家用储能BMSIC

    储能BMS主动均衡和被动均衡的区别主要有能量的方式、启动均衡条件、均衡电流、成本等，具体区别如下：能量的方式：主动均衡-主动采用储能器件，将荷载较多能量的电芯部分能量转移到能量较少的电芯上，是能量的转移。被动均衡运用电阻，将高荷电电量电芯的能量消耗掉，减少不同电芯之间差距，是能量的消耗。启动均衡条件：只要压差大于设定值便开始启动主动均衡，均衡时间一般是24小时都在工作。在电池快接近充满的电压下才启动被动放电均衡，均衡时间一般就几个小时。均衡电流：主动均衡电流可达1-10A,充放电过程均可实现，均衡效果明显。被动均衡电流35mA-200mA不等，均衡电流越大，发热越严重。成本：主动均衡电路复杂，故障率高，成本高。被动均衡软硬件实现简单，成本低。随着电芯制造工艺不断提升，电芯间的一致性越来越高。出于电路结构和成本考虑，被动均衡的策略仍然是市场的主流选择。 BMS系统保护板能够确保电池组内各节电池的压差不大，提高电池组的充放电性能，使动力输出更加稳定和高效。家用储能BMSIC

储能BMS厂商一般从动力电池BMS发展而来，因此，很多设计和名词有历史沿革比如动力电池里一般分为BMU（BatteryMonitorUnit）和BCU（BatteryControlUnit）前者采集，后者控制。因为电芯是一个电化学的过程，多个电芯组成一个电池，由于每个电芯特性，无论制造多精密，随使用时间，环境，各个电芯都会存在误差与不一致的地方，故电池管理系统，就是通过有限的参数，去评估当前电池的状态，有点像中医看病，通过表征，看你得了啥病，不是西医，需要一些理化分析，人体的理化分析就像电池的电化学特性，可以通过大型试验仪器去测量，但是嵌入式系统很难去评估电化学的一些指标，故BMS就是一个老中医。家用储能BMSIC通过平衡管理，BMS系统保护板能够确保电池组内各节电池的压差不大，从而提高整个电池组的充放电性能。

    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，在从控、主控之上，还有一层总控。

均衡是BMS中非常重要的一个环节，你是不是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。BMS多重安全防护系统有效防止过充、过放、过流、过压等问题，确保用户和设备安全。

    电池保护板，顾名思义锂电池保护板主要是针对可充电（一般指锂电池）起保护作用的集成电路板。锂电池（可充型）之所以需要保护，是由它本身特性决定的。由于锂电池本身的材料决定了它不能被过充、过放、过流、短路及超高温充放电，因此锂电池锂电组件总会跟着一块带采样电阻的保护板和一片电流保险器出现。电池包保护板设计中需要考虑的因素较多，如电压平台问题，锂动力电池包在使用中往往被要求很大的平台电压，所以设计锂动力电池包保护板时尽量使保护板不影响电芯的放电电压，这样对控制IC、采样电阻等元件的要求就会很高，电流采样电阻应满足高精密度，低温度系数，无感等要求。锂电池保护板的主要功能有过充保护、过放保护、过流保护、短路保护、温度保护。 集中式BMS架构 集中式BMS具有成本低、结构紧凑、可靠性高的优点。电动三轮车BMS供应商

当电池充电时，如果电压超过设定的安全范围，BMS系统保护板会立即断开充电电路，防止电池过充。家用储能BMSIC

    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。此外，神经网络，人工智能的应用也在不断的提高SOC的准确性。 家用储能BMSIC

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