对于确保电池组在高负荷或极端条件下的安全性至关重要，有助于制定有效的热管理和优化策略，提高电池组的性能和可靠性。在对电池组结构连接设计数据进行闭合回路分析时，重点是识别电池组内部所有连接路径的闭合回路。这种分析可以揭示电池组内各个连接点之间的热传递路径和热耦合关系。通过构建和分析这些闭合回路，可以理解不同部分之间的热互动方式，例如热量如何从一个连接点传递到另一个点以及如何通过不同路径扩散。这一分析有助于识别热瓶颈、热阻抗较高的区域以及潜在的热失控风险点。通过详细的结构连接回路数据，可以优化电池组的设计以减少热集中和提升散热效率。此过程为后续的热扩散范围分析和增益计算提供了基础数据，确保热管理策略能够有效实施，进而提高电池组的安全性和可靠性。在此步骤中，根据电池组的实时运行温度数据以及结构连接回路数据进行连接点热扩散范围分析。这一步骤的目的是确定各个连接点在实际运行条件下的热扩散范围，即热量如何从热点传播到周围区域。通过分析电池组的温度分布和结构连接回路，能够识别连接点的热影响区域，从而了解热量在不同连接点之间的传递路径和范围。热扩散范围数据能够揭示哪些连接点容易受到高温影响，并帮助预测在高负荷条件下的热行为。这种分析对于优化电池组的热管理方案至关重要，因为它可以指导如何改善散热设计和调整结构配置，以防止过热问题，确保电池组在各种操作条件下都能保持稳定和安全。使用电池组的实时运行电流数据对连接点热扩散范围数据进行热扩散增益计算。这一计算旨在评估电流对热扩散范围的影响，即电流的变化如何改变热量在电池组中的扩散效果。电流对热量产生的直接影响体现在电流增大导致的额外热量产生，从而影响热扩散范围。通过计算热扩散增益，可以量化电流变化对热扩散的具体效应，从而了解在不同工作状态下热量的传播特征。这个数据对于电池组的热管理非常重要，因为它可以帮助优化电流分配和负载管理，以减小热扩散不均匀导致的潜在风险。最终，这些计算结果能够用于改进电池组的设计和热管理策略，提高整体的运行效率和安全性。
14、优选地，步骤s3包括以下步骤：
15、步骤s31：根据电流－热扩散增益数据和连接点热扩散范围数据进行连接线路热膨胀模拟，得到连接线路热膨胀模拟数据；
16、步骤s32：对连接线路热膨胀模拟数据进行线路热破损概率计算，得到连接线路热破损概率数据；
17、步骤s33：根据连接线路热破损概率数据和连接线路热膨胀模拟数据对连接点热扩散范围数据进行线路连接点间的热失控故障传导路径识别，得到热失控故障传导路径数据；
18、步骤s34：对热失控故障传导路径数据进行热失控故障延时效应分析，得到热失控故障延时效应数据；
19、步骤s35：基于热失控故障延时效应数据进行响应前兆因子识别，得到热失控故障响应前兆因子。
20、本发明通过结合电流－热扩散增益数据和连接点热扩散范围数据进行连接线路热膨胀模拟，这一过程旨在预测电池组连接线路在不同工作条件下的热膨胀行为。电流－热扩散增益数据提供了电流对热扩散的影响，而连接点热扩散范围数据则描述了热量在连接点附近的扩散情况。通过这些数据进行模拟，可以获得连接线路在实际运行中的热膨胀特性。这一模拟帮助识别由于热膨胀引发的连接问题，例如接触不良或机械应力集中。这些信息对优化电池组的设计至关重要，确保连接线路在各种温度条件下能够稳定工作，从而提高系统的整体安全性和可靠性。利用步骤s31获得的连接线路热膨胀模拟数据进行线路热破损概率计算。通过计算线路在热膨胀过程中发生的破损概率，可以评估电池组在运行过程中连接线路的可靠性。这种计算考虑了线路的热应力、材料属性以及结构设计等因素，帮助识别哪些连接点或线路最容易在高温条件下发生失效。获得的热破损概率数据对于制定维护和预防策略至关重要。它能够指导工程师优化设计，选择更耐热的材料，或增强散热系统，从而降低线路破损的风险，提升电池组的整体耐用性和安全性。