恶劣环境下锂电池智能管理与温度自适应调节方法及系统

本申请涉及电池管理技术领域，公开了一种恶劣环境下锂电池智能管理与温度自适应调节方法及系统。该方法包括：针对地铁UPS系统恶劣环境，同步采集多维环境数据建立监测数据库；采用卡尔曼滤波算法计算环境适应性威胁指数；结合威胁指数和UPS切换需求生成差异化充放电管理参数；通过内阻变化反演电池实际工作温度；当温度影响供电能力时，启动碳纤维发热膜自加热系统，采用PID算法维持电池最佳工作状态。本申请建立了基于多环境因子融合的威胁评估体系和差异化充放电管理策略，并通过内阻反演温度检测和PID自加热控制，显著改善了UPS系统在地铁跨江隧道等恶劣环境下的供电可靠性和电池使用寿命。