电动汽车的锂离子电池由于电池管理系统故障或电池组的不一致性，常常会发生过充而导致严重的安全隐患。因此，有效的过充预警方法对于确保电池的安全运行至关重要。 本文介绍了一种基于Informer神经网络的锂离子电池过充预警方法，通过预测电池过充电过程中内阻的变化实现实时预警。本研究在不同温度和充电倍率下进行了过充实验，收集的实验数据用于Informer模型的参数训练，模型的预测性能在不同的预测长度下进行了评估。结果表明，该方法能够有效地提供电池过充的早期预警信息。