本发明提供了一种锂离子电池热失控分级预警方法及预警系统。该方法采用无故障的电池特征要素对长短期记忆网络、时间卷积网络和GRU神经网络构成的预测模型的热失控预测能力进行训练；接着将待监控电池在时间序列上的电池特征要素输入至预测模型，得到某一时刻的正常状态下的预测值，然后与采集到的该时刻对应的真实值比较，两者相差越大表明电池热失控风险越大。如此操作，既综合了各自的优势，又避免了各自模型训练出来的系数偏差过大问题，从而实现高精度的电池热失控分级检测，提高锂离子电池热失控预警的速度和精度。