结合连接线路热破损概率数据和连接线路热膨胀模拟数据，对连接点热扩散范围数据进行分析，以识别热失控故障的传导路径。通过这些数据，可以明确热失控从某一连接点开始后如何在电池组内部传播，及其对周围连接点的影响。这一识别过程有助于发现潜在的故障传播路径和关键的热失控节点，从而能够采取针对性的预防措施。了解热失控的传导路径能够优化电池组的设计，改进散热布局，减少热失控发生的可能性，并在故障初期提供更准确的预警，有效保护系统的安全运行。对热失控故障传导路径数据进行延时效应分析，以了解故障在发生后其影响的时间特性。此分析通过评估热失控故障在传导过程中对系统的即时和延迟影响，揭示故障的扩展和演变模式。这一过程有助于理解热失控的动态行为，如故障从发生到显著影响的时间间隔，以及故障如何随着时间的推移影响系统的稳定性。获得的延时效应数据对于设计有效的预警系统至关重要，因为它能够帮助工程师设定更合理的响应时间和防护措施，以便在故障扩展前采取行动，防止或减轻损害，从而提升电池组的安全性能。获得的热失控故障延时效应数据进行响应前兆因子的识别。此步骤旨在确定在热失控故障发生之前可以检测到的预警信号或前兆。这些前兆因子包括温度变化、热膨胀速率异常或其他早期故障征兆。通过识别这些因子，可以在故障完全发展之前提前预警，从而实施预防措施或调整操作参数，以降低故障发生的风险。这一过程对于提高电池组的可靠性和安全性至关重要，因为它能够使系统在潜在问题变得严重之前采取适当的措施，减少故障的发生频率和影响，确保电池组在各种操作条件下的稳定运行。
21、优选地，步骤s32包括以下步骤：
22、步骤s321：获取连接线路材料特性数据；对连接线路材料特性数据进行材料耐受度提取，得到线路材料耐受度数据；
23、步骤s322：对连接线路热膨胀模拟数据进行不同连接节点间的热应力分布差值计算，得到节点热应力分布差值；
24、步骤s323：根据节点热应力分布差值对线路材料耐受度数据进行材料相变点分布差异分析，得到材料相变点分布差异数据；
25、步骤s324：对材料相变点分布差异数据进行残余应力积累计算，得到材料残余应力积累数据；
26、步骤s325：根据材料相变点分布差异数据和材料残余应力积累数据进行热破损概率计算，得到连接线路热破损概率数据。
27、本发明首先需要获取连接线路的材料特性数据，这些数据包括了材料的物理和化学属性，如热导率、膨胀系数、强度极限等。这些特性数据是评估线路材料在不同操作条件下表现的基础。随后，通过对这些数据进行耐受度提取，可以分析材料在受热、受力等环境因素下的耐受性能。这一过程能够提供对材料在实际工作条件下表现的预测，确保材料在设计和使用过程中的可靠性。材料耐受度数据不仅可以帮助工程师优化材料选择，还可以指导设计和制造过程，以防止因材料性能不足导致的失效。热膨胀模拟数据的作用是评估连接线路在温度变化下的膨胀行为。通过模拟和计算不同连接节点之间的热膨胀情况，可以获得各节点间热应力的分布差值。这些差值是由于温度变化导致的材料膨胀差异所产生的应力。这种计算能揭示由于热膨胀不均匀导致的潜在应力集中区域，从而帮助识别和预测发生的结构问题。了解这些热应力分布差值对于优化连接设计、选择合适的材料和提高连接可靠性至关重要。通过分析节点热应力分布差值，可以评估材料在不同温度条件下的相变点变化。材料的相变点是指材料在特定温度下经历的物理或化学变化，如从固态变为液态。热应力导致材料在不同位置发生不同的相变，导致材料性能的差异。通过对材料相变点分布的分析，可以识别出在不同节点处材料的相变点分布差异，从而预测材料在实际应用中遇到的性能问题。这一过程有助于优化材料配方和设计，以提高整体系统的稳定性和安全性。根据材料相变点分布差异数据，计算材料在热应力和相变过程中的残余应力积累。残余应力是指在材料经过加热、冷却或其他操作过程后，内部仍然存在的应力。