移动储能BMS品牌

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。电池管理系统（BMS）的主要功能包括监控、保护和优化电池性能。移动储能BMS品牌

均衡是BMS中非常重要的一个环节，您可能遇到过因为某一节电芯电压异常导致电池包使用容量变少的问题问题，BMS是遵循短板效应的，因为某一节电芯的电压比较低会导致SOX的估算直接不准，明明其他电芯还有电，但是确有劲无处使，对电池包的影响还是非常大的。关于均衡还是比较麻烦的，这里就不展开说了。当前的均衡控制策略中，有以单体电压为控制目标参数的，也有人提出应该用SOC作为均衡控制目标参数。以单体电压为例：首先设定一对启动和结束均衡的阈值：例如一组电池中，单体电压极值与这组电压平均值的差值达到30mV时启动均衡，5mV结束均衡。BMS按照固定的采样周期采集单体电压，计算平均值，再计算每个单体电压与均值的差值；如果MAX的一个差值达到了30mV，BMS就需要启动均衡程序；在均衡过程中持续步骤2，直到差值都小于5mV，结束均衡。低速电动车BMS电池管理系统BMS锂电池保护板还会对电池包进行信息的管理，包含数据的整车交互以及日志的存储。

智慧动锂高压工厂储能BMS系统，品牌高速32位MCU和高性能车规级AFE，保证高效率和高精度二级或三级架构，模块化设计，完善多级保护，可多簇灵活配置准确有效的控制策略，支持绝缘检测、粘连检测，确保安全稳定运行通信接口丰富，可扩展性强，支持4G/CAN/RS485/TCP通信支持准确SOC及学习算法，可自动修正SOC，提升用户体验支持云端BMS管理后台，可视化大数据分析及统计，全生命周期锂电池数据记录支持OTA及远程运维，在线诊断、AI故障预警及短信提醒海量数据存储，毫秒级响应，安全可靠支持高达1500V高压系统，多种灵活从控BMU方案，支持单包可达66S，兼容支持风冷16S电池包，液冷48S/52S/64S电池包。满足工商业储能及大型风光电力储能削峰填谷，调峰调频，平滑间歇性能源、提升新能源消纳

目前BMS架构主要分为集中式架构和分布式架构。集中式BMS将所有电芯统一用一个BMS硬件采集，适用于电芯少的场景。集中式BMS具有成本低、结构紧凑、可靠性高的优点，一般常见于容量低、总压低、电池系统体积小的场景中，如电动工具、机器人（搬运机器人、助力机器人）、IOT智能家居（扫地机器人、电动吸尘器）、电动叉车、电动低速车（电动自行车、电动摩托、电动观光车、电动巡逻车、电动高尔夫球车等）、轻混合动力汽车。目前行业内分布式BMS的各种术语五花八门，不同的公司，不同的叫法。动力电池BMS大多是主从两层架构。储能BMS则因为电池组规模较大，多数都是三层架构，除了从控、主控之外，还有一层总控。BMS系统保护板在预防过充、过放、短路等问题方面发挥着重要作用，有效降低电池损坏甚至起火的风险。

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。BMS两轮电动车锂电池保护板行业内成为两轮电动车电池保护板分为硬件板与软件板。特种车辆BMS电池管理系统

BMS系统实时监测电池状态，确保在充放电过程中的稳定性和安全性，保障设备和用户的安全。移动储能BMS品牌

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。移动储能BMS品牌