本发明公开了一种基于神经网络算法的电池安全管理方法，目的在于提高电池系统的安全性和稳定性。该方法包括以下步骤：首先，收集电池在日常运行中产生的历史数据。然后，利用神经网络算法处理这些历史数据以搭建和优化基础模型，并获取模型参数。基于这些参数，构建一个储能电站的数字孪生系统，该系统能够对电池在各种工况下的性能进行仿真预测。最后，将数字孪生系统预测得到的电池性能数据与实际测量值进行对比。如果这些对比结果超过预设的阈值，系统将触发报警并执行相应的报警命令。通过该方法，可以实时监测电池状态，预测潜在的安全风险，并采取预防措施，从而确保电池系统的安全和稳定运行。