这种应力导致材料的变形、裂纹或失效。通过计算残余应力积累，可以评估材料在长期使用中的性能稳定性。残余应力积累数据帮助工程师预测材料在实际工况下的寿命和可靠性，从而进行必要的设计调整或维护，以防止潜在的结构失效。结合材料相变点分布差异数据和材料残余应力积累数据，进行热破损概率的计算。这一过程通过综合考虑材料在实际工作环境下的相变和残余应力状况，评估材料或结构在面对热负荷时的破损风险。热破损概率数据提供了对连接线路在特定操作条件下失效风险的量化分析，有助于预测故障并采取预防措施。通过这些数据，工程师可以优化设计、选择合适的材料、改进制造工艺，以减少热破损的发生，提高系统的整体安全性和可靠性。
28、优选地，步骤s33包括以下步骤：
29、步骤s331：根据连接线路热破损概率数据和连接线路热膨胀模拟数据对连接点热扩散范围数据进行不同连接点间的热失控扩散方位界定，得到热失控扩散方位数据；
30、步骤s332：根据连接线路热破损概率数据和连接线路热膨胀模拟数据对连接点热扩散范围数据进行不同连接点间的热失控响应强度计算，得到热失控响应强度数据；
31、步骤s333：基于热失控响应强度数据对热失控扩散方位数据和连接线路热破损概率数据进行不同连接点间的线路裂纹延展方位模拟，得到线路裂纹延展方位数据；
32、步骤s334：根据热失控响应强度数据对线路裂纹延展方位数据进行热失控冲击传播效应分析，得到热失控冲击传播效应数据；
33、步骤s335：基于热失控冲击传播效应数据和线路裂纹延展方位数据进行线路连接点间的热失控故障传导路径识别，得到热失控故障传导路径数据。
34、本发明通过结合连接线路的热破损概率数据和热膨胀模拟数据，能够准确界定连接点的热扩散范围。这一步骤的关键在于分析和确定热失控扩散的方位，从而为后续的故障预测和处理提供可靠的初步数据。这种方法有助于识别哪些连接点因热失控而引发进一步的故障，预防连锁反应。通过精确的热失控扩散方位数据，可以更好地定位高风险区域，提升系统的整体可靠性和安全性。通过计算不同连接点间的热失控响应强度，可以量化每个连接点在热失控情况下的响应强度。这种量化分析有助于评估每个连接点在热失控情况下的具体表现，从而为制定更有效的故障应对措施提供数据支持。准确的热失控响应强度数据能够揭示潜在的风险点，帮助设计更具针对性的预防和修复策略，降低系统整体的故障率和维护成本。通过基于热失控响应强度数据进行线路裂纹延展方位的模拟，可以预测和分析连接点间裂纹扩展方向。这一步骤的关键在于预测裂纹的延展路径，以便在实际中进行更精确的监控和维护。这种模拟能够为线路设计和维护提供科学依据，减少由于裂纹扩展引发的进一步故障，提高系统的可靠性和长期稳定性。通过对线路裂纹延展方位数据进行热失控冲击传播效应分析，可以评估热失控事件对线路的冲击传播效果。这种分析能够揭示热失控事件引发的级联效应，帮助理解不同故障点之间的影响关系。这对于制定有效的热失控故障应对和修复方案至关重要，能够提升故障预测的准确性和及时性，确保系统在发生热失控时能够快速响应和恢复。通过识别热失控故障的传导路径，可以更全面地了解热失控故障在连接点间的传播路径。这种识别有助于制定更有效的故障隔离和修复策略，减少故障蔓延的可能性。通过分析热失控故障传导路径，可以优化系统设计和维护策略，提升系统的整体稳定性和故障应对能力，从而降低维护成本和提高运行安全性。
35、优选地，根据连接线路热破损概率数据和连接线路热膨胀模拟数据对连接点热扩散范围数据进行不同连接点间的热失控响应强度计算，是通过线路热失控响应强度算法进行的，其中线路热失控响应强度算法如下所示：
36、
