BMS芯片

随着两轮电动车市场扩大，一系列管理问题也逐步凸显：换电需求上升：新国标的实施与碳中和的方针增长了我国电动车共享换电的需求通信基站、铁路等贵重电池的防盗需求也亚待解决。企业运营低效：电池厂商与换电运营商等企业缺少对电池的监控，无法掌握电池应用数据，难以减少故障电池召回、电池防盗、电池起火等运营问题。充电事故频发：全国每年因充电引起的火灾达300多起，火灾造成的死亡率接近50%，引起ZF高度重视。ZF监管困难：ZF急需推动新国标等政策下的电池、车辆行业规范发展，以降低监管难度并减少充电事故。BMS是连接车载动力电池和电动汽车的重要纽带。BMS芯片

主动均衡是通过电量转移的方式来实现，这种方式效率更高、损失更小。不同厂家可能采用不同的方法，均衡电流也可能有所不同，范围通常在1～10A之间。被动均衡更适合于小容量、低串数的锂电池组应用，而主动均衡则更适用于高串数、大容量的动力型锂电池组应用。对于电池管理系统（BMS）而言，除了均衡功能外，均衡策略的制定同样至关重要。主动均衡机制采用电量转移的方式，将组内电池的总电量转移给容量较小的电池。电感式主动均衡以物理转换为基础，集成了电源开关和微型电感，实现双向均衡。它可以通过相邻电池间的电荷转移来均衡电池，无论是放电、充电还是静置状态，都可以进行均衡，且均衡效率高达92%。BMS芯片BMS的未来发展趋势如何？

BMS分为纯硬件BMS保护板和软件结合硬件的BMS保护板纯硬件的BMS保护板是一组比较固定的保护参数，根据自身采集到的电压、电流、温度等状态保护与恢复，不需要MCU参与，这样的保护板也就不具备通讯信息交互的功能而软件+硬件的方式，MCU可以对信息的实时采集并且通过can、485等通讯方式与外部交互，上传BMS保护板实时信息。一般为了更好地分析电池过去的状态，尤其是在故障分析和算法建模的时候，需要大量的数据支撑，这时候就需要log存储功能，尽可能多的记录BMS的数据。

储能BMS均衡技术主要是指电池管理系统BMS中用于维护电池组中各个单体电池电量一致性的技术。其基本原理是通过监控电池组的充放电状态，以及各个单体电池的电压、电流、温度等参数，通过相应的控制策略，对电池单体进行充放电过程中的调节，降低电池单体之间的不均衡特性，使得各个单体电池的电量尽可能地保持一致，从而提高整个储能系统的性能和寿命。目前，有两种常见的均衡方式：被动均衡和主动均衡。这两种方法都适用于比较大限度地提高电池可用容量和延长电池寿命。BMS在储能系统中的优势包括提高电池储能系统的效率和安全性，延长电池使用寿命，降低维护成本和操作风险。

BMS保护板的SOX算法估算方法。SOX包括SOC、SOE和SOP。SOC估计方法传统方法：安时积分法、开路电压法基于电池模型的方法：卡尔曼滤波法、粒子滤波算法神经网络算法：神经网络算法。SOP算法：根据电池的SOC和温度，查表确定持续充放电最大功率瞬时充放电最大功率。电芯的去极化速度，决定当前最大功率使用的频率。当SEI膜表面的Li离子堆积速度大于负极的吸收速度时候，就会发生电压下降，最大功率无法维持。因此，SOP的计算难点是峰值功率与持续功率如何过度？SOH算法:两点法计算SOH根据OCV-SOC曲线确定两个准确的SOC值，并安时累积计算这两个SOC之间的累积充入或放出电量，然后计算出电池的容量，从而得到SOH。算法有一定难度，需要大量的数据和模型，才能比较准确的估算。BMS故障可能导致电池组性能下降，缩短电池寿命，甚至引发安全故障。BMS芯片

如果对基本功能的要求较高，且成本预算较为有限，BMS硬件保护板是一个不错的选择。BMS芯片

基于模型的方法估算电池SOC，包括电化学阻抗频谱法(EIS)和等效电路模型(ECM)，通过模拟电池的电化学反应和电气行为来进行深入的SOC分析。这些方法可评估内阻、容量和其他关键参数，从而多方面了解各种运行条件下的SOC。卡尔曼滤波是另一种流行的基于模型的技术，它能整合来自多个传感器的数据，即使在动态环境中也能精确估算SOC。然而，卡尔曼滤波法的准确性容易受到传感器漂移、极端温度变化和电池行为变化等外部因素的影响。大多数电动汽车使用不同的技术组合来准确测量SOC。库仑计数和OCV快速获得基本数据，而EIS、ECM和卡尔曼滤波则提供更详细和更精确的信息。除此之外，神经网络，人工智能的应用也在不断的提高SOC的准确性。BMS芯片