机器人BMS电池管理芯片

    BMS保护板的被动均衡技术顾名思义，被动均衡就是将单体电池中容量稍多的个体消耗掉，实现整体的均衡。被动均衡又称为能量耗散式均衡，工作原理是在每节电芯上并联一个电阻，当某个电芯提前充满，而又需要继续给其他电芯充电时，通过电阻对电压高的电芯以热量形式释放电量，为其他电芯争取更多充电时间。由于被动均衡结构更为简单，所以使用比较广。但是被动均衡也有明显的缺点，由于结构简单制作成本低，采用电阻耗能产生热量，从而会使整个系统的效率降低。并且均衡时间短，效果不佳，一般均衡时间都在充电周期末期。此外，只能对高电压电池进行放电，无法对劣质电池进行改进。在适用场景上，被动均衡更适合于小容量、低串数的锂电池组应用，可以释放每颗电芯的储能能力，实现电量的有效利用。 BMS+EMS一体化集控单元的出现，揭示了储能管理系统从单纯的关注电池管理扩展到了整个能源系统的管理。机器人BMS电池管理芯片

    BMS保护板也可以按照串数和持续放电电流大小来分。串数比较好理解，常见的7串（三元24v），13串（三元48v），17串（三元60v），20串（三元72v）。保护板需要采集每一串电芯的电压，因此串数不同，保护板是不同的。而电流大小，就是决定了MOS开关的大小（MOS数量），MOS数量越多，BMS保护板的价格就越高，对价格的影响很关键。铁锂常见的就是15/16串48v，20串60v，24串72v。锂电池体积小、可拆卸提出，方便用户充电，降低电池被盗风险。 工商业储能BMS电池管理系统平台集中式BMS架构 集中式BMS具有成本低、结构紧凑、可靠性高的优点。

    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。

    船用液冷储能柜BMS电池管理系统采用两级架构，每一套电池管理系统由电池模组管理单元BMU、电池簇管理单元BCU组成。BMS系统具有模拟信号高精度检测及上报，故障告警、上传和存储，电池保护，参数设置；被动均衡，电池组SOC标定、操作账号权限与密码管理、与其它设备信息交互等功能。从控单元BMU通过对各单体电池的电压和温度进行精确采集，实现对电池状态的实时监控。模块具有可靠的数据通讯功能，系统运行过程中，可实现与电池管理系统主控单元或者其他设备之间的通讯。主控单元BCU是电池管理系统的控制中枢，它通过与从控单元通讯实现对电池单体电压、温度等的检测，并检测电池组总电压、充放电流、对地绝缘电阻等外特性参数，按照特定的算法对电池内部状态（容量、SOC、SOH等）进行估算和监控，在此基础上实现了对电池组的充放电管理、热管理、绝缘检测、单体均衡管理和故障报警；它可以通过通信总线实现与PCS、EMS等实现数据交换，通过菊花链实现与BMU通讯。 软件保护板BMS则采用嵌入式软件实现电池管理系统的一种方式。

一种BMS电池管理系统的远程监控系统，包括主控制终端、Server服务器端、移动客户终端以及多个BMS电池管理系统单元，所述主控制终端和移动客户终端均通过通信网络与Server服务器端连接。BMS电池管理系统单元包括BMS电池管理系统、控制模组、显示模组、无线通信模组、电气设备、用于为电气设备供电的电池组以及用于采集电池组的电池信息的采集模组。BMS电池管理系统通过通信接口分别与无线通信模组及显示模组连接，采集模组的输出端与BMS电池管理系统的输入端连接，BMS电池管理系统的输出端与控制模组的输入端连接，所述控制模组分别与电池组及电气设备连接，BMS电池管理系统通过无线通信模块与Server服务器端连接。BMS系统保护板具有短路保护功能，当检测到电池组内外部发生短路时，立即切断电源，防止短路造成的损害。家用储能BMS研发

当电池放电时，如果电压低于设定的安全范围，BMS系统保护板会及时断开放电电路，防止电池过放。机器人BMS电池管理芯片

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，这里只做简要介绍。机器人BMS电池管理芯片