37、其中，表示热失控响应强度结果值，表示连接点的热负荷的变化量，表示时间参数，表示连接线路的热破损概率系数，表示在时间下的连接线路热膨胀量，表示热扩散系数，表示连接点的几何尺寸差异系数，表示在时间下的温度变化差异度，表示线路的最大承载力，表示连接点的材料导热率，表示实时环境温度，表示线路热失控响应强度算法的误差修正值。
38、本发明构造了一个线路热失控响应强度算法，该算法充分考虑了热负荷变化、热膨胀、热扩散、几何差异、温度变化等多个因素，提供了全面的热失控响应评估。这使得计算结果更准确、可靠，公式中的多个系数和参数使得它可以适应不同的连接点和环境条件，从而提供更灵活和适应性强的热失控分析工具。连接点的热负荷的变化量，这个量反映了连接点在热失控期间的负荷变化情况，主要影响热失控的强度，越高会导致更高的热失控响应强度；时间参数，它表示了在不同时间点上连接线路的热扩展和失控情况，时间的变化对热失控的累积效应有重要影响；连接线路的热破损概率系数，表示连接线路发生热破损的概率，它影响热失控响应强度的计算结果，破损概率越高，热失控的风险越大；在时间下的连接线路热膨胀量，是在时间下的连接线路的热膨胀量，随着时间的推移，线路的热膨胀会影响连接点的热响应，因此需要考虑在不同时间点的膨胀量；热扩散系数，表示材料的热扩散能力。它决定了热量在连接点周围的扩散速率，影响热失控的强度；连接点的几何尺寸差异系数，反映了连接点的几何尺寸差异。尺寸差异会导致热传导不均匀，从而影响热失控响应强度；在时间下的温度变化差异度，表示在时间下的温度变化差异度。温度变化对热失控的影响至关重要，因为温度的剧烈变化会改变热扩散和传导特性；线路的最大承载力，它用于衡量在给定条件下线路能承受的最大热负荷，影响热失控响应强度的计算；连接点的材料导热率，高导热率意味着热量传导更快，对热失控的影响较大；实时环境温度，环境温度会影响连接点的热负荷和热扩散，实时温度的变化对热失控响应强度有直接影响；线路热失控响应强度算法的误差修正值，用于对计算结果进行调整。它可以补偿计算过程中存在的误差，使得计算结果更接近实际情况。
39、优选地，步骤s35包括以下步骤：
40、步骤s351：对热失控故障延时效应数据进行温度延时突变分析，得到热失控温度延时突变数据；
41、步骤s352：基于热失控温度延时突变数据对热失控故障传导路径数据进行不同传导路径间的多点位非线性温度波动分析，得到多点位非线性温度波动数据；
42、步骤s353：对多点位非线性温度波动数据进行不同传导路径间的多点位温度断层集聚分析，得到多点位温度断层集聚数据；
43、步骤s354：基于多点位非线性温度波动数据和多点位温度断层集聚数据进行风险触发前兆参数化识别，得到风险触发前兆参数；
44、步骤s355：基于风险触发前兆参数对多点位非线性温度波动数据和多点位温度断层集聚数据进行响应前兆因子识别，得到热失控故障响应前兆因子。
45、本发明旨在对热失控故障的延时效应进行分析，通过分析温度的突变情况来识别故障的潜在延迟和变化特征。具体来说，收集和处理与热失控相关的温度数据，这些数据记录了故障发生后的温度变化。通过温度延时突变分析，能够识别在故障发生后温度变化的延迟时间和突变特征。这些数据有助于理解在热失控过程中，温度如何逐步升高或突然变化，这些信息对于预测故障发展的趋势至关重要。识别延时效应可以帮助在早期阶段发现问题，从而采取预防措施，降低设备损坏或系统失效的风险。将基于步骤s351中得到的热失控温度延时突变数据，进行对故障传导路径的多点位非线性温度波动分析。热失控故障通常会沿着多个传导路径扩展，而这些路径中的温度变化不一定是线性的，受到复杂的非线性因素影响。通过分析不同传导路径上的温度波动，能够识别和量化这些非线性温度波动特征。这一步骤的有益效果是可以揭示出故障传播的具体模式和路径，帮助理解温度如何在系统中传播，并揭示出哪些路径在故障扩展过程中起到了关键作用。这样的分析有助于优化故障诊断和处理策略，提高系统的可靠性和安全性。