研究人员开发了一种新颖的物理信息长短期记忆（PI-LSTM）框架，以改进锂离子电池热失控的预测。该方法将控制传热方程直接整合到深度学习模型的损失函数中，确保了物理上一致的预测。与标准LSTM模型相比，PI-LSTM框架在RMSE方面降低了81.9%，在MAE方面降低了81.3%，展示了显著的改进，为更准确、更具可解释性的电池热管理提供了途径。 AI
影响 通过物理信息深度学习增强电池安全性和可靠性，有望改进储能系统的实时热管理。
排序理由 这是一篇详细介绍用于电池安全的新型物理信息深度学习模型的学术论文。
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