对步骤s352中获得的多点位非线性温度波动数据进行深入分析，专注于不同传导路径间的温度断层集聚现象。温度断层集聚指的是在不同传导路径上出现的温度异常集中的现象，这种异常集聚通常指示了故障的严重程度和热点区域。通过分析这些温度断层集聚数据，可以识别出故障发展的关键区域和位置。了解这些区域的集聚情况有助于优化故障检测和维修策略，及时定位问题点，减少潜在的故障影响。同时，这种分析能够提供对系统中温度异常分布的深刻理解，从而有助于改善系统的设计和热管理措施，增强系统的耐受性和稳定性。将结合步骤s352和s353中的数据，对风险触发前兆进行参数化识别。风险触发前兆是指在故障发生之前出现的征兆或指标，这些前兆可以用来预测和预防潜在的热失控故障。通过对多点位非线性温度波动数据和温度断层集聚数据的综合分析，可以提取出一组风险触发前兆参数，这些参数能够指示出系统即将出现的潜在问题。参数化识别有助于将复杂的温度数据转换为易于理解和应用的指标，为系统维护人员提供及时的预警信息，从而采取必要的措施来防止故障发生，提高系统的安全性和稳定性。基于前面的风险触发前兆参数，对多点位非线性温度波动数据和温度断层集聚数据进行响应前兆因子的识别。响应前兆因子是指在系统出现潜在问题时的反应特征，这些因子可以帮助识别故障的具体表现和发展趋势。通过对数据的深入分析，能够识别出导致热失控的具体前兆因子，这些因子能够提供关于系统状态变化的重要信息。识别响应前兆因子有助于在故障真正发生之前采取有效的干预措施，从而减少故障对系统的影响，提高系统的响应能力和预防效果。这一步骤有助于实现主动管理和维护，提升整体系统的安全性和可靠性。
46、优选地，步骤s4包括以下步骤：
47、步骤s41：基于线性回归算法对热失控故障响应前兆因子进行线性迭代学习，得到前兆因子迭代优化数据；
48、步骤s42：根据前兆因子迭代优化数据对热失控故障响应前兆因子进行误差修正，得到故障响应前兆修正因子；
49、步骤s43：基于故障响应前兆修正因子进行前兆风险预警模型构建，得到故障前兆风险预警模型；
50、步骤s44：根据故障前兆风险预警模型进行温度－电流调控策略制定，得到温度－电流调控策略；
51、步骤s45：根据故障前兆风险预警模型和温度－电流调控策略进行自动化调控固件设计，得到电池组故障风险调控固件，并将电池组故障风险调控固件嵌入至电池组管理平台中，以执行电池组热管理与安全保护。
52、本发明应用线性回归算法对热失控故障响应前兆因子进行线性迭代学习。这一步骤的主要目标是通过线性回归模型对热失控故障响应前兆因子进行分析，以识别出前兆因子与故障响应之间的关系。线性迭代学习能够不断更新模型参数，以优化前兆因子的预测能力。通过这种方法，可以获得前兆因子迭代优化数据，这些数据帮助识别和理解热失控故障的关键前兆特征。迭代学习过程可以提高模型对故障前兆的准确性，增强对潜在故障的预测能力，进而为后续的预警和干预措施提供更可靠的数据基础。利用前面得到的前兆因子迭代优化数据进行误差修正。这一过程旨在通过纠正前兆因子预测中的误差，获得更加精确的故障响应前兆修正因子。误差修正步骤包括对前兆因子模型的输出进行校正，以消除或减少由于模型误差、数据噪声或其他因素引入的预测偏差。通过修正前兆因子，可以提高故障预警的准确性和可靠性，从而能够更早、更准确地识别出热失控的风险点。这一步骤对于确保系统在故障发生之前能够有效地预警和干预至关重要，能够显著提升系统的安全性和稳定性。利用修正后的故障响应前兆因子来构建前兆风险预警模型。这一过程涉及将修正因子应用于预警模型中，以建立一个能够实时评估和预测故障风险的系统。通过构建风险预警模型，能够综合考虑各种前兆因子的影响，建立一个多维度的风险评估框架。该模型能够持续监控系统状态，并根据前兆因子的变化动态调整风险评估结果。最终得到的故障前兆风险预警模型可以在系统出现故障前发出警报，使得维护人员能够及时采取措施，避免潜在的安全隐患，从而显著提高系统的可靠性和应急响应能力。根据已建立的故障前兆风险预警模型来制定温度－电流调控策略。这一步骤通过分析风险预警模型提供的数据，设计出合理的温度和电流调控方案。调控策略的制定旨在控制和优化系统的温度和电流，以防止因过热或电流异常导致的故障。通过合理的调控策略，可以在热失控发生之前，通过调整温度和电流来降低风险，从而维护系统的正常运行。这个步骤不仅有助于减少故障发生的概率，还能提升系统在各种工作条件下的稳定性和效率，为设备提供更为可靠的保护。基于前面的风险预警模型和调控策略设计自动化调控固件。该固件将嵌入电池组管理平台中，负责实时监控、分析数据并实施调控措施。通过将自动化调控固件嵌入系统中，可以实现对电池组的智能化热管理与安全保护。固件的设计包括实现温度和电流的自动调控、风险预警信息的实时反馈以及故障处理措施的自动执行。自动化调控固件能够根据实时数据动态调整系统设置，提高故障响应速度，减少人工干预需求，提升电池组的整体安全性和操作效率。最终，这个固件帮助保障电池组的长期稳定运行，防止因热失控引发的安全问题。
53、优选地，步骤s44包括以下步骤：
54、步骤s441：根据故障前兆风险预警模型进行温度－电流动态风险临界点分析，得到温度－电流动态风险临界数据；
55、步骤s442：对温度－电流动态风险临界数据进行相位同步调控参数提取，得到相位同步调控参数；
56、步骤s443：基于相位同步调控参数进行电流增减步长设定，得到电流增减步长数据；
57、步骤s444：基于相位同步调控参数进行温度升降逻辑制定，得到温度升降逻辑数据；
58、步骤s445：根据电流增减步长数据和温度升降逻辑数据进行温度－电流调控策略制定，得到温度－电流调控策略。
59、本发明通过故障前兆风险预警模型，对系统的温度和电流数据进行动态风险临界点分析。这个分析的核心目的是识别出在特定的温度和电流组合下，会发生故障的临界点。这一步骤的有益效果在于，它能够提前预测系统的潜在风险，从而为后续的风险控制措施提供科学依据。通过精确的风险临界点数据，工程师可以明确在哪些操作条件下，系统的运行会出现问题，避免了由于盲目调整造成的过度或不足的保护。此步骤不仅提高了系统的安全性，还帮助优化了设备的运行参数，延长了设备的使用寿命。通过对温度－电流动态风险临界数据进行分析，提取相位同步调控参数。这些参数主要用于调控系统在实际运行中的温度和电流同步变化。相位同步调控参数的提取具有重要意义，它能够保证在系统的温度和电流变化过程中，两者的变化步调保持一致，从而提高系统的稳定性和响应能力。这种同步调控有助于减少因温度和电流变化不同步而产生的设备损坏或性能下降问题。通过优化这些参数，可以在不同负荷和环境条件下，维持系统的最佳运行状态，增强系统的可靠性和效率。基于相位同步调控参数，进行电流增减步长的设定。这一步骤的目的是确定电流在运行过程中增减的具体步长，以便进行精细化调控。通过设定合适的电流步长，可以在避免系统过载的同时，快速响应系统的负荷变化，确保电流调整的平滑性和准确性。这种精确的步长设定有助于提升系统的控制精度，避免由于电流调节不当引发的设备故障或性能波动。它使得电流调整更加科学，有效减少了因操作不当导致的设备损耗，并提高了整体运行的稳定性。基于相位同步调控参数，制定温度升降逻辑。这个逻辑用于指导系统在不同运行条件下，如何进行温度的升降调控。通过制定合理的温度升降逻辑，可以在确保系统正常工作的同时，避免因温度变化过快或过慢而导致的设备损坏或效率降低。合理的温度调控逻辑能有效地管理系统的热负荷，防止温度波动对系统性能产生负面影响，从而提高系统的整体稳定性和安全性。此步骤帮助优化热管理策略，使得系统在不同工作环境下都能保持最佳运行状态，减少因温度异常造成的故障和维护成本。根据电流增减步长数据和温度升降逻辑数据，制定温度－电流调控策略。这一步骤的核心在于将前面各步骤得到的数据和逻辑结合，形成一套综合的调控策略。这种策略能够系统地指导如何在不同运行条件下进行电流和温度的调整，从而实现最佳的系统运行效果。通过制定温度－电流调控策略，能够确保系统在各种负荷和环境变化下，保持稳定的性能和高效的运行。有效的调控策略不仅提升了系统的安全性和可靠性，还优化了能源的使用效率，降低了运行成本。此步骤的实施，有助于实现全面的系统优化，为设备的长期稳定运行提供保障。
60、优选地，本发明还提供了一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护系统，用于执行如上所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，该基于机器学习的电池组热管理与安全保护系统包括：
61、实时监测模块，用于对电池组进行运行状态监测，分别得到电池组实时运行温度数据和电池组实时运行电流数据；
62、热扩散增益计算模块，用于根据电池组实时运行温度数据进行连接点热扩散范围分析，得到连接点热扩散范围数据；根据电池组实时运行电流数据对连接点热扩散范围数据进行热扩散增益计算，得到电流－热扩散增益数据；
63、前兆因子识别模块，用于根据电流－热扩散增益数据进行连接线路热膨胀模拟，得到连接线路热膨胀模拟数据；根据连接线路热膨胀模拟数据进行线路连接点间的热失控故障传导路径识别，得到热失控故障传导路径数据；基于热失控故障传导路径数据进行响应前兆因子识别，得到热失控故障响应前兆因子；
64、安全保护执行模块，用于对热失控故障响应前兆因子进行误差修正，得到故障响应前兆修正因子；基于故障响应前兆修正因子进行前兆风险预警模型构建，得到故障前兆风险预警模型；根据故障前兆风险预警模型进行自动化调控固件设计，得到电池组故障风险调控固件，并将电池组故障风险调控固件嵌入至电池组管理平台中，以执行电池组热管理与安全保护。
65、本发明的有益效果，本发明是对传统的一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法做出的优化处理，解决了传统的一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法存在着对电池组故障热失控分析不精确，以及对故障前兆响应识别不准确的问题，提升了对电池组故障热失控分析的精确度，提高了对故障前兆响应识别的精度。
1.一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，步骤s32包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，步骤s33包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，根据连接线路热破损概率数据和连接线路热膨胀模拟数据对连接点热扩散范围数据进行不同连接点间的热失控响应强度计算，是通过线路热失控响应强度算法进行的，其中线路热失控响应强度算法如下所示：
7.根据权利要求3所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，步骤s35包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，其特征在于，步骤s44包括以下步骤：
10.一种基于机器学习的电池组热管理与安全保护系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于机器学习的电池组热管理与安全保护方法，该基于机器学习的电池组热管理与安全保护系统包括：
